독일의 유명한 자동차 제조업체인 아우디(Audi)는 럭셔리함, 성능, 최첨단 자동차 기술의 상징으로 자부심을 갖고 있습니다. 1909년에 설립된 아우디는 수년에 걸쳐 자동차 산업의 글로벌 리더로 발전했습니다. 브랜드의 상징적인 1932개의 맞물린 링은 XNUMX년 XNUMX개의 독립적인 자동차 제조업체의 합병을 상징하며, 우수성과 통합에 대한 아우디의 약속을 확고히 합니다.

아우디는 세부 사항에 대한 세심한 관심, 우아한 디자인, 비교할 수 없는 엔지니어링으로 유명합니다. 이러한 자질로 인해 전 세계적으로 헌신적인 추종자를 얻게 되었습니다. 그러나 아우디 팀은 성공적인 솔루션 개발이 점차 어려워지고 있음을 인정했습니다. 통합 기획, 현대 비즈니스 환경에 영향을 미치는 예측할 수 없고 다면적인 영향을 고려할 때.

변동성, 불확실성, 복잡성 및 모호성(VUCA)으로 특징지어지는 세상에서 성공적인 운영을 위해서는 전체적인 계획 환경을 구축하는 것이 불가피합니다.”
통합기획팀 @Audi

여기에는 CO2 배출 규정, 코로나XNUMX 팬데믹, 유럽의 운전 금지 등이 포함됩니다. 또한 전기 자동차, 다른 브랜드 및 국가와의 경쟁, 기존 내부 회사 솔루션을 향한 추진력이 있습니다.

복잡한 프로세스를 위한 포괄적인 솔루션 검색

제조 조직으로서 그들은 현대적인 환경에서 수많은 어려움에 직면했습니다. AUDI 통합기획팀에 따르면 "복잡한 계획은 Excel에서는 효율적으로 수행할 수 없습니다." 복잡성과 효율성 문제에 직면한 Audi는 분석 및 기타 플랫폼을 사용하여 이러한 문제를 완화하려고 시도했습니다.

이전에 Audi는 계획 및 분석을 위한 효율적으로 통합된 전반적인 솔루션이 없다는 문제에 직면했습니다. 다면적인 운영을 관리하려면 조직 내에서 가능한 한 많은 개별 사업체가 동일한 기반에서 운영되도록 하는 것이 회사에 중요했습니다. 이는 동일한 통합 계획 인프라를 활용하는 것을 의미했습니다. 이 인프라에는 모든 엔터티에 걸쳐 일관된 메타데이터와 데이터 구조가 포함되어 데이터 중복을 방지하고 프로세스를 간소화하는 것도 마찬가지로 중요했습니다.

계획 및 분석 솔루션 채택의 주요 목표는 부서 전체의 데이터와 프로세스를 연결하는 것이었습니다. 이는 의사소통을 개선하고 의사결정 속도를 높이며 효율성을 높이는 것을 목표로 했습니다.

부서마다 요구사항과 우선순위가 다르기 때문에 모든 사람의 요구사항에 맞는 단일 데이터 구조에 동의하는 것은 어려운 작업이었습니다. 그러나 이러한 문제를 극복하는 것은 Planning Analytics 솔루션을 성공적으로 구현하고 회사 전체에서 그 이점을 얻는 데 매우 중요했습니다.

IBM Planning Analytics 구현: 하나의 통합 계획 플랫폼

이러한 복잡성을 해결하고 계획 관행을 혁신하기 위해 Audi는 IBM® Planning Analytics를 선택했습니다. 이 솔루션은 Audi의 비즈니스 계획 및 분석 관행을 개선하는 데 도움이 되었습니다. 지금까지 단기 및 장기 계획을 위한 통합된 비즈니스 간 관점에 도달하는 것은 시간이 많이 걸리고 일관성이 없으며 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였습니다.

포괄적인 솔루션의 필요성을 인식한 Audi는 XNUMX단계 개발 및 배포 전략에 착수했습니다.

• 첫 번째 단계에서는 '하나의 통합 기획 플랫폼'을 구축하고 확장했습니다. 그들은 통일된 IT 거버넌스 및 지원 구조를 통해 시너지 효과를 찾았습니다.
• XNUMX단계에서는 통합기획을 확대했다. 이는 효율성 향상을 위한 전체적인 접근 방식을 완성하는 수학적 최적화와 기계 학습 알고리즘을 통합하여 수행되었습니다.

이 XNUMX단계 계획은 체계적이면서도 유연한 접근 방식을 제공하여 Audi의 고유한 요구 사항을 충족하는 동시에 계획 및 분석의 효율성과 정확성을 보장했습니다.

통합 기획팀과 개발 파트너는 아우디 이해관계자들과 긴밀히 협력하여 각 부서의 계획 요구 사항에 맞는 솔루션을 맞춤화했습니다. 그들은 다음과 같은 XNUMX가지 사용 사례를 정확히 찾아냈습니다. 판매 계획, 재무 계획 및 보고.

솔루션의 가장 중요한 기능은 포괄적인 계획 기능입니다. IBM의 Planning Analytics 강력한 엔진(TM1)을 사용하면 여러 데이터 큐브를 사용하여 하나의 응용 프로그램에서 작동할 수 있습니다. 데이터 큐브는 분석 수행을 목적으로 하는 데이터의 다차원 모델입니다. 이 구조는 빠른 실행 시간으로 복잡한 분석 및 임시 쿼리를 가능하게 합니다. 또한 이 플랫폼을 사용하면 부서 애플리케이션 간 데이터 전송이 쉬워지는데, 이는 효율적인 계획 연속성을 달성하는 데 필수적입니다.

복잡성을 보다 효과적으로 관리

Planning Analytics의 구현으로 Audi는 상당한 개선과 이점을 얻었습니다. 가장 중요한 장점은 이전 시스템에서는 불가능했던 보다 복잡한 분석 및 계획을 처리할 수 있는 능력이었습니다. 계획 분석 작업 공간(앞발)이 선호되는 인터페이스가 되었으며, 현재 수백 명에 달하는 사용자 수가 꾸준히 증가하고 있습니다.

분석을 사용하여 Audi는 복잡한 계획 및 분석 작업을 자세히 조사할 수 있었습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 작업 처리 기능이 지속적으로 향상되어 많은 사용자가 이를 높이 평가했습니다.

계획 분석 또는 유사한 솔루션 구현을 고려 중인 조직의 경우 다양한 계획 도구를 이해하는 것이 가장 적합한 도구를 찾는 데 중요합니다. 계획 플랫폼을 통해 달성하려는 목표에 대한 명확한 목표를 갖는 것도 중요합니다. 잘 정의된 목표가 없으면 플랫폼이 사용자의 요구나 기대와 일치하지 않는 방향으로 발전할 위험이 있습니다.

원활한 운영 및 향상된 사용자 경험

앞으로 Audi의 주요 초점은 시스템 버그를 신속하게 해결하여 사용자 중단을 줄이는 것입니다. 조직 내에서 Planning Analytics의 사용을 확대함에 따라 그들의 목표는 여전히 운영 우수성입니다.

플랫폼의 사전 모니터링, 직관적인 인터페이스 및 데이터 시각화 기능은 즉각적인 문제 감지 및 해결을 보장합니다. 이러한 약속은 원활한 운영과 효율적인 문제 해결에서 Planning Analytics의 역할을 강조합니다.

아우디의 여정은 복잡한 계획과 의사결정이라는 미로를 헤쳐나가는 조직에게 지침이 되는 사례입니다. IBM Planning Analytics와 같은 유연하고 강력한 솔루션을 구현하면 구조가 개선될 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스가 더욱 원활하고 빠르며 스마트해집니다. 낡은 관행에서 벗어나 혁신적인 변화를 수용하는 것은 기업의 성장에 도움이 됩니다.

아우디의 성공 스토리는 올바른 솔루션과 전략 사용의 힘을 보여줍니다. 그들은 일찍 시작하여 명확한 목표를 설정하고 필요에 맞는 맞춤형 솔루션을 설정했습니다. 이로 인해 Audi의 계획 및 분석 운영이 재편되어 효율성과 생산성이 향상되었습니다. 그들의 여정은 다른 사람들이 도전을 성장과 혁신의 기회로 전환하여 자신만의 독특한 성공 서사를 만들도록 장려합니다.

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