2024년 5월 6일부터 8일간 삼성 SDS와 엠로는 미국 올랜도에서 열린 ‘가트너 공급망 심포지엄(Gartner Supply Chain Symposium)’에 참가해 AI기반 SRM SaaS를 선보였습니다.

이번 행사를 주최한 가트너는 세계적인 IT 연구 및 컨설팅 전문 업체로, 매년 각 분야별 IT기업들을 평가 및 분석하여 ‘매직 쿼드런트(Magic Quadrant)’ 보고서를 발간하고 있으며 이는 글로벌 임원들의 IT 투자 의사 결정에 중요한 지표가 되고 있는데요.

이번 Gartner SC Symposium/Xpo는 매해 5월 미국 플로리다 주의 올란도에서 개최되는 행사로 전 세계 SCM분야 리더 및 관리자급을 대상으로 최신 트렌드와 기술을 공유하는 연례 컨퍼런스이며, SCM 업계 행사 중에서는 가히 최대규모라고 할 수 있었습니다. 이번 행사에서는 총 3800여 명의 방문자가 등록하였고, 112개 사가 참가하여 행사장을 가득 메웠습니다.

엠로-SDS는 3일 동안 360명의 방문객을 받아, 112개 전시업체 중 TOP 5에 드는 부스 방문객 수를 기록하였습니다. 엠로는 이처럼 공신력 있는 가트너 행사에 참여하여 현지 고객 네트워크를 넓히며 글로벌 시장 진출의 의미 있는 첫 발을 내디뎠습니다.

본 행사에서 엠로는 2개의 Session을 통해 총 110명의 참가자에게 AI를 활용한 구매 혁신 사례와 AI기반 개발 구매를 소개하였는데요.

첫 번째 Session에서는 S-oil의 AI를 활용한 구매 혁신 사례가 소개되었습니다. 

원자재 단가와 연간 발주 물량을 예측하는 기능과 발주 유형 추천을 제공한다는 점, 필요 기능을 모듈화 하여 선별적으로 도입/확장이 가능하다는 점이 인상적이다라는 내용이 주를 이루었습니다.

두 번째 Session은 AI 기반 개발 구매와 원가 절감에 대한 Speaking Session이었습니다.

AI를 활용하여 신제품 부품 단가 측정에 대한 정교한 접근 방식을 제공한다는 점과 선진화된 기능을 live-demo로 확인할 수 있어 실제 솔루션에 대해 높이 평가 되었습니다.

가트너에 참석한 대부분의 기업들은 현재 사용 중인 구매 솔루션이 있었으며 추가 모듈 도입에 관심을 보였습니다. 

특히 Design to Pay의 설계 단계부터 양산까지의 목표재료비 관리와 Quotation Analysis의 AI기반 견적서 및 시장가 비교 기능에 큰 관심을 보였습니다. 부스 응대를 통해 다양한 고객사의 니즈와 향후 전망에 대한 방향성을 파악할 수 있었으며, Common pain points를 확인하는 계기가 되었습니다. 

전시는 총 4개 주제로 구성되어 있었습니다. 먼저 1번 부스에서는 emro-SDS의 end to end 통합 솔루션에 대한 전반적인 overview를 소개했습니다. 전시 기념품을 나눠주고, 투호 게임이벤트를 진행하는 것도 이 1번부스에서 이루어졌습니다. 

2번 부스는 AI 특화 솔루션 부스로 아이템 유사도 분석, 견적가 추천/분석, PO 패턴 분석, 비용 시뮬레이션 등 실제 엠로가 ai를 접목하여 개발한 솔루션들을 집중적으로 홍보하는 부스였습니다.

3번 부스에서는 IBM watsonX와의 협력을 통해 Gen AI 유즈 케이스를 구성하였습니다, 텍스트 기반으로 이루어진 RFX 응답항목을 어떻게 GEN AI를 통해 분석하고 Scoring을 매길 수 있는지를 시연하는 혁신적인 부스였습니다.

4번 부스는 SDS의 Nextprime SCM response 솔루션을 소개하는 부스로, 엠로와 SDS가 합작하면 Planning부터 sourcing 그리고 delivery까지 통합적으로 이뤄질 수 있다는 점을 어필할 수 있는 부스였습니다.

이번 가트너 공급망 심포지엄 참여는 엠로와 삼성 SDS가 글로벌 시장으로 한 발짝 더 나아가는 중요한 전환점이었습니다. 다양한 산업의 고객분들로부터 받은 관심과 현장의 피드백을 통해 엠로 솔루션이 가진 가능성을 다시 한번 확인할 수 있었는데요. 이번 경험을 발판 삼아 더욱 정교한 기능 개발과 글로벌 확장을 향해 나아갈 예정입니다. 앞으로도 고객의 니즈를 중심에 둔 혁신적인 SRM SaaS 시장에서의 입지를 공고히 하고, 공급망 관리의 새로운 기준을 제시하겠습니다. 

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