전 세계적으로 사용되는 바코드의 후속 제품인 GS1 DataMatrix 코드: 조작 방지 기능과 추적성을 제공합니다.

Konrad Wolfenstein

1 년 전

전 세계적으로 사용되는 바코드의 후속 제품인 GS1 DataMatrix 코드: 조작 방지 기능과 추적성을 제공합니다.

GS1 데이터매트릭스 코드는 전 세계적으로 사용되는 바코드의 후속 기술로, 위변조 방지 및 추적 기능을 제공합니다. (참고: 크리에이티브 이미지 - Xpert.Digital)

🌐 GS1 DataMatrix 코드: 직접 생성하시겠습니까, 아니면 외주를 맡기시겠습니까?

🔍🔗 디지털화가 가속화되고 글로벌 네트워크 공급망이 확대됨에 따라 기업들은 제품에 최적의 라벨을 부착하고, 추적성을 확보하며, 변조를 방지하는 방법에 대한 고민에 점점 더 많이 직면하고 있습니다. 이러한 과정에서 핵심적인 요소는 GS1 DataMatrix 코드와 같은 표준화된 코드의 사용입니다. 이 2차원 코드는 제품 번호, 배치 번호, 생산 데이터, 유통기한 등 풍부한 정보를 작은 공간에 저장할 수 있도록 설계되었습니다. GS1 DataMatrix 코드를 자체적으로 개발할지, 아니면 외부 서비스 제공업체에 위탁할지는 결코 간단한 결정이 아닙니다. 기술적 요구사항, 기업의 자원, 기존 직원의 역량, 그리고 무엇보다 중요한 코드의 용도 등 여러 요인이 이 결정에 영향을 미칩니다. 다음 섹션에서는 이러한 결정의 핵심적인 측면들을 자세히 살펴보고, 장단점을 종합적으로 제시하며, 추가적인 고려 사항들을 통해 이 주제에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다.

✨ 전략적 목표 및 실행 옵션

"핵심 질문은 기업이 GS1 DataMatrix 코드를 활용하여 어떤 전략적 목표를 추구하는가입니다." 일부 기업은 단순히 생산 및 창고 관리 프로세스의 효율성을 높이기 위해 내부 추적성을 확보하고자 합니다. 다른 기업은 의약품, 의료기기 또는 식품 산업과 같이 규제 요건을 준수하기 위해 코드가 필요합니다. 또 다른 기업은 제품의 원산지나 특정 품질 특성과 같은 추가 정보를 최종 고객에게 제공하기 위해 코드를 사용합니다. 목표에 따라 코드 및 품질에 대한 요구 사항은 상당히 달라질 수 있습니다.

🛠️ 사내 개발의 장점과 과제

GS1 DataMatrix 코드를 자체적으로 생성하는 것은 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 적합한 소프트웨어 도구를 무료 또는 비교적 저렴한 라이선스 비용으로 이용할 수 있어 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한, 약간의 연습만 하면 코드를 독립적으로 생성하고 맞춤 설정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 외부 서비스 제공업체에 의존하지 않고도 새로운 배치 번호나 변경된 생산 데이터와 같은 단기적인 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다. 특히 민감한 데이터를 다룰 때는 제3자에 대한 의존도를 낮추는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어, 내부 생산 공정, 공급업체 관계 또는 독점 레시피와 같은 정보를 코드로 입력할 때 코드 생성 과정을 완벽하게 통제할 수 있다는 점은 매우 안심할 수 있는 부분입니다. 또한, 기업은 고정된 납기나 제3자와의 계약 조건에 얽매이지 않아 유연성과 자율성을 확보할 수 있습니다.

하지만 GS1 DataMatrix 코드를 자체적으로 생성하는 데에는 여러 어려움이 있습니다. 우선, 기업은 필요한 기술 전문성을 갖춰야 합니다. GS1 DataMatrix 코드는 특히 데이터 구조와 애플리케이션 식별자(AI) 사용과 관련하여 정해진 표준을 준수해야 합니다. 이러한 표준에 대한 이해가 부족한 기업은 잘못된 코드를 생성할 위험이 있습니다. 최악의 경우, 스캐너 시스템에서 코드가 인식되지 않거나 잘못 해석될 수 있습니다. 그 결과, 공정이 중단되고, 배치 추적이 불가능해지며, 불필요한 비용이 발생합니다. 하드웨어 투자 또한 간과할 수 없습니다. 코드의 안정적인 생성, 인쇄 및 검증을 위해서는 특수 프린터, 스캐너 또는 검증 소프트웨어가 필요한 경우가 많습니다. 더욱이, 충분한 전문 지식이 없으면 사소한 코딩 오류조차도 발견되지 않을 수 있습니다. 이는 특히 완벽한 추적성이 법적으로 요구되는 복잡한 공급망에서 코드가 사용될 때 매우 중요합니다.

🤝 서비스 제공업체와 협업할 때의 장점과 위험

내부적으로 코드를 생성하지 않으려는 기업은 GS1 DataMatrix 코드 생성 전문 서비스 제공업체를 이용할 수 있습니다. 이러한 서비스 제공업체는 코드 생성뿐만 아니라 기존 IT 시스템과의 통합, 직원 교육, 장기적인 지원까지 포함하는 포괄적인 서비스 패키지를 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 전문성은 필요한 내부 노하우가 부족하거나 개발 의지가 없는 기업에 특히 유용합니다. 외부 제공업체는 모든 표준 및 법적 요구 사항을 준수하여 잠재적인 오류를 최소화하고 프로세스를 간소화합니다. 또한, 특히 단기 프로젝트나 성수기에는 시간을 절약할 수 있습니다. 기업은 관련 지식을 습득하기 위해 자체 자원을 투입할 필요 없이 기존 전문가의 도움을 받을 수 있습니다.

하지만 외부 서비스 제공업체에 아웃소싱하는 것에는 단점도 있습니다. 우선, 특히 맞춤형 솔루션이나 장기 서비스 계약이 필요한 경우 비용이 상당히 높아질 수 있습니다. 또한, 일정 수준의 의존성이 발생합니다. "서비스 제공업체를 선택하는 사람은 단기적인 변경 사항을 항상 즉시 실행할 수 있는 것은 아니라는 점을 감안해야 합니다." 응답 시간은 계약 내용과 파트너의 가용 역량에 따라 달라집니다. 더욱이, 엄격한 데이터 보호 지침을 준수하는 업체라 하더라도 민감한 데이터를 외부 업체와 공유하는 것은 위험할 수 있습니다. 프로세스와 정보에 대한 내부 통제력이 어느 정도 상실될 수 있기 때문입니다.

🔍 실제 적용을 위한 추가 고려 사항

위에서 설명한 장단점 외에도 실제 현장에서 자주 발생하는 다른 측면들을 고려해 볼 필요가 있습니다. 확장성은 핵심 요소입니다. 기업이 중장기적으로 생산량을 늘리거나 새로운 제품 라인을 출시할 계획이라면, 코드 생성 프로세스 또한 그에 맞춰 확장될 수 있어야 합니다. 자체 개발 방식을 채택하는 경우, 사용하는 소프트웨어와 하드웨어가 생산량 증가에 대비하여 설계되었는지 확인해야 합니다. 외부 서비스 제공업체를 이용하는 경우에는 수요 증가에도 신속하게 대응할 수 있는 충분한 역량을 갖추고 있는지 검증해야 합니다.

또 다른 중요한 측면은 품질 보증입니다. GS1 DataMatrix 코드는 공급망의 다양한 단계에서 원활하게 판독될 수 있도록 특정 품질 요구 사항을 충족해야 합니다. 정확한 인코딩 외에도 인쇄 품질이 매우 중요합니다. 오염, 부정확한 인쇄 해상도 또는 포장재에 잘못 인쇄된 경우 판독 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 자체적으로 코드를 생산하는 기업은 자체 품질 관리 체계를 구축하고 정기적으로 관리해야 합니다. 외부 서비스 제공업체는 표준화된 테스트 절차와 검증된 워크플로를 활용하여 코드가 항상 표준을 준수하도록 보장할 수 있습니다. 이는 고객 수령 시 발생하는 불만, 배송 지연 또는 제품 리콜과 같은 문제를 예방하는 데 도움이 됩니다.

🏗️ 통합, 데이터 보호 및 보안

새로운 시스템을 내부 프로세스에 통합하는 복잡성을 과소평가해서는 안 됩니다. 기업이 자체적으로 코드를 개발하면 완전한 통제권을 유지하고 필요에 따라 생산, 창고 관리 및 물류 프로세스를 조정할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 그에 상응하는 내부 자원과 부서 간 협업이 필요합니다. 외부 서비스 제공업체는 코드 개발뿐만 아니라 프로세스 최적화 지원까지 제공할 수 있습니다. 하지만 기업이 외부 전문 지식에 지나치게 의존하여 자체적인 전문성 개발을 소홀히 할 위험이 있으며, 이는 추후 서비스 제공업체가 변경되거나 예상치 못한 문제가 발생할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

🎯 GS1 DataMatrix 코드를 직접 생성해야 할까요, 아니면 서비스 제공업체에 생성을 의뢰해야 할까요?

GS1 DataMatrix 코드를 자체적으로 생성할지 또는 서비스 제공업체에 위탁할지는 각 기업의 상황에 따라 크게 달라집니다. 비용, 전문성, 유연성, 보안 요구사항, 확장성, 품질 보증, 그리고 기업의 전략적 방향 등 여러 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 이러한 사항들을 사전에 철저히 검토하고, 내부 역량을 현실적으로 평가하며, 명확한 요구사항을 정의함으로써 GS1 DataMatrix 코드를 장기적으로 최적으로 활용할 수 있는 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.