✅ “수학으로 비용 줄이기?” LG CNS가 제시한 스마트 경영 전략!

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🔍 서론: 불황 속 ‘1%의 힘’을 아는 기업이 살아남는다

경기 둔화, 물가 상승, 고정비 부담…
이 세 가지는 모든 기업이 공통적으로 겪고 있는 생존의 숙제입니다. 특히 불황이 장기화되는 현시점에서 ‘1%의 비용이라도 아끼는 전략’은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
이러한 시대에 LG CNS가 제안한 ‘수학적 최적화’ 솔루션이 눈길을 끄는 이유, 무엇일까요?

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🧮 정의: 수학적 최적화란?

수학적 최적화(Mathematical Optimization)는 자원과 비용의 최적 배분을 위해 모든 경우의 수를 수학적 모델로 계산하고, 가장 효율적인 해답을 제시하는 방식입니다.
쉽게 말하면, "제일 좋은 방법을 수학적으로 찾아주는 기술"이죠.

이 과정은 단순한 절약이 아닙니다.
✴️ 불필요한 이동 최소화
✴️ 시간 단축
✴️ 고정비 절감
✴️ 재고 최적화
같은 눈에 보이는 성과로 이어지기 때문에, 대기업부터 중견 제조사까지 적용 가치가 매우 큽니다.

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💡 왜 지금 ‘수학적 최적화’가 필요한가?

1. 📉 불황의 장기화
   • 매출은 줄고, 비용은 늘어납니다.
   • 예측 불가능한 변수로 인해 기존 방식의 계획 수립은 한계에 봉착했습니다.
2. 🧑‍💻 인간 중심 계획의 오류
   • 복잡한 조건을 엑셀로 계산 → 오류 발생
   • 사람이 일일이 조건을 고려하기엔 시간이 너무 오래 걸립니다.
3. 🧠 AI 기술과의 결합
   • 생성형 AI와 결합된 수학적 최적화는 자동화 속도와 정확도를 극대화합니다.
   • LG CNS는 이 융합 기술을 ‘AX 최적화 엔진’이라는 이름으로 실전에 적용 중입니다.

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⚠️ 문제점 분석: 국내에선 왜 확산되지 않았을까?

🔸 낯선 개념 – 최적화는 수학적 사고가 요구되기에, 현장 적용이 어렵다는 편견이 존재합니다.
🔸 기술 인프라 부족 – 실제 적용 가능한 엔진과 전문가 조직이 국내엔 많지 않습니다.
🔸 비용에 대한 오해 – 초기 도입비가 높아 보이지만, 중장기적으로는 ROI(Return on Investment)가 매우 큽니다.

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🔧 해결방안 및 대안 제시

✅ 케이스 스터디 활용

• LG CNS는 100건 이상의 최적화 프로젝트 사례를 보유. 이를 기반으로 산업군별 맞춤형 컨설팅이 가능합니다.

✅ ‘보이는 수치’로 설득

• 예: 크레인 이동 거리 12% 감소, 운송비 2.2% 절감, 재고 안정화 69% 향상 등 → 실적 기반 신뢰 확보

✅ 단계적 도입 전략

• ① 시뮬레이션 → ② 파일럿 프로젝트 → ③ 전사 확대
• 조직 전체의 디지털 전환에도 기여

✅ AI와의 결합을 통한 생산성 증대

• 수학적 최적화 + 생성형 AI는 물류, 제조, 금융, 통신 등 전 산업군에 적용 가능합니다.

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🧭 결론 및 요약

‘짠돌이 전략’은 단순한 절약이 아닙니다.
이는 과학적이고 수학적인 합리화 전략이며, 경쟁력 확보의 열쇠입니다.
LG CNS의 사례는 국내 기업에게도 더 이상 미룰 수 없는 디지털 효율화의 방향성을 명확히 제시합니다.

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✴️ 독자와 함께 고민해볼 3가지 질문

Q1. 우리 회사의 고정비 중 ‘자동화’나 ‘최적화’가 가능한 항목은 무엇인가요?

Q2. 현재 수작업으로 처리하고 있는 업무 중 AI와 수학적 모델로 대체 가능한 것은 없을까요?

Q3. 기술 도입의 초기 비용을 넘어서, 장기적인 비용 절감 효과를 어떻게 측정하고 계신가요?

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✅ CTA:

이 글이 ‘비용 절감’에 대한 새로운 시각을 제공했다면, 공유와 댓글로 함께 나눠주세요.
기업 혁신은 ‘정보 공유’에서부터 시작됩니다.

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📚 출처

강경주 기자, 「1%도 아낀다…LG CNS의 '짠돌이 솔루션'」
중앙일보, 2025.04.21
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