-글로벌 수준의 개인정보 관리 체계 완성

공급망 관리 솔루션 전문 기업 자이오넥스(대표 류동식)가 한국경영인증원(KMR)으로부터 개인정보보호 관리 체계 국제표준인 ‘ISO/IEC 27701’ 인증을 획득했다고 24일 밝혔다.

ISO/IEC 27701은 개인정보 보호를 위한 요구사항과 가이드를 규정하는 국제 표준이다. 기존 정보보안 경영시스템(ISO/IEC 27001)의 확장 표준으로, 조직이 개인정보 보호를 위한 체계적인 프로세스를 갖추었음을 입증한다.

특히 유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 등 글로벌 개인정보 보호 규정에서 요구하는 높은 수준의 관리 역량을 확보하는 데 필수적인 인증으로 평가받는다.

자이오넥스는 이번 인증을 통해 △ISO/IEC 27001(정보보안) △ISO/IEC 27017(클라우드 보안) △ISO/IEC 27701(개인정보보호)까지 확보하며 SaaS 서비스 전반을 아우르는 통합 보안 체계를 구축했다.

자이오넥스는 이번 인증 획득이 글로벌 시장 확대의 중요한 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 특히 해외 시장에서는 ISO 인증 보유 여부가 도입 판단의 핵심 요소로 작용하는 만큼, 향후 사업 확장에도 긍정적으로 작용할 전망이다.

류동식 자이오넥스 대표는 “글로벌 SaaS 시장에서 데이터 보안과 개인정보 보호는 선택이 아닌 기본 요건”이라며 “지속적인 보안 체계 고도화를 통해 국내외 고객사가 안심하고 사용할 수 있는 신뢰받는 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 말했다.

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-수요예측 고도화·리스크 분석 강화… AI 기반 의사결정 자동화

공급망 관리 솔루션 전문 기업 자이오넥스(대표 류동식)가 AI 모델 개발 및 분석 역량을 보유한 비알프레임을 인수하고 자회사로 편입했다고 12일 밝혔다.

이번 인수는 자이오넥스가 추진 중인 자율형 SCM(Autonomous SCM) 플랫폼 구현에 필요한 AI 핵심 기술을 내재화하기 위한 전략적 결정이다.

비알프레임은 마이크로소프트의 글로벌 클라우드 파트너로서 쌓아온 AI 플랫폼 설계 경험과 LLM(대규모 언어모델) 기반 에이전트 개발 역량을 보유한 기업으로, 데이터 수집·전처리·임베딩·검색·추론에 이르는 AI 파이프라인 전반을 구축 및 운영해왔다. 또한 IoT 기반 데이터를 실시간 분석하는 엣지 AI(Edge AI) 모델 설계 경험을 보유하고 있으며, 공공기관·의료기관·대기업 대상의 AI 개발 프로젝트를 다수 수행해왔다.

_{*엣지 AI(Edge AI): 데이터 처리를 클라우드 서버가 아닌 데이터가 실제로 수집 및 생성되는 장치에서 수행하는 AI 기술}

자이오넥스는 이번 인수를 통해 자사 SCM 솔루션의 AI 기반 예측 및 분석 역량을 대폭 강화할 계획이다.

비알프레임이 보유한 AI 기반 데이터 정제 및 분석 기술을 활용해 공급망 계획 데이터의 품질을 자동으로 점검·보정하고, 엣지 AI 기술을 통해 데이터가 생성되는 현장에서 실시간 분석을 수행함으로써 데이터 전송 및 보안 이슈를 완화할 수 있다.

자이오넥스는 LLM 기반 질의·추론·실행 구조를 활용해 계획 데이터 분석과 시뮬레이션 기능을 고도화할 예정이다. 자연어 기반 질의를 통해 공급망 데이터를 분석하고 계획 결과의 원인을 파악하거나 다양한 시나리오를 검토할 수 있도록 지원한다. 또한 계획 실행 전 오류 가능성을 사전에 점검하는 기능도 함께 제공한다.

특히 멀티 에이전트 기반 능동형 AI 구조를 도입해 공급망 데이터를 실시간으로 분석하고 예외 상황 발생 시 대응 시나리오를 자동으로 제안하는 자율형 공급망 관리 체계를 구축할 방침이다. 이를 통해 고객은 수요 변화와 공급 리스크에 보다 신속하게 대응하고 공급망 운영 전반의 의사결정 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있을 것으로 기대된다. 류동식 자이오넥스 대표는 “이번 인수는 단순한 기능 확장이 아닌, AI 엔진을 자체적으로 설계·운영할 수 있는 기술 기반을 확보했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 멀티 에이전트 기반 능동형 AI 구조를 통해 공급망 데이터를 실시간 분석하고 예외 상황에 대한 대응 시나리오를 자동으로 제안하는 자율형 공급망 관리 체계를 구현해 나가겠다”고 말했다.

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– AI·LLM 기반 공급망 분석 고도화…글로벌 SCM 리더십 강화

_{[이미지]티큐브인사이트 생산계획 문제현황 분석 화면}

공급망 관리 솔루션 전문 기업 자이오넥스(대표 류동식)가 AI 및 LLM 기반 인사이트 플랫폼 ‘티큐브인사이트(T³Insight)’를 공개하며 글로벌 SCM 리더십을 강화한다고 18일 밝혔다.

티큐브인사이트는 기존 SCM 솔루션과 연계하여 수요예측, 재고·공급 분석, AI기반 인사이트 도출을 하나의 운영 환경에서 제공하는 통합 플랫폼이다.

최근 전 세계 공급망은 예측 불가능성이 확대되며 기업들은 안정적인 운영을 위해 다양한 상황을 고려한 시나리오 기반 분석과 의사결정을 지원하는 예측 체계를 더욱 중요하게 활용하고 있다. 그러나 기존의 방식으로는 비용 증가와 운영 비효율 문제가 지속되어 왔다. 이에 자이오넥스는 이러한 구조적 문제를 개선하기 위해 AI 엔진과 LLM 기술을 내재화한 플랫폼을 자체 기술로 개발했다.

티큐브인사이트는 기존의 단순 대화형 AI 플랫폼과 달리, 공급망 업무가 가진 데이터 구조와 의사결정 흐름을 이해하는 도메인 특화 AI 플랫폼이라는 점이 가장 큰 차별점이다. 이 플랫폼은 자이오넥스의 온프레미스 SCM 솔루션인 티큐브스마트SCM(T³SmartSCM)과 연동되어 사용자가 질문을 입력하면 예측 결과, 그래프, 시나리오 등을 자동 생성하는 자연어 기반 분석 기능을 제공한다.

“지난달 대비 수요 급등 품목 알려줘”, “자재 부족 위험이 있는 품목은?”과 같은 실무 중심 질문에 대해 실제 데이터와 계획 이력, 이벤트 요인 등을 기반으로 즉시 근거 기반의 분석을 제시해, 사용자가 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

또한 수요·재고·보충·공급·생산 등 공급망 전 영역 데이터를 연동해 전체 계획 흐름을 하나의 시나리오로 비교 및 검토할 수 있는 구조를 제공하여 기존 시스템이 구현하지 못했던 종합적이고 일관적인 분석 환경을 지원한다.

특히 티큐브인사이트는 문서 기반 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation), SQL 기반 데이터 분석, 온톨로지 기반 AI Agent 등 세 가지 도메인 특화 AI 엔진을 탑재하여 매뉴얼·규정·데이터베이스·지식 구조를 자동 분석한다. 이를 통해 기업은 별도 개발 없이도 AI 기반 문서 챗봇, 데이터 분석 리포트, 원인 분석(Why Analysis) 등의 기능을 즉시 활용할 수 있다.

자이오넥스는 플랫폼 도입 효과로 ▲AI 업무 환경 구축 비용 절감 ▲분석 속도 향상 ▲예측 정확도 및 계획 품질 개선 ▲의사결정 투명성 강화 ▲조직 지식의 자산화 등의 실질적인 효과를 기대할 수 있다고 강조했다. 제조·유통·물류는 물론 금융·공공·IT 기업에서도 활용할 수 있어 적용 범위가 넓은 범용 AI 플랫폼이라는 점도 장점이다.

향후 자이오넥스는 리드타임, 자재 수급, 생산 지연 등 내부 변수와 날씨·프로모션 같은 외부 데이터를 통합 반영하는 예측 기능을 강화할 계획이다. 이를 기반으로 티큐브인사이트의 공급망 분석 체계를 고도화하여 향후 자율형 SCM(Autonomous SCM) 플랫폼으로 발전시킨다는 전략이다. 류동식 자이오넥스 대표는 “티큐브인사이트는 예측 불확실성이 높은 공급망 환경에서 빠르고 정확한 전략적 판단을 기업이 내릴 수 있도록 돕는 AI/LLM 플랫폼”이라며 “향후에도 지속적인 기술 고도화로 기업이 데이터 기반의 공급망 전략을 손쉽게 수립하고 실행하도록 지원하겠다”고 말했다.

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공급망 관리 솔루션 전문 기업 자이오넥스(대표 류동식)가 2025 글로벌스탠더드경영대상’ 시상식에서 디지털혁신경영대상을 수상했다. 이번 수상은 자이오넥스가 AI와 클라우드 기술을 기반으로 한 공급망 디지털 전환 성과와 지속적인 기술 혁신 노력을 인정받은 결과다.

한국경영인증원(KMR)이 주관하는 글로벌스탠더드경영대상은 디지털혁신경영, 품질경영, 안전경영, 그린경영 등 8개 분야를 중심으로 기업의 경영성과, 미래가치, 사업실적을 객관적으로 평가해 우수 기업을 선정하는 시상식이다.

자이오넥스는 자체 개발한 AI·LLM 기반 SCM 플랫폼을 통해 수요예측부터 생산·공급계획까지 전 과정을 통합 관리하고, 복잡한 데이터 분석과 의사결정을 자동화하는 기술을 선도하고 있다.

특히, 머신러닝 기반의 예측 엔진과 시뮬레이션 기술을 결합해 재고 과잉·결품 리스크를 실시간으로 감지·예방할 수 있으며, KPI 기반의 분석 리포트와 시나리오 비교 기능으로 공급망 전반의 운영 효율성을 극대화했다.

이러한 기술력은 제조, 유통, 바이오 등 다양한 산업군에서 실제 디지털 전환 성과로 이어지고 있다.

2000년 설립된 자이오넥스는 25년간 축적한 성공 경험과 AI 기반 기술을 통해 기업 내부의 업무 오류를 방지하고 의사결정의 정확성을 향상시켜왔다.

최근에는 AI ·LLM 기반 인사트 플랫폼을 개발하여 결과 분석 및 판단, KPI 기반 자동화 리포트 등 사용자 친화적인 디지털 의사결정 환경을 구현했다.

또한, 클라우드 보안 국제인증(ISO 27017)과 정보보호 관리체계 인증(ISO 27001)을 획득하며 글로벌 수준의 보안 신뢰성을 입증했다. SaaS형 ‘플란넬(PlanNEL)’과 온프레미스형 ‘티큐브스마트SCM(T³SmartSCM)’ 솔루션은 산업별 맞춤 기능과 컨설팅을 제공하며, 상시 기능 개선 및 정기 업그레이드를 통해 최신 기술을 지속 반영하고 있다. 류동식 자이오넥스 대표는 “이번 수상은 자이오넥스가 꾸준히 추진해온 디지털 혁신과 기술 역량을 인정받은 결과”라며 “앞으로도 AI·클라우드를 활용한 공급망 혁신 기술로 고객의 가치 향상과 글로벌 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 말했다.

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2025년 8월 20일, Zionex는 정보산업연구소(III) 와 인공지능 혁신 응용 촉진 협회(AIF)가 주최하는 AI 카페 타이난 세션에 초대되었습니다. 연사이자 업계 대표로서 우리는 제조 및 브랜드 운영에 AI를 적용하는 방법에 대한 통찰력을 공유했습니다.

프레젠테이션의 주제는 “엔터프라이즈 애플리케이션에서 AI의 5가지 주요 오해 깨기”였습니다. 실제 사례 연구와 대화형 토론을 통해 우리는 참석자들이 일반적인 오해를 극복하고 판매 예측 및 운영 개선에서 AI의 진정한 가치에 대한 새로운 이해를 얻을 수 있도록 안내했습니다.

5가지 주요 오해와 사례 연구 공유

오해 1: AI/ML이 정말 필요한가?

이 질문에는 실제로 하나의 “표준”답변이 없습니다. 전통적인 통계 모델은 고정된 공식과 추세 외삽에 의존하여 안정적인 조건에서 좋은 결과를 제공할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 모델의 강점은 특히 수요가 복잡하고 여러 요인의 영향을 받을 때 데이터로부터 지속적으로 학습하고 동적으로 조정하는 능력에 있습니다.

실제 예:
우리는 세계적으로 유명한 식품 회사(주요 제품은 두부 및 관련 식품)와 협력했습니다. 그들의 수요 패턴은 매우 복잡했으며, 계절성과 프로모션뿐만 아니라 건강 및 식단 트렌드, 채널 전략의 영향을 받았습니다. 과거에는 과거 데이터와 단순한 통계 방법에만 의존하면 과잉 재고 또는 품절이 발생하는 경우가 많았습니다.

AI 기반 예측 모델을 도입한 후 시스템은 내부 판매 기록 과 외부 시장 요인을 모두 통합하는 동시에 제품 라인에 따라 다른 모델을 선택할 수 있었습니다. 그 결과는 예측 정확도가 향상되고, 생산 계획이 실제 수요와 더욱 밀접하게 일치하며, 재고 압박이 크게 감소하는 등 상당했습니다.

따라서 ” 과거 데이터만 있는 경우 여전히 기계 학습이 필요합니까?”

대답은 수요의 복잡성에 따라 다릅니다.

시장이 변동이 거의 없이 상대적으로 안정적이라면 전통적인 방법으로 충분합니다. 그러나 수요가 크게 변동하고 여러 요인의 영향을 받는다면 AI/ML이 그 가치를 진정으로 발휘할 수 있는 곳입니다.

오해 2: AI가 충분히 정확하지 않다면 사용할 가치가 없습니까?

날카로운 질문부터 시작하겠습니다.

“AI의 정확도가 85%나 90%에 불과하고 95%나 심지어 98%에 도달하지 못한다면 사용할 가치가 없다는 뜻일까요?”

이러한 우려는 실제로 기업들 사이에서 매우 일반적입니다.
그러나 진실은 수요 자체가 본질적으로 불확실하기 때문에 어떤 모델도 100% 정확할 수 없다는 것입니다.

AI의 가치는 완벽한 답변을 제공하는 데 있는 것이 아니라 조기에 방향성 있는 신호를 제공하는 데 있습니다.

예를 들어:
AI가 예측 정확도를 10%만 향상시킬 수 있다면 여러 채널에서 수천 개의 SKU를 관리하는 회사의 경우 그 차이는 수천만 달러의 비즈니스 가치로 전환될 수 있습니다.

10%의 개선은 단순한 숫자 그 이상을 가져오며 다음을 가능하게 합니다.

• 보다 정확한 재고 할당
• 품절 감소 및 낭비 감소
• 보다 안정적인 생산 계획

오해 3: 단일 모델로 모든 제품을 예측할 수 있습니까?

행사에서 많은 참석자들도 ” 하나의 모델만 사용하여 모든 제품을 예측할 수 있습니까?”
이는 기업의 공통된 기대치이지만 실제로는 달성하기가 매우 어렵습니다.

그 이유는 간단합니다: 제품마다 수요 패턴이 매우 다릅니다.
일부 제품은 판매량이 높고 안정적이고, 일부는 저주파 롱테일 범주에 속하는 반면, 다른 제품은 급격하게 변동합니다. 단일 모델로 모든 제품을 처리하도록 강제하면 일반적으로 일부 제품은 잘 예측되지만 다른 제품은 완전히 빗나가는 결과가 발생합니다.

우리의 접근 방식은 먼저 고객이 제품을 분류하도록 돕는 것입니다.
예를 들어, ABC-XYZ 분석을 통해 판매 가치, 변동성 및 데이터 완전성을 기준으로 제품을 그룹화합니다.

• 일부 제품은 기계 학습 모델에 적합합니다.
• 일부는 통계적 방법으로 충분히 잘 처리할 수 있습니다.
• 다른 것들은 맞춤형 예측 전략이 필요합니다.

다음으로 다음과 같은 다중 모델 전략을 설계합니다.

• 예언자: 계절적이고 탄력적인 수요에 좋습니다.
• Croston: 간헐적인 수요에 효과적입니다.
• XGBoost: 휘발성이 높은 고차원 데이터에 적합합니다.

진정으로 효과적인 방법은 “하나의 모델이 모든 것을 지배” 하는 것이 아니라 다양한 제품 특성에 맞는 최상의 조합을 동적으로 선택하는 것입니다.

또한 계층적 예측 을 강조합니다. 이를 통해 다음을 보장합니다.

• 본부는 집계 번호를 볼 수 있습니다.
• 마케팅은 브랜드에 집중할 수 있고,
• 공급망 팀은 SKU를 볼 수 있습니다.

모두 동일한 예측 로직에서 시작합니다.

이 설계는 수준 간의 예측이 서로 모순되지 않도록 보장하며, 최종 결과는 실제로 프로덕션 및 스케줄링에서 공동으로 사용, 실행 및 신뢰할 수 있습니다.

오해 4: AI 소프트웨어가 구현되면 예측이 자동으로 실행됩니까?

많은 고객이 시스템을 처음 접했을 때 “AI 시스템이 가동되면 사람의 개입 없이 완전히 자체적으로 실행됩니까?”

실제 관행을 통해 우리가 일반적으로 대응하는 방법은 다음과 같습니다.

• 1 단계 : ML 모델은 초기 예측(기준 예측)을 생성합니다.
• 2 단계 : 여러 부서가 실제 비즈니스 상황에 부합하도록 예측을 공동으로 조정합니다.
• 3 단계 : 예측과 실제 결과의 격차를 지속적으로 모니터링하고, 불일치를 파악하고, PDCA 사이클 (Plan-Do-Check-Act)을 통해 모델을 개선합니다.

AI는 플러그 앤 플레이 마법 상자가 아닙니다. 이는 가치를 창출하지만 회사의 일상 프로세스에 포함될 때만 가능합니다. 지속적인 협업과 최적화를 통해 예측은 점점 더 정확하고 실용적이 되어 생산, 일정 관리 및 의사 결정을 효과적으로 지원합니다.

요컨대, AI는 “설정하고 잊어버리는” 시스템이 아니라 비즈니스 운영을 위한 신뢰할 수 있는 기반이 되기 위해 지속적인 참여와 조정 이 필요한 지능형 도구입니다.

오해 5: AI 예측을 구현한 후에는 정확성에만 집중해야 할까요?

정확성은 확실히 중요하지만 진정한 가치 는 리소스 할당 및 운영 결과를 개선하는 데 있습니다.

하이테크 전자 회사를 예로 들어 보겠습니다.
그들의 제품 포트폴리오는 고주파 표준 품목부터 고도로 맞춤화되고 리드 타임이 긴 제품에 이르기까지 매우 광범위했습니다.

과거에는 모든 제품에 단일 접근 방식을 적용했는데, 이로 인해 자재 부족이나 과도한 재고가 발생하는 경우가 많았습니다.

Zionex는 제품 세분화 및 차별화된 예측 전략을 구현하여 이를 도왔습니다.

• 안정적인 제품: 재고 재고와 결합된 기준 예측을 사용했습니다.
• 휘발성 제품: 롤링 조정 메커니즘을 사용한 수요 계획 적용.
• 롱테일 또는 맞춤형 제품: 전적으로 주문에 의존하여 주문 제작(MTO) 전략을 통해 신속한 대응이 가능합니다.

달성한 결과:

• 정시 배송률이 97%로 향상되었습니다.
• 판매 불가 재고가 3%로 감소했습니다.
• 재고 회전율 일수 45% 개선
• 납품 리드 타임 65% 단축

이는 AI 예측을 구현하는 것이 단순히 정확성을 추구하는 것이 아니라는 것을 증명합니다. 핵심은 AI가 진정으로 실질적인 비즈니스 가치로 전환될 수 있도록 제품 특성 및 운영 전략 과 결합하는 것입니다.

더 자세히 알고 싶으시면 연락처 정보를 입력해 주시면 저희 팀에서 연락을 드릴 것입니다!

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Zionex는 Aras Innovator PLM(제품 수명주기 관리) 플랫폼을 위한 애드온 솔루션으로 DTM(Dynamic Task Manager)을 제공합니다. 지오넥스는 아라스 코퍼레이션의 파트너로서 2025년 3월 31일부터 4월 3일까지 개최된 ACE2025 행사에 지오넥스 재팬의 이토 총괄 책임자 겸 DTM 비즈니스 매니저를 포함한 4명으로 구성된 팀과 함께 참가했다.

이 행사는 힐튼 보스턴 파크 플라자(Hilton Boston Park Plaza)에서 “커넥티드 인텔리전스(Connected Intelligence)”라는 주제로 진행되었습니다.
이 보고서에는 이토 씨가 행사에 대한 인상과 결과를 공유합니다.

Zionex의 ACE2025 참여 목적:

1. Aras Corporation의 향후 방향과 이니셔티브를 이해합니다.
2. 해외에 있는 일본 고객 및 파트너와 통찰력을 교환합니다.
3. ISV 파트너인 Aras Innovator SaaS와 DTM의 호환성을 기술적으로 검증합니다.
4. 미국 및 유럽 시장에서 비즈니스 기회를 탐색합니다.

주요 하이라이트:

Aras는 “Aras InnovatorEdge”라는 개념을 도입하여 외부 통합을 허용하는 API를 제공하고 제품 데이터 플랫폼, 애플리케이션 라이브러리 및 로우 코드 개발 제품군을 포함한 SaaS 구성 요소의 기능을 확장하는 것을 목표로 했습니다.

코드 트리를 수정하고 물리적 파일을 참조하여 사용자 지정하는 기존의 방법은 API 기반 데이터 액세스로 대체되고 있습니다. Zionex는 Aras InnovatorEdge의 진화하는 사양을 계속 모니터링할 계획입니다.

CEO 겸 CTO 세션:

Aras의 CEO인 Roque Martin은 기조연설에서 Aras Community 25주년을 강조하며 혁신, 커뮤니티, 연결의 가치를 강조했습니다. 그는 Y2K 시대의 도전, 설립자 피터(Peter)가 회사 이름의 유래, 지난 25년 동안 Aras의 여정과 유사한 기술 진화에 대해 회상했습니다.

CTO인 롭 맥아베니(Rob McAveney)는 “만약에(What if)” 세션에서 아라스의 기술 발전에 대해 평가했다. 이토 회장은 이 세션에서 향수를 불러일으켰으며, 불과 25년 만에 AI가 급속히 성장한 것이 기술 변화의 가속화된 속도를 어떻게 강조하는지 언급했습니다.

고객 및 파트너 참여:

Zionex는 새로운 일본 고객과 친숙한 일본 고객 및 파트너를 만나 가치 있는 토론에 참여하고 아이디어를 교환할 수 있는 기회를 가졌습니다. 받은 피드백은 향후 제품 개선에 반영될 것입니다.

Aras와의 기술 협력:

Aras Innovator SaaS와의 호환성을 보장하려면 DTM이 .NET 8 을 지원하고 Linux 컨테이너에서 실행되어야 합니다. Zionex는 여러 가지 제약으로 인해 약 1년 동안 개발을 중단했지만 ACE2025을 Aras 엔지니어와 기술 논의를 재개하는 기회로 삼았습니다.

DTM 애플리케이션이 준비되면 CI/CD 파이프라인을 거치고, UAT 및 스테이징 유효성 검사를 거치고, 프로덕션 환경에 배포할 준비가 됩니다. Zionex는 사용자가 가능한 한 빨리 DTM을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

Zionex는 John Sperling, Aihoa Borowicz, Benjamin Chaillon, Grant Killian, 그리고 Aras Japan 팀의 협력과 지원에 특별한 감사를 전합니다.

추가 활동:

• Zionex는 Aras DevOps 교육 세션에 참여하여 SaaS 호환성에 필요한 개발 프로세스에 대한 확실한 이해를 얻었습니다.
• 4월 2일 “Aras in the Round” 세션에서 프로젝트 관리 기능이 Zionex의 큰 관심사인 주요 토론 주제로 떠올랐습니다.
• 일본에서는 현재 지오넥스가 ‘Build with Aras’라는 주제로 아라스와 공동 홍보 캠페인을 진행하고 있다. Zionex는 회사와 DTM 제품에 대한 인지도를 측정하고자 했습니다.
• 리셉션에서 Peter, Roque, Rob, Leon 을 포함한 경영진은 “우리는 Zionex와 DTM을 알고 있습니다!”라고 말하며 긍정적인 인정을 나눴습니다.—Zionex가 DTM을 보다 적극적으로 도입하고 지속적인 대화와 피드백을 통해 제품을 계속 발전시키도록 동기를 부여한 응답입니다.

최종 생각들:

이토 씨는 힐튼 호텔에서 도보로 40분 이내의 지역이 평화롭고 경치 좋은 분위기를 제공한다고 언급했습니다. 그는 상쾌한 아침 조깅을 즐기고, 공원에서 활기찬 개를 관찰하고, 훌륭한 레스토랑에서 식사를 하는 것을 좋아하여 보스턴의 차분한 매력을 충분히 감상할 수 있었습니다. (“돔”이 있는 MIT 캠퍼스는 이 사진에서 볼 수 있듯이 찰스 강 건너편에서 볼 수 있습니다.)

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NRF 2025 요약: 리테일의 빅 쇼

NRF 2025: 리테일 빅 쇼는 2025년 1월 12일부터 14일까지 뉴욕의 제이콥 K. 재비츠 컨벤션 센터에서 개최되었습니다. 이 최고의 행사는 리테일 부문 전반의 최고 업계 리더들을 끌어들여 혁신, 협업 및 상거래의 미래를 형성하는 최신 트렌드에 대한 탐구를 위한 플랫폼을 제공했습니다.

이 행사에는 1,000개 이상의 전시업체와 100개 이상의 세션이 참여하여 참석자들에게 첨단 기술을 탐색하고, 솔루션을 비교하고, 중요한 파트너십을 구축할 수 있는 기회를 제공했습니다. NRF 2025 Innovators Showcase, Startup Hub, Foodservice Innovation Zone과 같은 전문 파빌리온은 리테일 환경을 변화시키는 새로운 기술과 혁신적인 개념에 대한 몰입형 경험을 제공했습니다.

기조 연설에서는 타미 힐피거(Tommy Hilfiger)와 같은 저명한 인사들이 브랜드 진화와 스토리텔링에 대한 경험을 공유하고, 아마존 스토어(Amazon Stores) CEO가 새로운 리테일 형식을 창출하는 데 있어 AI의 잠재력에 대해 논의했습니다. 또한 이 행사에서는 로레알(L’Oréal), 로우스(Lowe’s), 월마트(Walmart)와 같은 기업들이 AI를 성공적으로 통합하여 고객 경험과 운영 효율성을 향상시키는 방법에 대해 논의하면서 소매업에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조했습니다.

세션 및 전시회 외에도 전시업체 Big Ideas 세션은 솔루션 제공업체가 최신 제품을 시연하고 통찰력 있는 사례 연구를 공유할 수 있는 플랫폼을 제공했으며, 식품 서비스 혁신 구역은 고객 식품 서비스 경험을 변화시키는 기술에 대한 대화형 탐색을 제공했습니다.

NRF 2025에 참가하여 소매업체와 교류하고, 아이디어를 교환하고, 고급 공급망 계획 솔루션인 PlanNEL이 전자 상거래 및 소매 비즈니스의 공급망 관리를 어떻게 혁신할 수 있는지 선보일 수 있었습니다.

뉴욕에 깜짝 상륙하다

NRF 2025를 위해 뉴욕에 도착한 것은 그 자체로 경험이었습니다. 비행기를 타고 뉴어크 공항에 도착한 우리는 재비츠 센터(Javits Center)로 향하면서 맨해튼의 상징적인 스카이라인의 숨막히는 전경을 맞이했습니다. VIA 57 West 피라미드 모양의 건물과 같은 경이로운 건축물을 포함하여 허드슨 강 건너편에 우뚝 솟은 고층 빌딩의 광경은 앞으로 흥미진진한 한 주를 위한 무대를 마련했습니다.

업계 리더와의 교류

NRF Big Show의 일원이 된다는 것은 리테일 기술 분야에서 가장 큰 이름들에 둘러싸여 있다는 것을 의미했습니다. 우리는 확장 가능하고 지능적인 공급망 솔루션을 적극적으로 찾고 있는 주요 브랜드, 전자 상거래 회사 및 물류 제공업체의 의사 결정권자와 연결할 수 있는 기회를 가졌습니다.

행사의 하이라이트

1. 그랜드 엔트런스 – Javits Center의 에너지와 혁신

NRF 빅 쇼는 수천 명의 참석자가 모여 리테일 기술의 최신 혁신을 목격한 Javits Center에서 열광적인 분위기와 함께 시작되었습니다. 엑스포 홀은 우뚝 솟은 디스플레이와 인터랙티브 부스가 있는 방대했습니다. 등록 구역은 전시업체와 참석자들이 체크인을 하고 3일간의 네트워킹과 학습을 준비하는 동안 에너지로 북적거렸습니다.

2. NRF의 아이코닉한 Heinz 병

쇼의 재미있고 예상치 못한 하이라이트 중 하나는 거대한 하인즈 케첩 병 디스플레이였습니다. 이 장난스럽고 눈길을 끄는 설치물은 많은 브랜드가 올해 NRF에 도입한 창의적인 마케팅 접근 방식을 구현했습니다.

3. NVIDIA – 리테일 AI의 원동력

리테일 AI 솔루션의 핵심인 NVIDIA는 AI가 수요 예측, 사기 방지, 개인화된 쇼핑 경험에서 어떻게 혁신을 주도하는지 보여주기 위해 협력했습니다. 이러한 업계 거대 기업들은 AI 기반 소매 자동화의 미래를 계속 형성하고 있습니다.

4. AWS – 클라우드 기반 리테일 트랜스포메이션

AWS는 확장 가능한 소매 인프라를 위한 솔루션으로 주목을 받았습니다. 이들은 기업이 클라우드 기반 분석과 머신 러닝을 활용하여 고객 여정을 최적화하고 공급망 효율성을 개선할 수 있는 방법을 강조했습니다.

NRF Big Show의 주요 요점

1. 소매업체는 AI와 자동화를 우선시하고 있습니다.
   • AI 기반 솔루션이 공급망 효율성을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 많은 논의가 이루어졌습니다. 소매업체는 재고 수준을 최적화하고 운영 비용을 절감하기 위해 예측 분석 및 자동화를 점점 더 많이 채택하고 있습니다.
2. 지속 가능성과 공급망 투명성에 대한 우려가 커지고 있습니다.
   • 브랜드는 지속 가능한 물류와 윤리적 소싱에 중점을 두고 있습니다. 엔드 투 엔드 가시성을 제공하고 운송 경로를 최적화하는 PlanNEL과 같은 솔루션은 이러한 우선 순위에 잘 부합합니다.
3. 옴니채널 소매업은 더 많은 민첩성을 요구합니다.
   • 소매업체는 여러 채널에서 수요의 균형을 맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 변동하는 수요에 실시간으로 적응할 수 있는 기능은 현대 공급망 플랫폼에 꼭 필요한 기능입니다.

도전과 교훈

이러한 대규모 행사에 참가하는 것은 그 자체로 어려운 일이기도 했습니다. 수백 개의 전시업체 중에서 눈에 띄기 위해서는 메시지를 다듬고 부스가 적절한 관객을 끌어들일 수 있도록 해야 했습니다. 우리는 간결한 스토리텔링, 인터랙티브 데모, 리드를 잠재 고객으로 전환하기 위한 강력한 후속 전략의 중요성을 배웠습니다.

또한 물류 및 설정이 중요한 요소였습니다. 올바른 부스 자료, 홍보 콘텐츠 및 데모 장비를 미리 준비하면 참석자를 효과적으로 참여시킬 수 있는 능력에 큰 차이가 생겼습니다.

공연 후 타임스퀘어 둘러보기

NRF 빅 쇼(Big Show)에서 길고 생산적인 하루를 보낸 후, 우리는 뉴욕시의 눈부신 밤문화의 중심지인 타임스퀘어로 모험을 떠났습니다. 밝은 조명, 거대한 광고판, 지역의 번화한 에너지는 전시장의 구조화된 환경과 완벽한 대조를 이뤘습니다.

타임스퀘어의 네온 글로우

타임스퀘어에 들어서자 우뚝 솟은 LED 스크린, 번쩍이는 광고, 잠들지 않는 도시의 윙윙거리는 소리가 들렸습니다. 강렬한 붉은색 네온사인과 몰입감 넘치는 디지털 광고는 리테일과 브랜딩이 뉴욕의 거리조차 어떻게 지배하고 있는지 상기시켜 주었습니다.

더 걸어가다 보니 거리 위로 높이 뻗어 있는 빛나는 디지털 디스플레이가 보였습니다. 보도는 관광객, 현지인, 거리 공연자들로 가득 차서 진정으로 몰입할 수 있는 경험을 했습니다.

타임스퀘어에서 마지막으로 들른 곳은 사람들이 모여 사진을 찍고 도시의 활기찬 에너지를 즐기는 곳이었습니다. 관광객, 공연자, 조명이 켜진 간판의 조합은 뉴욕의 소매 및 엔터테인먼트 힘의 본질을 진정으로 포착했습니다.

앞으로의 전망

NRF Big Show에서의 경험은 더 스마트하고 효율적인 공급망 솔루션에 대한 수요 증가를 강화했습니다. 우리는 귀중한 연결, 통찰력 및 시장 요구에 대한 명확한 이해를 가지고 행사를 떠났습니다. 앞으로 PlanNEL을 계속 개선하고 소매 부문에서 범위를 확장하게 되어 기쁩니다.

저희 부스를 방문하셨거나 PlanNEL이 공급망 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 자세히 알고 싶으시면 언제든지 연락해 주십시오.

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우리는 Zionex에 모인 놀라운 팀과 함께 새해를 시작했고, 방 안의 에너지는 그야말로 전기였습니다! 이 놀라운 동료들에 둘러싸여 우리는 과거의 성과를 축하하고 앞에 놓인 흥미진진한 도전과 기회에 대한 목표를 세웠습니다.

2025년에 경계를 넓히고, 혁신을 수용하고, 위대한 이정표를 함께 달성해야 합니다. 올해를 최고의 해로 만듭시다!

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2024년 11월 29일, Zionex는 Broadway Consulting Service의 리더십 팀과 만나 대만과 중국에서 DTM(Dynamic Task Manager) 비즈니스를 확장하는 데 중점을 둔 전략적 파트너십에 대해 논의했습니다. Broadway Consulting은 2005년 설립 이래 PLM 솔루션의 선두 공급업체로 자리매김하여 전자, 기계 및 의료 기기와 같은 다양한 산업 분야의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 대만과 중국 본토에서 강력한 입지를 확보하고 있는 Broadway의 전문성과 확고한 시장 영향력은 Zionex가 이 지역에 혁신적인 프로젝트 관리 솔루션을 도입할 수 있는 훌륭한 파트너입니다.

이 회의에서는 Broadway의 고객들이 널리 채택된 PLM 시스템을 사용하여 직면한 주요 프로젝트 관리 과제에 대한 논의가 이루어졌다. 성능 문제, 제한된 기능 및 복잡한 인터페이스를 지적한 사용자의 피드백. 이러한 시스템은 매월 1,000개 이상의 작업 또는 수백 개의 새로운 프로젝트가 시작되는 대규모 프로젝트에서 어려움을 겪어 성능 저하로 이어지는 경우가 많습니다. 또한 사용자 정의 가능한 프로젝트 캘린더 및 하위 작업을 위임하는 기능과 같은 필수 기능이 없으면 복잡한 워크플로를 관리하는 데 있어 효율성이 떨어집니다. 또한 고객들은 직관적인 인터페이스와 실시간 대시보드가 부족하여 효율성과 사용자 채택을 방해한다고 보고했습니다.

이러한 문제에 대응하기 위해 Zionex는 맞춤형 솔루션으로 DTM(Dynamic Task Manager)을 제안했습니다. DTM은 복잡하고 규모가 큰 프로젝트에서도 높은 성능을 보장하여 원활한 작업 실행을 가능하게 합니다. 팀이 필요에 따라 일정을 조정할 수 있는 사용자 지정 가능한 프로젝트 캘린더와 보다 효과적인 워크플로 관리를 위한 강력한 작업 위임 기능을 포함한 고급 기능을 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 DTM은 채택을 단순화하고 사용성을 향상시킵니다. 또한 실시간 대시보드는 프로젝트 진행 상황, 리소스 할당 및 작업 완료에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 의사 결정자가 전략을 효과적으로 최적화할 수 있도록 합니다.

이 잠재적인 파트너십은 Broadway의 심층적인 산업 지식과 광범위한 고객 기반을 Zionex의 프로젝트 관리 전문 지식과 결합합니다. 두 회사는 대만과 중국의 PLM 사용자를 위한 프로젝트 관리 표준을 강화하고 기존의 격차를 해소하여 생산성, 효율성 및 경쟁력을 개선하는 것을 목표로 합니다.

이 협력은 성장하는 시장에 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. Zionex와 Broadway Consulting Service는 이 지역의 프로젝트 관리 관행을 향상시키기 위해 협력하기 위해 최선을 다하고 있으며, 상호 보완적인 강점을 활용하여 고객을 위한 의미 있는 혁신과 성공을 주도하고 있습니다.

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Zionex로 공급망 관리의 힘을 활용하십시오.

Zionex에 가입하여 PlanNEL 공급망 관리 시스템의 최첨단 기능을 살펴볼 수 있는 독점적인 실습 워크숍에 참여하십시오. 이 몰입형 세션은 판매 예측, 조달 및 재고 관리에 대한 실용적인 통찰력을 제공합니다. PlanNEL이 수요 예측의 정확성을 높이고, 계획 주기를 단축하고, 재고 비용을 최적화하는 방법을 알아보십시오. 공급망 관리를 처음 접하는 사람이든 숙련된 전문가이든 이 이벤트는 업계 전문가와 함께 배우고, 성장하고, 연결할 수 있는 기회입니다.

기대할 수 있는 것:

• PlanNEL의 강력한 기능을 활용하여 단일 플랫폼 내에서 과거 데이터, 외부 영향 및 통계 모델을 모두 원활하게 분석할 수 있습니다.
• 지능형 시스템이 어떻게 의사 결정 시간을 크게 단축하고 예측 정밀도를 개선할 수 있는지 알아보십시오.
• 리소스 효율성을 극대화하고 조직의 비용을 최소화하도록 설계된 재고 최적화 기법을 살펴보세요.

공급망 운영을 강화하고 오늘날의 역동적인 시장에서 앞서 나갈 수 있는 이 기회를 놓치지 마십시오.

이 강좌를 수강해야 할 사람:

• 공급망 관리 전문가, 수요 예측자 및 판매 데이터 분석가
• 예측 정확도를 높이고, 계획을 간소화하고, 재고 관리를 최적화하고자 하는 기업 리더 및 의사 결정권자
• AI/ML이 어떻게 공급망 효율성을 높일 수 있는지 경험하고자 하는 전문가
• 데이터 분석의 동료 전문가와 아이디어 및 모범 사례를 교환하는 데 관심이 있는 실무자

이벤트 내용:

• 날짜: 2024년 12월 6일 14:00-17:00
• 위치: 타이베이시 다안구 중샤오이스트로 4구역 285호 5층 (퍼시픽 커머셜 빌딩 – 회의실 B)
• 호스트: Zionex 대만 (台灣耐力斯股份有限公司)
• 등록비: 무료(회사당 최대 2명)
• 다과 제공

의제:

• 14:00-14:15: 참가자 로그인
• 14:15-14:45: 회사 개요 및 성공 사례
• 14:45-15:30: 시스템 시연
• 15:30-15:45: 휴식
• 15:45-16:50: 체험
• 16:50-17:00: 질의응답

참고: 주최자는 안건을 수정할 권리가 있습니다.

접촉:
비키 첸 | +886 930-090-118 | vickeychen@zionex.com

지금 등록하기: https://forms.gle/yjkHE4RXa7sqM3vr7

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