올해 해외 대기업이 발표한 AI 도입 사례 가운데 도입 전후를 비교한 수치를 공개한 것을 골랐습니다. 소비재와 식품, 음료, 자동차, 자동차부품, 전기설비 6개 업종입니다.
그중 5곳이 성과를 금액이나 비율로 밝혔습니다. 그런데 같은 성격의 금액이 아닙니다.
지출이 줄어든 곳이 3곳, 재고가 줄어든 곳이 1곳, 폐기 손실이 줄어든 곳이 1곳입니다. 셋은 재무제표에서 바뀌는 항목이 서로 다릅니다.
해외 기업 AI 활용 사례에서 줄어든 것은 서로 다릅니다
고른 곳은 Unilever, Nestlé, PepsiCo, Schneider Electric, BMW, Bosch, Kirin입니다.
지출이 줄어든 곳이 3곳입니다
Unilever는 물류비, PepsiCo는 자본지출, Bosch는 통합비용과 보증비용입니다. 3가지 모두 회사가 밖으로 지급하던 금액이고 줄어든 만큼 손익계산서나 투자 항목에 반영됩니다.
세 항목 모두 원래 월이나 분기 단위로 집계되던 것입니다. 그래서 도입 뒤에 같은 기준으로 다시 확인할 수 있었습니다.
재고가 줄어 현금이 남은 곳이 1곳입니다
Schneider Electric의 1억 유로입니다. 회사는 이것을 절감이 아니라 가치 창출이라고 표현했습니다.
재고는 이미 돈을 지급하고 사 둔 자재와 제품입니다. 팔리기 전까지는 현금이 아니라 재무상태표의 재고자산으로 남아 있습니다. 재고를 줄이면 자재를 그만큼 덜 사게 되고 지급하지 않은 현금이 회사에 남습니다.
1억 유로는 그렇게 남은 현금입니다. 비용이 1억 유로 줄어든 것이 아니라서 영업이익은 그대로입니다.
폐기 손실이 줄어든 곳이 1곳입니다
Nestlé의 100만 파운드입니다. 공장에서 폐기될 예정이던 식품을 찾아내 판매와 기부로 돌린 양을 소매가로 환산한 값입니다.
지출이 줄어든 것도 재고가 줄어든 것도 아닙니다. 그대로 뒀으면 폐기 비용으로 확정됐을 금액입니다.
폐기 물량은 손익계산서에도 재무상태표에도 별도 항목으로 잡히지 않는 경우가 많습니다. 그래서 얼마인지 세는 것부터 해야 합니다.
나머지 2곳은 금액을 밝히지 않았습니다
BMW는 입찰 준비에 걸리던 시간을, Kirin은 경영회의에서 오가는 발언의 성격을 밝혔습니다. 금액은 아니지만 둘 다 전후를 비교한 값입니다.
소비재와 식음료, 자동차부품에서 지출이 줄었습니다
물류비와 자본지출, 통합비용입니다. 3가지 모두 손익계산서에 잡히지만 줄인 방법이 다릅니다. 공장을 가상으로 옮긴 곳, 설비를 바꾸기 전에 돌려 본 곳, 시스템을 잇는 작업 자체를 자동화한 곳입니다.
Unilever, 물류비 약 25% 절감
공장마다 디지털 트윈을 만들었습니다
Unilever는 글로벌 제조망에 AI 기반 디지털 트윈을 확산하고 있습니다. 공장을 가상으로 옮겨 놓고 조건을 바꿔 가며 확인하는 방식입니다. 향후 18개월간 40개 이상을 배치할 계획을 밝혔습니다.
배경은 수요 주기입니다. 소비재 수요가 움직이는 단위가 수개월에서 수시간으로 짧아졌다는 것이 회사의 설명입니다. 주문이 들어온 뒤에 생산을 조정하면 늦기 때문에 미리 돌려 보는 구조가 필요했습니다.
공장 3곳의 수치를 공개했습니다
중국 허페이 공장은 설비종합효율이 8% 올랐고 폐기물이 20% 줄었으며 물류비가 약 25% 절감됐습니다. 하루 약 3만 1천 건의 주문을 처리하고 처리 속도가 75% 빨라졌습니다.
미국 노스캐롤라이나 공장은 폐기물이 20% 줄고 생산능력이 10% 늘었습니다. 브라질 공장은 에너지 비용 280만 달러를 절감했습니다. 공장마다 줄어든 항목이 다른데 폐기물 20%는 두 공장에서 똑같이 나왔습니다.
수요 예측은 40개 시장 500만 조합입니다
공장 밖에서도 씁니다. 수요예측 도구가 40개 시장에서 500만 개가 넘는 제품과 고객 조합에 대해 매주 104주치 예측을 만듭니다. 2년치를 매주 다시 계산하는 규모입니다.
멕시코에서는 월마트와 함께 진열 가용성을 98% 이상으로 올리면서 재고를 줄이는 시험을 했습니다. 멕시코 사례는 아직 파일럿입니다.
PepsiCo, 자본지출 10에서 15% 절감
공장을 통째로 3차원으로 옮겼습니다
PepsiCo는 미국 제조시설과 물류시설을 고정밀 3차원 디지털 트윈으로 만들었습니다. 지멘스의 디지털 트윈 도구와 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리, 컴퓨터 비전을 결합했습니다. AI 에이전트가 변경안을 넣고 결과를 검증합니다.
목적이 분명합니다. 설비를 실제로 바꾸기 전에 가상에서 먼저 돌려 보고 자본지출과 위험을 줄이는 것입니다. 라인을 뜯은 뒤에 문제를 발견하면 되돌리는 비용이 크기 때문입니다.
물리적 변경 전에 이슈 90%를 찾았습니다
실제로 설비를 손대기 전에 잠재적인 문제를 최대 90%까지 찾아냈습니다. 초기 배치에서 처리량이 20% 늘었고 설계 검증은 거의 100%에 이르렀습니다. 자본지출은 10에서 15% 절감됐습니다.
미국 시설에 먼저 배치했고 글로벌 확산 계획을 밝혔습니다. CES 2026에서 공개된 내용입니다.
Bosch, 통합비용 최대 70% 절감
마이크로소프트와 에이전틱 AI를 함께 만들고 있습니다
Bosch는 마이크로소프트와 에이전틱 AI 협력에 합의했습니다. 제조와 공급망의 효율을 올리고 원가를 줄이는 것이 목적입니다. 2027년 말까지 25억 유로 이상을 AI에 투자할 계획을 밝혔습니다. 회사가 밝힌 배경은 시장 압박과 인력 부담입니다.
아직 초기 고객 1곳의 결과입니다
통합비용이 최대 70% 줄었고 예측을 통한 보증비용이 최대 3분의 1 절감됐습니다. 회사는 제조 전반에 확대하면 수백만 유로를 절감할 수 있다고 언급했습니다.
다만 합의 단계이고 초기 고객 1곳에 배치한 결과입니다.
전기설비 기업 Schneider Electric은 재고를 줄여 현금 1억 유로를 남겼습니다
금액 규모가 가장 크지만 성격이 앞의 3곳과 다릅니다. 지출이 줄어든 것이 아니라 재고를 줄여 현금이 남은 것입니다.
공급에 문제가 생기면 대체 공급사를 자동으로 찾습니다
Schneider Electric은 적응형 머신러닝 기반 공급망을 운영합니다. 최소주문량과 리드타임, 안전재고를 실시간으로 조정합니다. 공급에 문제가 생기면 대체 공급사를 찾아 대체 발주까지 자동으로 수행합니다. 담당자가 매번 판단하던 것을 시스템이 먼저 처리하는 구조입니다.
적용 범위가 공장 160개와 물류센터 75개입니다. 8만 명이 넘는 직원이 이 시스템을 씁니다.
재고일수가 6일 줄었습니다
재고가 10% 줄었고 재고일수로는 6일이 짧아졌습니다. 회사는 이 변화로 1억 유로가 넘는 가치를 만들었다고 밝혔습니다. 약 1억 1,760만 달러입니다.
재고일수는 제조 기업이라면 대부분 월 단위로 집계하는 값입니다. 이미 있던 항목이라 전후 비교가 바로 나왔습니다.
1억 유로는 비용 절감액이 아닙니다
회사가 쓴 표현은 가치 창출입니다. 절감이라고 하지 않았습니다.
재고를 줄이면 자재와 부품을 그만큼 덜 사게 됩니다. 지급하지 않은 현금이 회사에 남고 재무상태표의 재고자산이 줄어듭니다. 손익계산서의 비용 항목은 그대로입니다.
그래서 현금흐름은 좋아지지만 영업이익은 1억 유로만큼 늘지 않습니다. 사내에 공유할 때 이 구분이 필요합니다.
식품 기업 Nestlé는 폐기될 식품을 찾아내 100만 파운드를 회수했습니다
세 번째 성격입니다. 지출이 줄어든 것도 재고가 줄어든 것도 아니라 폐기 비용으로 확정됐을 금액을 회수한 것입니다. 앞의 4곳과 달리 시작 단계부터 달랐습니다.
남는 식품이 얼마인지 집계되지 않았습니다
Nestlé가 겪던 문제는 데이터가 흩어져 있어 공장에서 남는 식품과 버려지는 식품을 실시간으로 볼 수 없다는 것이었습니다. 버려진 뒤에 집계되니 줄일 방법을 찾기 어려웠습니다.
기후테크 스타트업 제스트의 AI 플랫폼을 적용했습니다. 9개 파트너가 함께 참여한 컨소시엄 방식이고 업계 단체가 지원했습니다.
16개월 파일럿 결과입니다
잉여 식품을 4배 더 찾아냈고 이 작업에 들어가던 시간이 절반으로 줄었습니다. 생산라인 1곳에서만 먹을 수 있는 잉여 4.8톤을 새로 찾았습니다. 원래 있었는데 보이지 않던 양입니다.
201.9톤을 재분배했고 식사로 환산하면 48만 529끼입니다. 소매가로는 100만 파운드, 약 110만 유로입니다.
얼마가 버려지는지부터 몰랐습니다
파일럿을 16개월이나 돌린 이유가 여기 있습니다. 폐기물은 손익계산서에도 재무상태표에도 별도 항목으로 잡히지 않는 경우가 많습니다. 원가에 섞여 들어가 있어서 얼마인지 따로 세지 않습니다.
그래서 먼저 보이게 만드는 단계가 필요했습니다. 앞의 4곳은 이미 있던 항목을 줄였는데 여기는 항목을 만드는 것부터 시작했습니다.
자동차와 음료 2곳은 금액 대신 시간과 회의를 봤습니다
BMW, 입찰 준비 시간 40% 단축
구매 업무에 에이전트 10개를 나눠 맡겼습니다
BMW는 구매와 공급망에 다중 에이전트 시스템을 배치했습니다. 입찰서를 준비하는 에이전트와 제안을 비교하는 에이전트가 따로 있습니다. 전문 에이전트 10개가 업무를 나눠 맡고 법적 위험 검토까지 포함합니다.
규모가 큽니다. 연간 구매액이 약 900억 유로이고 공급사가 1만 2천 곳입니다. 입찰 한 건을 준비하는 데 드는 시간이 줄면 그 효과가 건수만큼 곱해집니다.
구매 조직 전체가 쓰고 있습니다
입찰 준비에 걸리던 시간이 40% 줄었고 공급사 응답의 품질과 완결성이 올랐습니다. 사용자 1,800명 이상이 1만 건이 넘는 검색을 수행했습니다. 일부 부서가 아니라 구매 조직 전체가 쓰고 있다는 뜻입니다.
회사가 밝힌 것은 시간입니다. 시간이 줄었다고 해서 그만큼 싸게 샀다는 뜻은 아니라 금액과는 따로 봐야 합니다.
Kirin, 경영위원회에 AI 페르소나 12개
10년치 회의 기록을 학습시켰습니다
Kirin은 자체 AI를 경영위원회 의사결정 지원에 도입했습니다. 10년치 이사회와 경영위원회 데이터를 학습한 AI 페르소나 12개가 회의 중에 논점과 의견을 제시합니다. 회사가 밝힌 목적은 의사결정의 관점을 넓히고 중장기 시야를 강화하는 것입니다.
중장기 관점 논의가 약 1.4배 늘었습니다
도입 전후를 비교했습니다. 2024년 8월부터 2025년 3월까지와 2025년 8월부터 2026년 3월까지를 놓고 봤습니다.
새로운 관점을 더하거나 논의의 방향을 바꾸고 넓힌 발언이 약 1.2배 늘었고 중장기 관점을 다룬 논의의 비중이 약 1.4배 늘었습니다. 회의 시간도 짧아졌습니다.
지주사에 먼저 도입하고 2026년 4월 운영사로 넓혔습니다. 연 30회가 넘는 경영위원회에서 쓸 것으로 보고 있습니다.
무엇을 줄일지 먼저 정해야 항목이 정해집니다
5곳이 고른 항목이 제각각인 이유가 있습니다. 줄이려던 것이 서로 달랐습니다.
지출을 줄이려면 손익계산서 항목을 봅니다
물류비, 자본지출, 통합비용입니다. 월이나 분기로 집계되고 담당 부서가 명확합니다. AI를 적용할 업무도 그 항목을 움직이는 업무로 좁혀집니다.
Unilever가 공장에 디지털 트윈을 넣은 것은 물류비와 폐기물이 공장에서 발생하기 때문입니다. PepsiCo가 설비를 3차원으로 옮긴 것은 자본지출이 설비 변경에서 나오기 때문입니다. 항목이 정해지면 어디에 적용할지도 따라 정해집니다.
재고를 줄이려면 재무상태표 항목을 봅니다
재고일수입니다. Schneider Electric이 AI를 적용한 업무가 발주와 안전재고 조정이었던 것은 그 두 업무가 재고를 움직이기 때문입니다. 창고를 늘리거나 물류를 바꾼 것이 아닙니다.
재고 감소는 영업이익이 아니라 현금흐름에 영향을 줍니다. 사내에 보고할 때 어느 쪽 효과인지 밝혀야 오해가 생기지 않습니다.
폐기 손실을 줄이려면 항목부터 만들어야 합니다
폐기물과 불량입니다. 원가에 섞여 들어가 있어서 별도 항목으로 잡히지 않는 경우가 많습니다. Nestlé가 16개월 파일럿을 먼저 돌린 것도 얼마가 버려지는지 자체를 몰랐기 때문입니다.
폐기물을 줄이려면 얼마가 버려지는지 집계하는 단계가 먼저입니다. 앞의 2가지보다 시간이 더 걸립니다.
지출과 재고, 폐기 손실 중 무엇을 줄일지 먼저 정합니다
줄일 것을 정하면 확인할 항목이 정해집니다. 항목이 정해지면 그 항목을 움직이는 업무도 정해집니다.
줄일 것을 정하지 않고 시작하면 어떤 AI 도구를 쓸지부터 고르게 됩니다.
다음 회의에서 확인할 것은 하나입니다. 우리가 줄이려는 것이 지출인지, 재고인지, 폐기 손실인지입니다.
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디피니트는 제조 기업의 원가와 손익을 설명 가능하게 만드는 회사입니다. ERP 숫자와 현장 인식이 다를 때 근거를 대지 못하는 상황을, AI가 원인을 항목 단위로 분해해 조치 방향까지 보여주도록 바꿉니다.
그 과정에서 알게 된 것들을 블로그에 정리하고 있습니다. AI를 어디까지 맡기고 어디서 사람이 판단할지 고민하고 계신다면, 디피니트 블로그를 구독하고 새 글을 먼저 받아보세요.