공급망 가시성이란 재고, 출하, 공급업체 및 생산 일정의 상태를 거의 실시간으로 파악하는 것을 의미합니다. 

대부분의 대형 제조업체는 이미 1차 공급업체 수준에서는 이러한 시스템을 갖추고 있습니다. 문제는 공급망의 깊이와 파급 효과에 있습니다. 맥킨지의 2025년 공급망 조사에 따르면 기업의 95%가 1차 공급업체 위험을 파악할 수 있지만, 그 이상을 파악할 수 있는 기업은 42%에 불과하며, 대부분의 공급 차질은 파악 가능한 공급업체보다 상위 단계에서 발생합니다. 배송 지연을 아는 것과 그것이 어떤 고객과의 약속에 영향을 미치는지 아는 것은 전혀 다른 문제입니다. 가시성은 실제로 조치를 취할 수 있을 때 비로소 가치가 있습니다. 

예. Mendix 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 기존 시스템에 맞춰 확장하고 활용합니다.

사전 구축된 커넥터, API 및 로우코드 통합 기능을 통해, Mendix Teamcenter를 포함한 ERP, SCM, PLM 및 품질 플랫폼과 연결됩니다. CNH Industrial은 이 접근 방식을 사용하여 여러 사업장에 분산된 Teamcenter 구현, 엔지니어링 BOM 시스템 및 기존 도면 저장소를 11주 만에 단일 공급업체용 보기로 통합했습니다.

대개 모델이 잘못되었기 때문이 아니라, 모델에 실행 가능한 경로가 없기 때문입니다.

수요 예측 모델이나 공급업체 위험 모델은 문제가 발생할 가능성을 알려줄 수는 있지만, 어떤 약정이 위험에 처해 있는지 알려주거나 재계획을 촉발할 수는 없습니다. 주문 장부, 생산 일정, 공급업체 계약 정보가 각각 다른 세 가지 시스템에 분산되어 있기 때문입니다. 이러한 데이터를 공통된 맥락으로 통합하고 오케스트레이션 계층을 결합하는 것이 파일럿 프로젝트를 실제 운영 환경으로 전환하는 핵심입니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업의 4분의 3이 AI 활용 사례를 파일럿 프로젝트로 진행하고 있지만, 실제로 대규모로 배포하는 기업은 19%에 불과합니다.

프로세스를 디지털화하고 모든 단계를 기록함으로써 가능합니다.

공급업체 자격 심사, 감사, 편차 및 시정 조치 워크플로는 이메일이나 스프레드시트를 사용하는 방식이 아닌, 관리되는 프로세스로 운영됩니다. 역할 기반 접근 제어, 단일 로그인, 감사 추적 기능이 내장되어 있으며, 모든 모델 추론, 에이전트 결정, 담당자 승인 내역이 기록되고 추적 가능합니다. 이를 통해 공급업체부터 생산, 출하에 이르기까지 모든 과정을 투명하고 신뢰할 수 있는 기록으로 관리할 수 있으며, 요청 후 재구성된 자료에 의존하지 않아도 됩니다.