🚚 “컨테이너는 어디 있는데, 왜 아무도 모를까?”
팬데믹, 미·중 갈등, 홍해·수에즈 운하 리스크, 러시아–우크라이나 전쟁까지.
지난 몇 년간 글로벌 기업들이 공통으로 했던 말은 비슷합니다.
“재고는 어딘가에 있다.
하지만 실시간으로 어디에 있는지, 언제 도착하는지, 어떤 리스크가 붙어 있는지
한 번에 볼 수 있는 사람은 없다.”
ERP, WMS, TMS, 엑셀, 이메일, 파워포인트.
데이터는 넘치는데, “공급망 전체 그림”을 그리기가 어려운 구조죠.
팔란티어는 바로 이 지점에 Foundry 기반 공급망 온톨로지(Supply Chain Ontology) 를 두고,
“공급망을 코드로(Supply chain as code)” 다루겠다는 전략을 내세우고 있습니다.
1️⃣ Supply Chain Ontology: 공급망을 하나의 ‘언어’로 만드는 기술
팔란티어 Foundry의 온톨로지(Ontology) 는
공급망 데이터를 단순히 모아두는 창고가 아니라,
“공급망의 모든 요소를 객체(Object)로 표현하고,
관계(Links)와 속성(Properties)을 통해
실제 운영 구조를 그대로 디지털로 옮겨 놓는 모델”
에 가깝습니다.
팔란티어는 공식 문서와 마케팅 자료에서 공급망 온톨로지를 다음과 같이 설명합니다.
- 공급업체(Suppliers)
- 부품·완제품 재고(Inventory)
- 공장·창고·허브(Sites)
- 운송 수단(Shipments, Loads, Transport Legs)
- 고객 주문·수요(Orders, Demand)
이 모든 것을 온톨로지 상의 객체(Object) 로 통합하고,
- 공급업체 ↔ 부품
- 부품 ↔ 제조공정
- 제조공정 ↔ 출하·운송
- 운송 ↔ 고객 주문
사이의 관계를 참조 가능한 링크(Links) 로 연결합니다.
그 결과, 기업 입장에서는
- “이 공장에 문제가 생기면
→ 어떤 부품 생산이 멈추고
→ 어떤 고객 주문이 지연되는지”
를 한 화면에서 역추적할 수 있는 통합 뷰를 가지게 됩니다.
2️⃣ 실시간 공급망 추적 & 병목 현상 식별
팔란티어는 공급망 솔루션 소개에서
“실시간 가시성(visibility)”과 “실행 가능한 도구(execution tools)” 를 반복적으로 강조합니다.
실제 구현 방식은 다음과 유사합니다.
- 데이터 소스
- ERP(발주·입고·송장)
- WMS(창고 입출고·재고)
- TMS/운송사 API(선적·운송 상태)
- 제조 설비·센서 데이터(OT 시스템)
- 엑셀·이메일 등 비정형 데이터까지
- 실시간(or 준실시간) 파이프라인
- Foundry 파이프라인이 데이터 변환·정제
- 온톨로지에 매핑해 객체·관계 업데이트
- 운영용 애플리케이션
- 재고·운송 상태 대시보드
- 리드타임 변동 모니터링
- 병목 구간 자동 알림(특정 항구·공장·허브 등)
공급망 컨설팅 사례를 다루는 외부 리포트에서도, Foundry 상에 구축된 공급망 온톨로지를 통해
- “다운스트림 리스크를 실시간 모니터링”
- “단일 뷰에서 조달·운송·재고를 동시에 보는 환경”
을 구현하는 방식이 반복적으로 소개됩니다.
최근 미 해군의 ShipOS 프로젝트나,
AI 데이터센터 건설을 위한 Chain Reaction 공급망 플랫폼도,
핵심 아이디어는 동일합니다.
복잡한 공급망·프로젝트 네트워크를
팔란티어 기반 데이터·워크플로 엔진 위에 올려
지연·병목을 조기에 찾고 대응하자는 것.
3️⃣ 수요 예측 & 재고 최적화 알고리즘: 온톨로지 위에서 돌아가는 모델들
팔란티어는 “우리가 예측 알고리즘을 새로 발명했다”기보다는,
“이미 기업이 보유한 통계·ML 모델을
온톨로지 기반 운영 데이터와 긴밀히 연결해,
예측 결과를 바로 의사결정·워크플로에 녹여준다”
라는 포지션에 가깝습니다.
구체적인 패턴은 다음과 같습니다.
- 수요 예측
- 과거 주문·판매 데이터 + 프로모션·가격·외부 변수(날씨, 이벤트)를 통합
- 시계열·ML·LLM 보조 모델 등 다양한 방식으로 수요 예측
- 예측 결과를 온톨로지의 “Demand” 객체로 반영
- 재고 최적화
- 현재 재고·안전재고·리드타임·서비스 레벨 제약을 모두 고려
- 어떤 SKU를 어느 지역·창고에 얼마나 배치할지 계산
- “재고 이동 제안·발주 제안”을 워크플로 액션(Action) 으로 제공
- 운영자 인터페이스
- 수요·공급 시나리오를 변경해보고(What-if)
- 각 시나리오별 재고 부족·서비스 레벨·운영 비용을 비교
이때 중요한 것은,
예측·최적화 모델이 온톨로지 상의 객체·링크를 직접 참조하기 때문에,
- 모델 입력·출력의 의미가 명확하고
- 운영자들이 “왜 이 제안이 나왔는지”를 추적하기 더 쉬운 구조라는 점입니다.
4️⃣ 리스크 시나리오 분석: 지정학·자연재해·공급 중단을 ‘플레이’해 보는 환경
팔란티어 문서와 파트너 사례들은,
Foundry 상에서 다음과 같은 리스크 시나리오 분석 패턴을 반복적으로 보여줍니다.
- 지정학 리스크
- 특정 국가·항만·공급업체 리스크가 커졌을 때
- 해당 노드와 연결된 공급 라인·생산 계획이 어떻게 영향 받는지 계산
- 자연재해·기후 리스크
- 태풍·홍수·산불 등의 시나리오에서
- 운송 경로·재고 위치 변경에 따른 영향 평가
- 공급 중단·품질 문제
- 특정 부품의 공급 차질, 리콜·품질 이슈 발생 시
- 어떤 제품·고객·지역이 1차·2차로 영향을 받는지,
- 대체 공급원(or 리디자인) 옵션이 무엇인지 분석
온톨로지는 이때도 핵심 역할을 합니다.
부품–공급업체–공장–제품–고객
이 연결망이 명시적으로 모델되어 있어야,
“한 노드의 문제”를 “공급망 전체 파급 효과”로 번역할 수 있기 때문입니다.
5️⃣ 실제 적용 사례: Airbus·자동차 OEM·멀티 조직 생태계
팔란티어는 공급망 사례로 항공·자동차·제조·소비재를 반복적으로 언급합니다.
🛫 Airbus – Skywise 플랫폼
- Airbus는 2015년부터 팔란티어와 협력해
Skywise라는 항공 데이터 플랫폼을 구축했습니다. - 초기에는 생산 계획·부품 공급·품질 데이터를 Foundry 기반으로 통합해
생산 라인의 계획·정비·품질 관리를 하나의 뷰에서 관리하는 것이 목표였습니다.
이것은 단순한 분석 대시보드를 넘어,
제작 일정, 인력 교대, 부품 도착, 품질 이슈, 설비 상태를
하나의 UI에서 계획·조정할 수 있는 “운영 OS”로 기능했다는 점에서
공급망 데이터 플랫폼의 대표적인 선례로 평가됩니다.
🚗 자동차 제조사들
팔란티어는 공식적으로 Ferrari, Stellantis 등 자동차·모빌리티 고객을 언급하며,
- 부품 품질 모니터링
- 생산 라인 중단 방지
- 공급망·재고 최적화
등을 Foundry 기반으로 수행하고 있다고 설명합니다.
🌐 멀티 조직 생태계(Multi-organization ecosystem)
Foundry는 여러 조직이 함께 데이터를 공유·분석하는 공동 공급망 플랫폼으로도 활용됩니다.
- 항공·자동차·금융·제약 등에서
OEM–공급업체–서비스 파트너가
표준화된 온톨로지 위에서 데이터를 교환하는 패턴이 문서화되어 있습니다.
이는 향후 글로벌 공급망 컨소시엄·산업 플랫폼으로 확장될 수 있는 구조이기도 합니다.
🧩 “온톨로지로 보는 공급망, 스프레드시트와의 작별”
요약하면, 팔란티어 공급망 솔루션의 본질은
- 온톨로지로 공급망을 ‘코드처럼’ 모델링하고,
- 그 위에 실시간 추적·예측·최적화·리스크 시나리오를 올려
- 운영자들이 “어디서 무엇이 막히고, 어떤 선택지가 있는지”를
즉시 볼 수 있게 만드는 것입니다.
이 접근법이 모든 기업에 정답은 아니지만,
“조각난 시스템과 엑셀에 갇힌 공급망”에서 벗어나고 싶은 기업에겐
분명 하나의 강력한 후보군으로 자리 잡고 있습니다.