Changshin, Palantir AI 도입해 개발과 공장 피드백 연결

Changshin과 Palantir Technologies는 2026년 11월 4일, 신발 제조업체의 개발 및 생산 운영 전반에 Palantir Foundry와 인공지능 플랫폼(Artificial Intelligence Platform, AIP)을 적용하기 위한 파트너십을 발표했다. 이 시스템은 신발 개발과 샘플 기획부터 공장 생산까지 정보와 업무 흐름을 연결하도록 설계됐다.

이번 도입은 전 과정에 대한 가시성을 제공해 각 팀이 의사결정을 조율하고, 문제에 더 일찍 대응하며, 공장 운영 결과를 통해 학습할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 개발과 샘플 기획을 공장 생산과 동일한 연결 프로세스 안에 두어 단계 간에 정보와 피드백이 오갈 수 있는 경로를 만든다.

AgentCamp에서 공장 업무 흐름으로

이번 파트너십은 Changshin 엔지니어들과 Palantir가 Changshin의 실시간 데이터를 활용해 초기 업무 흐름을 시연한 AgentCamp를 바탕으로 한다. 이 행사에서 마련된 기반은 개발 단계의 의사결정을 공장 계획 및 실행과 연결할 다음 단계로 이어진다. 이번 확장은 회사 데이터를 활용한 업무 흐름 시연에서 나아가 신발 모델의 개발과 제조를 담당하는 팀들을 연결하는 것을 목표로 한다.

Changshin의 CEO인 CI Nam은 이러한 상호 의존 관계를 다음과 같이 요약했다. “개발 단계에서 내린 결정은 공장 현장의 운영 방식을 좌우합니다.” Nam은 이러한 결정을 생산 피드백과 연결하면 팀들이 문제를 더 일찍 파악하고, 더 효과적으로 협력하며, 배운 점을 다음 모델에 반영할 수 있다고 말했다. 또한 데이터와 AI를 업무에 접목해 Changshin의 제조 전문성을 바탕으로 차별화된 역량을 구축하는 방안으로 이번 파트너십을 설명했다.

Foundry와 AIP가 제공하는 소프트웨어 계층

Foundry는 데이터 및 운영 계층을 제공한다. Palantir에 따르면 Ontology는 데이터, 분석 및 운영팀이 비즈니스 객체와 활동, 프로세스를 공통된 방식으로 표현하도록 해 의사결정 로직을 공유하고 상황 변화에 따라 협업할 수 있게 한다. 또한 후속 학습을 위해 의사결정 기록을 보존하고, 기반 자산을 복제하거나 기존의 단일 진실 공급원을 훼손하지 않으면서 기업 데이터와 모델을 통합할 수 있다.

Changshin에 있어 이러한 설계가 중요한 이유는 개발과 생산 사이의 인계 과정에 있다. 공통 비즈니스 객체와 의사결정 로직은 운영 맥락을 공장 계획 및 실행으로 이어갈 수 있는 수단을 제공하며, 기록된 의사결정은 Nam이 설명한 학습 순환을 뒷받침할 수 있다.

AIP는 AI 애플리케이션 및 에이전트 계층을 담당한다. Palantir의 제품 문서에는 AI 앱과 액션, 에이전트를 위한 워크플로 빌더, 프로덕션 워크플로를 준비하고 개선하기 위한 평가 도구, 자동화 규칙과 실행 기록을 확인할 수 있는 제어 기능이 소개돼 있다. 사람 운영자가 AI가 제안한 액션을 승인할 수도 있다. Palantir의 최고수익책임자(CRO)이자 최고법무책임자(CLO)인 Ryan Taylor는 Changshin이 AI 적용 방식을 통제하는 가운데 양사가 Foundry와 AIP를 전 과정의 업무 흐름에 도입하고 있다고 말했다.

Changshin의 제조 규모

Changshin은 이러한 소프트웨어 아키텍처를 뒷받침하는 상당한 제조 기반을 갖추고 있다. 1981년에 설립돼 대한민국 부산에 본사를 둔 이 회사는 1994년 베트남에 첫 해외 자회사를 세운 뒤 중국과 인도네시아로 사업을 확장했다. 직원 수는 약 8만 명이며, 2025년 4월 누적 신발 생산량 10억 켤레를 달성했다고 밝혔다.

Changshin의 기업 웹사이트에는 4개국에 9개의 제조 공장을 운영한다고 나와 있으며, 디지털 기술과 데이터, AI를 결합한 제조 방식을 소개하고 있다. Palantir 프로젝트는 이러한 방향을 개발과 생산 사이의 업무 흐름에 적용해 샘플 관련 의사결정, 공장 운영, 이후 모델에 반영할 피드백을 연결한다.

운영상의 관건은 연결된 업무 흐름을 통해 공장 문제가 조율을 개선할 만큼 일찍 드러나고, 유용한 교훈이 다음 신발 모델에 반영되는지 여부다. 이러한 피드백 순환은 파트너십이 목표로 하는 가시성을 실질적으로 가늠하는 기준이다. 즉, 생산 현장의 경험이 후속 모델에 반영되고, 문제를 더 일찍 발견한 결과가 개발팀과 공장팀 간의 조율된 대응으로 이어져야 한다.