온디맨드 제조란 무엇인가요?

수요 기반 제조 이해하기: 정의 및 핵심 원리

수요 기반 제조의 정의와 개념

수요 기반 제조는 일반적인 생산 방식과는 다르게 작동한다. 고객이 구매하기 전에 미리 제품을 생산하는 대신, 기업은 실제 고객 주문을 받을 때까지 기다린다. 이를 통해 창고에 쌓여 있는 불필요한 재고를 줄일 수 있다. 기존의 방식은 과거 데이터를 바탕으로 소비자들이 원할 만한 제품을 예측하지만, 수요 기반 제조는 현재 시장에서 실제로 발생하고 있는 수요를 반영한다. 일부 연구에 따르면 이러한 방식은 기존의 생산 방법에 비해 과잉 재고를 약 60퍼센트 정도 줄일 수 있다. 또한 이 방식은 특별한 요구 사항을 가진 소규모 고객 그룹을 위해 맞춤형 제품을 제작할 수 있게 해준다. 이 시스템은 고객의 주문에 직접 연계된 생산 일정과 유연한 제조 설비를 중심으로 운영된다. 이러한 설비는 사물인터넷(IoT) 기술로 연결된 스마트 공장 장비를 활용한 테스트 결과에 따르면, 설계 변경을 빠르게 처리할 수 있으며, 경우에 따라 단 이틀 만에도 대응이 가능하다.

주문에서 배송까지 주문형 제조 방식의 작동 원리

디지털 플랫폼을 통해 고객 주문이 자동화된 생산 시스템을 가동함으로써 워크플로가 시작됩니다. IoT 기반 장비는 실시간 재고 추적과 연계하여 작동하며, CNC 가공 및 3D 프린팅 기술을 통해 소량 생산이 가능해집니다. 주문은 다음의 네 단계를 거쳐 진행됩니다:

1. 디자인 파일과 자재 사양의 디지털 통합
2. AI 기반 시각 검사 시스템을 통한 자동 품질 검사
3. 원자재의 적시 조달(JIT)
4. 지리적으로 최적화된 다수의 분산형 제조 시설 활용

이러한 전 과정에 걸친 디지털 통합은 기존 공장 대비 리드타임을 30~50% 단축합니다.

맞춤 제작과 대량 생산: 핵심 차이점

대량 생산이 표준화된 출력을 통해 규모의 경제를 추구한다면, 주문형 제조는 다음과 같은 방식으로 수익성을 달성합니다:

인자	대량 생산	주문 제조
최소 주문 수량	1,000개 이상	1개
재고 보관 비용	제품 가치의 12-25%	0-3%
커스터마이징 옵션	사전 설정된 변형에 한정됨	완전한 형상/재료 자유도

이 모델은 지역 기반의 수요 맞춤형 제조를 통해 순환 경제 방식을 지원하면서 과잉 생산 위험을 제거합니다.

B2B 기업을 위한 주문형 제조의 주요 이점

LEAN 재고 및 즉시 생산(JIT)을 통한 비용 절감

수요 기반 제조는 팔리지 않은 제품들이 쌓여 먼지를 쌓는 상황을 없애기 때문에 운영 비용을 크게 절감합니다. 폰너몬 연구소의 2023년 조사에 따르면, 전통적인 공장들은 매년 약 74만 달러를 이러한 과잉 재고 처리에 지출하고 있습니다. 기업들이 자동화된 프로세스를 활용해 생산 일정을 실제 고객 주문과 맞추게 되면, 창고 공간 필요량도 훨씬 줄어듭니다. 일부 기업들은 저장 공간 요구량을 40%에서 최대 60%까지 감축했으며, 들어오는 거의 모든 주문을 여전히 성공적으로 이행하고 있습니다. 핵심은 지금 당장 원하지 않는 제품에 자금을 묶어두는 것이 아니라, 자금의 흐름을 유지하는 데 있습니다. 예를 들어 자동차 산업의 경우, 기존 방식 대비 즉시 생산(JIT) 시스템이 부품 보관 비용을 약 4분의 3가량 절감하는 데 성공했습니다.

낭비 및 과잉 생산 위험 최소화

기존 제조 방식은 수요 기반 시스템 대비 23%의 자재 폐기를 발생시키는 반면, 수요 기반 시스템은 4%만을 차지합니다(Circular Economy Institute, 2023). 디지털 트윈 기술을 통해 제조업체는 다음을 가능하게 합니다:

• 물리적 실행 전에 생산 공정을 시뮬레이션
• 자재 사용 효율을 98%까지 최적화
• 주문 동향에 맞춰 자동으로 생산량 조정

이러한 정밀함은 2022년 28억 달러 규모의 소매 의류 재고 손실 사태와 같은 과잉 생산 문제를 예방합니다.

맞춤화 기능 및 소량 생산 역량 강화

수요 기반 시스템을 통해 다음과 같이 소규모라도 경제적인 생산이 가능합니다. 1-50대 — 기존 최소 주문 수량 대비 90% 비용 절감 효과. 항공우주 부품 공급업체들은 이제 이 유연성을 활용하여

1. 드론 맞춤형 부품을 72시간 주기로 생산하고 있습니다
2. 배치 간 터빈 설계 수정
3. 재공구 비용 없이 프로토타입 반복 테스트

3D 프린팅 의료 임플란트는 환자 맞춤형 설계가 대량 생산된 제품 대비 임상 결과를 60% 더 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

개선된 공급망 효율성 및 대응성

IoT 센서를 AI 기반 물류 플랫폼과 통합함으로써 주문형 제조업체는 리드 타임을 12주에서 72시간으로 단축합니다. 실시간 데이터 흐름을 통해 다음을 가능하게 합니다:

메트릭	전통적인	실시간 방식(on-demand)	개선
주문에서 출하까지 소요 시간	34일	6일	82% 더 빠름
공급업체 응답 속도	48 hours	2 시간	96% 빠름

이러한 유연성은 2023년 반도체 부족 사태에서 결정적이었으며, 주문형 전자제품 제조업체는 기존 공장의 58% 대비 94%의 납품 신뢰도를 유지했습니다.

수요 기반 제조와 전통적 제조: 전략적 비교

생산 모델의 핵심 차이점과 비즈니스 영향

전통적 제조는 예측 기반 대량 생산에 의존하며, 원자재와 창고 공간에 대한 큰 초기 투자가 필요합니다. 반면 수요 기반 제조는 주문 확정 후에만 작업을 시작하는 즉시 생산(just-in-time) 방식으로 운영됩니다. 이러한 근본적인 운영 차이는 세 가지 핵심 분야에서 상이한 비즈니스 영향을 만들어냅니다.

생산 차원	전통적인 제조 방식	주문 제조
재고 투입	예상 수요의 6-12개월 치	활성 주문의 0-30일 치
사용자 정의 유연성	로트 크기 제약에 의해 제한됨	디지털 프로토타이핑을 통해 가능
운전자본 배분	재고의 45-60%와 연계됨 (Ponemon 2023)	저장 비용으로 15% 미만 할당

2023년 제조업 현황 보고서에 따르면, 수요 기반 모델을 사용하는 기업은 전통적인 방식의 기업 대비 시장 출시 시간을 37% 단축한다. 이러한 유연성은 과잉 생산 낭비로 인해 매년 제조업체가 7400억 달러를 지출하는 생산 예측 오류를 제거함으로써 비롯된다.

전통적 제조 방식에서의 재고, 창고 보관 및 확장성 문제

기존 시스템은 시설 공간의 40-65%를 재고 저장을 위해 유지해야 하며, 이는 운영 유연성을 제한하는 고정 비용을 초래한다. 평균 제조업체는 제품 비용의 22%를 창고 비용으로만 지출하지만, 수요 기반 모델에서는 이 비율이 6%에 불과하다. 특히 확장성 문제가 두드러지는데, 생산량 증가는 공정 최적화보다는 창고 공간의 비례적 확대를 요구하게 된다.

왜 과잉 생산이 기존 시스템에서 여전히 중요한 문제인가

예측 기반 생산은 제조 산업 전반에 걸쳐 평균 28%의 과잉 생산을 유발하며(Ponemon, 2023), 과잉 재고의 65%는 결국 할인 판매되거나 폐기된다. 전통적인 제조사들은 연간 매출의 9~14%를 저장 비용과 제품 노후화로 인해 손실하며, 이러한 구조적 문제는 수요와 맞춰진 생산 모델에서는 피할 수 있다.

주문형 제조 혁명을 주도하는 기술들

핵심 생산 기술: 3D 프린팅, CNC 가공 및 사출 성형

요즘 주문 제조의 세계는 세 가지 핵심 기술을 중심으로 구축되어 있습니다. 금형 없이도 빠르게 프로토타입을 만들고 복잡한 형상을 생산할 수 있는 3D 프린팅, 즉 적층 제조 기술부터 살펴보면, 넷수트(NetSuite)의 2023년 보고서에 따르면 기존 방식 대비 리드타임이 최대 40~60%까지 단축될 수 있습니다. 다음으로 CNC 가공은 금속과 플라스틱 작업 시 0.001인치 이하의 허용오차로 매우 높은 정밀도를 제공하여 항공기 및 의료 장비 부품 제조에 없어서는 안 될 기술입니다. 사출 성형은 대량의 플라스틱 제품을 효율적으로 처리하며, 급속 금형(rapid tooling) 같은 신기술 덕분에 일반적으로 500개에서 1,000개 단위의 소량 생산도 경제적으로 가능해졌습니다. 이러한 세 가지 방식이 결합되어 맞춤형 자동차 부품부터 특수 외과용 임플란트에 이르기까지 다양한 제품을 제조할 수 있는 다재다능한 도구 세트를 구성합니다.

스마트 온디맨드 생산에서의 디지털 트윈, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI)

최신의 산업 4.0 기술은 요즘 공장 생산 현장에서 제품이 만들어지는 과정의 모든 추측을 사실상 제거하고 있다. 디지털 트윈을 예로 들 수 있다. 이러한 가상 모델은 기계가 가동되기 전에 전체 제조 공정을 시뮬레이션하여, 작년 델로이트의 조사 결과에 따르면 약 92%의 높은 정확도로 발생 가능한 지연을 미리 파악할 수 있다. 또한 현재 곳곳에 설치된 IoT 센서들은 장비가 비정상적으로 작동하기 시작하는 것을 실시간으로 감시한다. 이 센서들은 부품 교체 시점을 예측함으로써 자동차 공장에서 예기치 않게 고장이 발생해 시간당 수십만 달러를 손실하는 상황을 방지한다. 또한 AI의 역할도 빼놓을 수 없다. 스마트 알고리즘은 생산 과정에서 어느 부분에 정확히 얼마만큼의 재료를 투입해야 하는지를 결정하고, 동시에 자동으로 품질을 점검한다. 맥킨지의 연구에 따르면 AI를 도입한 공장은 결함률을 약 35% 줄였으며, 에너지 비용도 약 18% 절감하는 성과를 거두었다.

온디맨드 워크플로우에서 디지털 플랫폼과 자동화의 통합

클라우드 기반 플랫폼인 Xometry의 즉시 견적 엔진 자동화된 CAD 분석 및 가격 산정 도구를 통해 제조업체와 글로벌 고객을 연결합니다. 이러한 시스템은 견적 소요 시간을 수일에서 수분으로 단축시키며 다음을 가능하게 합니다:

• 디자이너와 생산 팀 간 실시간 협업
• 가동률이 낮은 시설로의 자동 주문 라우팅
• 블록체인 기반 원자재 조달 추적

로봇 조립 라인과 결합할 경우, 이러한 디지털 계층은 맞춤형 산업용 부품을 <10일 이내에 납품할 수 있게 하며, 기존 방식 대비 70% 향상된 수준입니다.

온디맨드 모델의 적용 사례, 확장성 및 지속 가능성

산업별 적용 사례: 항공우주, 자동차, 의료

주문형 제조의 이점은 정밀도가 가장 중요한 산업 분야에서 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 예를 들어 항공우주 업계는 복잡한 터빈 블레이드와 덕트 부품을 생산하기 위해 3D 프린팅 기술을 활용하고 있습니다. 이러한 방식은 부품으로 가득 찬 대규모 창고를 유지하는 것과 비교했을 때 재고 비용을 약 2/3 수준으로 줄였습니다. 자동차 산업도 유사한 접근을 하고 있습니다. 자동차 제조사들은 프로토타입과 교체 부품 생산 과정을 분산화하기 시작했으며, 그 결과 즉석 생산(just in time manufacturing) 방식 덕분에 대기 시간을 약 1/3 정도 단축할 수 있었습니다. 의료 분야도 이러한 추세에 동참하고 있습니다. 의사들과 병원들은 이제 디지털 스캔과 지역 제작 센터를 결합하여 개별 환자에게 맞춤화된 보철물과 임플란트를 제작하고 있습니다. 미국의학협회(AMA)의 최근 자료에 따르면, 이러한 새로운 방식을 도입한 병원의 거의 90%가 수술 절차상 지연이 줄어들었다고 보고했습니다.

확장성 고려사항 및 현재의 제한

수요 기반 제조는 소량 생산에 매우 효과적이지만, 약 10,000유닛을 초과하는 규모로 확장하려면 매우 어려워진다. 2024년 후반의 일부 산업 조사에 따르면, 생산량을 세 배로 늘려야 할 때 거의 4분의 3에 달하는 기업들이 필요한 자재를 충분히 확보하지 못하는 문제에 직면한다. 그 이유는? 최신 장비를 대량으로 구입하는 데 초기 비용이 너무 많이 든다는 점과, 대부분의 공장들이 다른 기업들이 일반적으로 사용하는 표준 강합금 같은 흔한 자재를 쉽게 가공할 수 없다는 점이다. 그러나 희망은 있다. 더 많은 제조업체들이 대규모 부품은 중앙 공장에서 처리하고, 제품 마감은 고객이 원하는 지역에 가까운 곳에서 수행하는 혼합 방식을 도입하고 있다. 이러한 구조 덕분에 많은 기업들이 2021년 당시 가능했던 것보다 거의 두 배 가까이 생산 능력을 확대할 수 있었다.

지속 가능성의 이점 및 환경 영향 감소

수요 기반 제조로의 전환은 맥킨지 2024년 연구 결과에 따르면 의류 생산에서 약 80%의 섬유 폐기물을 줄일 수 있으며, 산업 현장에서 전통적인 방식 대비 금속 부스러기를 약 3분의 2 가량 감소시킬 수 있다. 디지털 재고 관리 시스템을 도입한 기업들은 다양한 산업 분야에서 매년 약 1,400만 톤의 불필요한 제품 생산을 중단하는 데 성공했다. 지역 기반 생산 센터는 더 이상 자재를 대륙 간 운송할 필요가 없기 때문에 제조되는 각 제품의 에너지 수요를 거의 절반으로 줄였다. 초기에 이러한 추세를 선도한 공장들은 일반적으로 폐기물이 되었을 대부분의 자재를 새로운 제품의 원자재로 되돌리는 회수 공정을 도입하면서 탄소 배출량을 거의 30% 감축했다. 폐기 예정이었던 부산물의 약 95%가 폐기되지 않고 재사용되고 있다.