우리는 Tier-10 글로벌 공급 그래프를 어떻게 구축하는가

Source: Dev.to

왜 Tier‑1 가시성이 현대 공급망에서 실패하는가

단일 제품은 다음에 의존할 수 있습니다:

• 수십 개의 Tier‑1 공급업체
• 수백 개의 Tier‑2/3 공급업체
• 수천 개의 하위 티어 생산자, 정제업체, 그리고 상류 변환 노드

그런데 오늘날 기업의 80 % 이상이 Tier‑1까지만 가시성을 가지고 있습니다. 이는 잘 알려진 문제들을 초래합니다:

• 숨겨진 단일 소스 의존성
• 상류의 지정학적·자연재해 위험에 대한 노출
• 예상치 못한 규정 위반
• 부정확한 비즈니스 연속성 계획
• 집중 위험을 정량화하지 못함

위험은 체인 깊은 곳에서 시작되지만 대부분의 도구는 표면만 보여줍니다.
이를 해결하기 위해 우리는 산업, 지리, 제품 카테고리, 변환 프로세스 전반에 걸친 다중 티어 의존성을 나타내는 지속적으로 업데이트되는 글로벌 공급 그래프가 필요했습니다.

“Tier‑10 공급 그래프”가 의미하는 바

Tier‑10 지도는 정적인 공급업체 목록이 아닙니다. 이는 다음을 표현하는 그래프입니다:

• 기업
• 산업 제품
• 재료 변환
• 생산 관계
• 지리적 발자국
• 10개 이상의 상류 홉에 걸친 의존성 엣지

이 깊이에서 그래프는 대규모, 희소, 이질적인 지식 네트워크가 됩니다. 현재 구현은 다음을 포괄합니다:

• 1억 개 이상의 기업
• 수백만 개의 산업 제품
• Tier‑10까지의 다중 홉 의존 경로
• 공개 및 허용 가능한 소스로부터 매일 수천 건의 업데이트

이 수치는 전 세계적으로 이용 가능한 공개 데이터 소스, 구조화된 신호, 그리고 독점 변환 파이프라인을 기반으로 구축된 모델링된 지식 그래프이며, 개인 데이터에 대한 원시 접근이 아님을 명시합니다.

핵심 엔지니어링 과제

1. 이질적인 데이터를 대규모로 통합하기

공급망 데이터는 본질적으로 파편화됩니다:

• 기업 등록부
• 제품 카탈로그
• 산업 분류 체계
• 물류 데이터
• 무역 흐름
• 뉴스 및 규제 신호
• 기술 역량 설명
• ESG 및 규정 준수 메트릭

단일 소스로 모든 것을 커버할 수 없습니다. 그래프는 이를 병합하고, 충돌을 해결하며, 필드를 정규화하고, 누락된 구조를 추론해야 합니다.

2. 다중 홉 의존성 모델링

제품은 보통 단일 입력으로 만들어지지 않습니다. 변환 체인을 거칩니다:

원자재 → 전구체 → 부품 → 모듈 → 시스템 → 완제품

각 단계는 서로 다른 국가에서, 서로 다른 위험 프로파일 아래에서 이루어질 수 있습니다. 이것이 Tier‑10 매핑이 중요한 이유이며, 중단은 드물게 Tier‑2나 Tier‑3에서 멈추지 않습니다.

3. 그래프를 지속적으로 업데이트하기

세상은 매일 변합니다(공장 폐쇄, 제재, 정책 변화, 인수합병, 자연재해, 수출 통제, 가격·수량 충격 등). 공급 그래프는 전체 네트워크를 재구축하지 않고도 새로운 신호를 반영해야 합니다.

우리는 다음을 포함하는 증분 업데이트 파이프라인을 설계했습니다:

• 엔터티/이벤트 탐지기
• 의존성 갱신 규칙
• 위험 유형 주석
• 전파 점수 모델

목표는 연속적인 업데이트이며, “실시간 예측”이 아닙니다.

4. 위험 전파 표현하기

공급 그래프는 다음을 표현할 수 있어야 의미가 있습니다:

• 중단이 발생하는 지점
• 중단이 어떻게 전파되는지
• 어떤 기업·제품이 노출되는지
• 어떤 노드가 증폭기 또는 완충역할을 하는지

이를 위해서는 정적 대시보드가 아니라 그래프 전파 로직이 필요합니다.

Tier‑10 그래프 뒤의 아키텍처

전체적으로 시스템은 네 개의 주요 레이어로 구성됩니다.

1. 인제스트 레이어

다음 데이터를 수집·정규화합니다:

• 기업 엔터티 데이터
• 제품 설명
• 산업 분류 트리
• 공개 규제 신호
• 물류·무역 지표
• 제조 변환 힌트

모든 소스는 허용 가능하고 투명하게 추적 가능해야 합니다.

2. 엔터티·제품 해석 레이어

다음 작업을 수행합니다:

• 중복 제거
• 클러스터링
• 다중 필드 엔터티 매칭
• 제품 정규화

이 단계의 일관성이 그래프 품질을 좌우합니다.

3. 의존성 구축 레이어

다음 방법으로 방향성 엣지를 생성합니다:

• 텍스트 기반 추출
• 제품 변환 모델
• 동시 발생 신호
• 공급 경로 추론
• 산업별 로직

엣지는 확률적이지만 설명 가능한 관계를 나타냅니다.

4. 그래프 인텔리전스 레이어

다음 기능을 제공합니다:

• 다중 홉 탐색
• Tier‑10까지 의존성 확장
• 집중도 분석(HHI, 클러스터링, 국가 노출)
• 위험 전파 점수화
• 증거 검색
• A2A 호환 구조화 출력

이 레이어는 또한 SupplyGraph 시각화, 집중도 분석, 실사 등 하위 에이전트가 그래프 기반 추론을 가져가는 지점입니다.

개발자가 A2A 에이전트를 통해 Tier‑10 그래프를 사용하는 이유

원시 그래프에 직접 쿼리하도록 강요하는 대신, 우리는 모듈형 A2A 에이전트를 통해 기능을 노출합니다:

• 공급 그래프 시각화
• 다중 홉 의존성 추출
• 위험 전파 분석
• 지리적 집중도 점수
• 기업 실사

각 에이전트는 다음을 구현합니다:

• 명확한 입력 스키마
• 결정론적 구조화 출력
• 선택적 장기 작업 지원
• 증거 경로 제공
• 투명한 추론 과정

이를 통해 다음과 같은 시스템과의 통합이 간단해집니다:

• 조달 시스템
• 규정 준수 자동화
• 공급망 분석
• 내부 개발자 도구
• 위험 모니터링 파이프라인

새로운 플랫폼이 필요하지 않으며, 조합 가능한 빌딩 블록만 있으면 됩니다.

이것이 가능하게 하는 것

Tier‑10 공급 그래프는 기존 시스템으로는 답할 수 없는 질문에 답할 수 있게 합니다:

• “6개 이상의 티어에 걸쳐 지정학적 위험에 노출되는 상류 노드는 어디인가?”
• “이 제품 뒤에 숨겨진 의존성은 무엇인가?”
• “새로운 수출 통제가 우리 공급 기반에 어떻게 전파될까?”
• “Tier‑3을 넘어 존재하는 단일 지역 병목 현장은 어디인가?”
• “전체 제품 포트폴리오 전반에 걸친 집중 위험은 무엇인가?”

이러한 문제는 추상적인 것이 아니라, 기업이 변동성이 큰 세상에서 신뢰성 있게 운영될 수 있는지를 결정합니다.

사양 살펴보기

공급 그래프 자체는 단일 제품이 아니라, 일련의 개방형 A2A‑호환 에이전트를 구동하는 기반 인텔리전스 레이어입니다. 문서와 예시는 여기서 확인할 수 있습니다:

👉 https://github.com/SupplyGraphAI/supplygraph-ai

공급망 엔지니어링, 위험 모델링, 혹은 다중 홉 의존성 시스템을 다루고 있다면, 여러분의 접근 방식도 공유해 주세요.