지난 8월 24일과 25일, 서울과 포항에서 ‘Process Mining Industry Day 2026’​가 열렸습니다.

프로세스 마이닝 분야의 최신 연구와 산업 적용 사례를 공유하는 이번 행사에는 프로세스 마이닝의 창시자인 윌 반 더 알스트(Wil van der Aalst) 교수를 비롯해 Celonis, SAP, 삼성전자, LG전자 등 국내외 다양한 기업과 전문가들이 함께했습니다.

퍼즐데이터도 이번 Industry Day에 참여해, 그동안 다양한 제조 기업의 현장에서 프로세스 마이닝을 적용하며 경험한 이야기와 함께 AI 시대에 기업의 프로세스를 어떻게 바라보고 혁신해야 하는지에 대한 이야기를 나누었습니다.

기사 전문 : https://www.hidomin.com/news/articleView.html?idxno=717723

AI 시대, 더 중요해진 ‘프로세스’

요즘은 어느 산업에서나 AI 이야기를 빼놓기 어려운 시대가 되었습니다.

AI를 활용하면 업무를 더 빠르게 처리하고, 분석과 의사결정에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 하지만 한편으로는 이런 질문도 필요합니다.

“우리의 프로세스는 AI가 제대로 이해할 수 있는 형태로 운영되고 있을까?”

퍼즐데이터는 이번 발표에서 AI가 모든 것을 해결해 주는 것이 아니라, 좋은 프로세스는 더 빠르게 만들지만 복잡하고 비효율적인 프로세스 역시 더 빠르게 증폭시킬 수 있다는 점을 이야기했습니다.

그래서 AI를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 기업 내부의 실제 업무 흐름을 이해하고, 서로 분리되어 있는 데이터를 연결하는 과정이 필요합니다.

실제 제조 현장에는 ERP, MES, IoT, CRM 등 수많은 데이터가 존재합니다. 문제는 데이터가 부족해서가 아니라, 각각의 시스템에 흩어져 있어 전체 흐름을 한눈에 보기 어렵다는 점입니다.

수주부터 생산, 구매, 자재 입고, 출하까지 모든 과정은 연결되어 있는데, 데이터를 볼 때는 각각 따로 보고 있다면 문제의 원인을 찾는 데에도 많은 시간이 필요할 수밖에 없습니다.

퍼즐데이터는 이러한 데이터를 실제 업무의 흐름에 따라 연결하고 이해하는 것이 AI 시대의 중요한 기반이 될 수 있다고 이야기했습니다.

데이터를 연결하면, 실제 업무의 흐름이 보입니다

이번 발표에서는 퍼즐데이터가 다양한 프로젝트를 통해 구축해 온 ‘프로세스 트윈(Process Twin)’​에 대한 이야기도 함께 소개했습니다.

프로세스 트윈은 새로운 시스템을 만드는 것이 아닙니다.

이미 기업이 가지고 있는 ERP, MES, CRM 등의 데이터를 연결해 실제 현장에서 일어나고 있는 업무와 생산의 흐름을 데이터 기반의 프로세스 모델로 복원하는 것입니다.

이렇게 만들어진 프로세스 모델을 통해 우리는 단순히 “어느 공정이 오래 걸리는가?”를 보는 데서 그치지 않고,

• 실제 병목은 어디에서 발생하는지

• 어떤 조건에서 지연이 발생하는지

• 표준 프로세스와 다르게 진행되는 업무는 무엇인지

• 여러 공정 중 실제로 개선이 필요한 지점은 어디인지

더 구체적으로 살펴볼 수 있습니다.

이번 발표에서는 실제 제조 현장의 사례를 통해, 겉으로 보기에는 특정 공정이 오래 걸려 문제처럼 보였지만 데이터를 전체 프로세스의 흐름과 함께 분석했을 때 실제 원인은 다른 작업장과 공정의 관계에 있다는 것을 확인한 사례도 소개했습니다.

단순히 데이터를 하나씩 보는 것과 실제 프로세스의 맥락 안에서 데이터를 보는 것은, 문제를 바라보는 방식 자체를 바꿀 수 있습니다.

분석 결과가 실제 현장의 ‘일’로 이어지려면

프로세스 마이닝은 흔히 데이터를 분석하고 문제를 찾는 기술로 알려져 있습니다.

하지만 퍼즐데이터는 실제 현장에서 프로세스 마이닝이 분석에서 끝나서는 안 된다고 생각합니다.

예를 들어 구매 부서에서는 자재가 제때 준비되고 있는지 확인하고, 생산 부서에서는 현재 생산이 어려운 경우 대체 가능한 생산 계획을 찾아야 합니다.

같은 프로세스 데이터라도 이를 활용하는 사람과 업무의 목적에 따라 필요한 정보는 달라집니다.

그래서 하나의 프로세스 모델을 기반으로 각 부서와 담당자가 자신의 업무에 필요한 정보를 확인하고, 문제를 발견했을 때 실제 행동으로 이어갈 수 있도록 만드는 것이 중요합니다.

이번 발표에서도 실제 제조 기업 사례를 통해 구매·생산·출하 등 여러 업무 데이터를 하나의 프로세스로 연결하고, 이를 분석뿐 아니라 현장의 운영과 업무 관리에 활용한 사례를 소개했습니다.

프로세스를 발견하고, 문제를 분석하고, 개선하고, 다시 모니터링하는 과정.

퍼즐데이터는 이러한 과정이 한 번의 프로젝트로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 반복되어야 한다고 이야기했습니다.

AI 시대의 프로세스 혁신은 지금부터

AI 시대가 본격화되면서 기업의 데이터 활용 방식도 빠르게 변화하고 있습니다.

하지만 AI를 잘 활용하기 위해서는 먼저 우리의 실제 업무가 어떻게 흘러가고 있는지, 그리고 ​데이터가 그 업무의 맥락을 제대로 담고 있는지를 이해하는 것이 중요합니다.

퍼즐데이터는 이번 Process Mining Industry Day 2026에서 그동안 다양한 산업 현장에서 직접 경험해 온 사례를 바탕으로, AI 시대의 프로세스 혁신에 대해 함께 이야기했습니다.

앞으로도 퍼즐데이터는 프로세스 마이닝과 AI를 통해 기업의 데이터를 실제 업무의 흐름으로 연결하고, 고객이 문제를 발견하는 데서 그치지 않고 더 나은 프로세스를 만들어갈 수 있도록 함께하겠습니다.

퍼즐데이터의 프로세스 인텔리전스가 만들어갈 앞으로의 변화도 계속 지켜봐 주세요!