이 시스템은 다음 요소들을 결합해 실시간 운영 모델을 만든다.
이 모델에는 다음과 같은 정보가 포함된다.
즉, 단순히 “프로세스가 어떻게 설계되었는가”가 아니라 **“현실에서 어떻게 실행되고 있는가”**를 AI가 이해하도록 만드는 것이다.
그 결과 기업은 AI 기반 자동화나 추천을 더 정확하고 설명 가능하며 실행 가능한 형태로 활용할 수 있게 된다.
셀로니스 플랫폼에 새로 추가되는 또 하나의 축이 Ikigai Labs의 기술이다.
이 기술은 특히 다음과 같은 기업형 데이터 유형에 강점을 가진다.
Ikigai의 기술이 CCM에 결합되면서 다음 기능이 추가된다.
즉 CCM이 현재 운영 상황을 이해하게 한다면, Ikigai 기술은 미래 시나리오를 계산하는 역할을 한다.
현재 기업 AI의 대부분은 분석이나 자동화에 초점을 맞춘다.
하지만 시뮬레이션 기능이 추가되면 AI 활용 방식이 달라진다.
기업은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다.
특히 제조나 공급망 산업에서는 이러한 기능을 통해 기업이 사후 대응 중심 운영에서 예측 기반 운영으로 전환할 수 있다.
셀로니스의 궁극적인 목표는 기업이 AI 실험 단계에서 벗어나 실제 업무에 AI를 안정적으로 적용하도록 돕는 것이다.
운영 맥락을 AI에 제공하면 기업은 다음과 같은 이점을 기대할 수 있다.
결국 CCM은 기업 환경에서 AI가 업무를 분석하거나 자동화할 때 사용하는 공통 운영 지도(shared operational map) 역할을 하게 된다.
셀로니스는 그동안 **프로세스 마이닝(process mining)**과 프로세스 인텔리전스 분야에서 알려진 기업이었다.
하지만 Context Model 출시와 Ikigai Labs 인수는 회사의 방향이 AI 중심 기업 운영 플랫폼으로 확장되고 있음을 보여준다.
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