AI 및 분석을 통한 공급망 최적화

가장 눈에 띄는 두 가지 기술 인공 지능과 데이터 분석의 다음 물결은 이미 히트를 치고 있습니다. 여러 산업이 여전히 포스트 팬데믹 영향을 극복하기 위해 문을 당기고 있는 반면, 이러한 현대 기술을 대규모로 채택할 기회를 잡은 소수의 산업이 있습니다.

그 중 하나가 공급망 산업입니다. 최근 연구 에 따르면 공급망에서 인공 지능을 채택하면 더 나은 재고 관리, 스마트 제조, 동적 물류 시스템 및 실시간 배송 제어가 가능해집니다.

공급망 및 물류에서 AI 를 사용하는 주요 목표는 효율성과 생산성을 높이는 것입니다. 이러한 공급망 관리의 디지털화로 인해 지속 가능성이 높아져 모든 기업은 이러한 규모의 디지털 혁신이 각 공급망 비즈니스에 도움이 될 수 있는지 궁금해합니다.

따라서 AI와 분석이 공급망 비즈니스에 무엇을 할 수 있는지 확실하지 않은 경우 이 기사는 모든 의심을 해결하는 데 필요한 것입니다. AI가 공급망에 미치는 영향 과 현대적인 공급망 관리가 인력, 기계 및 소프트웨어를 실행에 옮기는 방법 을 살펴보겠습니다 .

인공 지능 및 분석을 기반으로 하는 현대적인 공급망 관리

공급망 및 물류에서 AI 기반 솔루션을 사용하는 것은 스마트 머신이 문제 해결 작업을 수행할 수 있는 프로세스를 의미합니다. IIoT(산업용 사물 인터넷)에 의해 실행되는 이 자동화된 스마트 산업 제조 프로세스는 수동 참여 없이 전체 공급망을 주도할 수 있습니다. 공급망에서 AI를 사용하는 기업은 공급망 비즈니스를 더 많이 만드는 것을 목표로 합니다.

• 계측 – IoT 장치에서 흘러나오는 기계 생성 데이터
• 지능적 – 데이터 분석 및 모델링을 통해 보다 정확하고 유능한 가정
• 상호 연결 – 더 나은 의사 결정을 위한 광범위한 연결

공급망 데이터 분석 은 많은 양의 데이터가 예측을 제공하고 비효율성을 식별하며 혁신을 주도할 수 있는 워크플로를 최적화하는 데 도움이 됩니다 . 전문가들은 이를 공급망 분석 이라고 부릅니다 . 공급망 비즈니스에 대한 통찰력 있는 데이터 기반 결정을 내리기 위해 따를 수 있는 공급망 분석 에는 크게 4가지 종류가 있습니다. 다음은 공급망 분석의 예입니다.

1. 예측 분석

이는 공급망 회사가 가장 가능성 있는 미래 결과와 비즈니스 영향을 예측하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 예측 분석을 사용하여 위험과 중단을 완화합니다.

2. 기술 분석

이는 공급망 관리 전반에 걸쳐 모든 종류의 내부 및 외부 데이터에 대한 가시성과 확실성을 제공하는 데 도움이 됩니다.

3. 처방적 분석

여기에는 최대 비즈니스 가치를 위한 시간과 노력을 줄이기 위해 물류 파트너와 협력하는 것이 포함됩니다. 한 가지 인기 있는 참조는 규범적 분석 접근 방식으로 SRM(공급자 관계 관리) 을 사용하는 것입니다.

4. 인지 분석

이는 공급망 관리에서 고객 경험과 관계를 향상시키는 데 가장 잘 사용됩니다. AI 기반 시스템을 통해 수신된 피드백 데이터는 보고서 및 대시보드에서 분석 및 실행되어 복잡한 질문에 답변합니다.

공급망 분석 의 이러한 고급 사용을 통해 비즈니스는 자동으로 획기적인 아이디어를 추구하고 더 나은 고객 요구와 요구를 제공할 수 있습니다. 아직 비즈니스에 AI 및 분석을 도입하기로 결정하지 않았다면 다음 논의 지점이 바로 귀하를 위한 것입니다.

AI 및 공급망 분석에 대한 투자의 이점

중대한 비즈니스 가치가 위태로워짐에 따라 여러 공급망 공급업체와 유통업체가 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 공급망 비즈니스의 새로운 경쟁에는 수요 계획( 데이터 분석 및 기계 학습으로 혁신), 실시간 재고 관리 ( IoT 및 연결된 시스템으로 제어), 공급망 산업 내 종단 간 동적 마진 최적화( AI 기반 솔루션으로 구동).

이러한 경우 올바른 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 따라서 현대 공급망의 복잡성을 관리하기 위해 비즈니스는 일상적인 요구 사항에 맞춰 스마트하게 설계된 솔루션을 수용해야 합니다.

AI 및 분석 기반 솔루션에 투자해야 하는 이유는 무엇입니까? 다음은 주요 이유입니다.

1. 향상된 360도 가시성 및 응답성

공급망의 인공 지능을 통해 비즈니스는 연결된 여러 장치에서 관련 과거 및 현재 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에는 SRM 소프트웨어, CRM 및 ERP 시스템 , 기존 데이터에 대한 비즈니스 인텔리전스 솔루션 구현이 포함됩니다. 이렇게 하면 더 넓은 범위에서 성능을 평가할 수 있습니다. 마찬가지로 공급망 데이터 분석은 유통 채널에 대한 위험과 부정적인 영향을 예측하고 최소화합니다.

2. 향상된 고객 경험

이것은 빅 데이터와 인공 지능이 고객 경험을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 만큼 충분히 확장될 수 없습니다 . 이러한 솔루션을 통해 공급망은 현재 사용자 요구에 따라 개인화된 제품을 만들 수 있습니다. 널리 사용되는 사례 중 하나는 선적 및 주문을 추적하는 음성 인식 수단을 사용하는 현대적인 운송 및 물류입니다. 이는 고객도 Alexa 또는 Google 어시스턴트를 사용하여 음성 활성화 쿼리 검색을 수행할 수 있는 양방향입니다.

3. 함대 효율성 증가

공급망 관리의 필수 작업은 적시에 제품을 배송하는 것입니다. 고급 AI 기반 GPS 도구를 사용하면 임시 및 운송 경로를 더 잘 탐색하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 도구는 기계 학습을 통해 운전자, 차량 및 고객 데이터를 처리하여 제품 배송을 위한 가장 효과적인 경로에 액세스합니다. 동시에 향후 배송을 위해 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다.

4. 경쟁력

시장 동향과 패턴을 관찰하는 것은 공급망 비즈니스에서 앞서 나가기 위한 핵심입니다. 공급망 분석의 AI는 산업 생산, 날씨 및 고용 기록과 같은 외부 리소스의 실시간 데이터를 활용할 수 있습니다. 축적된 모든 데이터를 통해 시장 상황을 더 잘 파악하고 안정적인 성장에 대한 향후 수요를 평가할 수 있습니다.

AI의 감각 역량을 활용하여 제품 포트폴리오와 자본 지출을 재구성할 수도 있습니다. 이것은 현재 공급망 관리에서 인공 지능을 선호하는 응용 프로그램입니다.

5. 간소화된 재고 관리

잘 조직된 재고 관리가 공급망 비즈니스의 기초라는 것을 잊지 마십시오. 분석 기반 머신 비전 소프트웨어는 표준 수동 입력을 최소화하고 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. AI 시스템은 또한 창고의 재고 및 재고를 지속적으로 모니터링하는 실시간 기계 데이터를 해석합니다.

6. 미래 통찰력에 대한 액세스

AI 생태계는 공급망 비즈니스에 최고 수준의 민첩성을 허용합니다. 공급망 예측을 위한 데이터 과학 의 사용 사례도 마찬가지입니다 . 여기에서 고객이 알기도 전에 고객의 요구 사항을 결정할 수 있습니다. 이것은 최대의 고객 만족 수준을 달성하기 위해 미래에 공급망 기업에 진입하는 것과 같습니다.

위의 이점은 공급망 및 물류에서 계속 확장되는 AI 및 분석 범위에 불과하다는 것을 증명합니다. AI 기반 공급망 분석 솔루션에 대한 투자 결정은 비즈니스에서 이러한 기술의 사용 사례를 확인하면 더 간단해질 것입니다.

공급망 중단을 제어하기 위한 상위 5가지 AI 및 분석 지원 사용 사례

최신 공급망 기업이 안정적이고 자동화된 데이터 시각적 분석 플랫폼으로 비즈니스를 강화해야 할 때입니다. 아래에 설명된 AI 및 분석 사례를 따라 공급망 중단을 최소화하고 비즈니스를 최대한 활용할 수 있습니다.

1. 창고 수급 관리에서의 수요 예측

기계 학습은 알고리즘 및 제약 기반 모델링을 통해 공급망 및 운송 데이터에서 영향력 있는 요소를 식별하는 데 활용됩니다. 제약 기반 모델링은 각 비즈니스 결정의 가능성이 제품 제한의 최대 및 최소 범위에 의해 제한되는 수학적 접근 방식입니다.

이 풍부한 데이터 모델링 방법은 창고 직원이 재고 비축에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 공급망 예측을 위한 데이터 과학 의 단연 최고의 사용 사례입니다 . 또 다른 접근 방식은 예측 루프를 자가 개선하기 위한 심층적인 통찰력을 제공하는 빅 데이터 예측 분석입니다.

오늘날의 공급망 관리는 창고와 재고 관리자에게 부품, 구성 요소 및 완제품의 실시간 제어에 대한 정보를 제공하는 재고 최적화를 강화하기 위해 AI 솔루션을 사용합니다. 머신 러닝이 노화됨에 따라 AI 시스템은 이전에 구매한 데이터 및 공급업체 배송을 기반으로 스타킹 권장 사항을 생성합니다.

2. 운송 및 물류의 장수를 위한 머신 러닝 및 AI

IoT 장치 데이터는 운송 차량의 수명에 대한 실시간 통찰력을 제공하기 위해 운송 중 공급망 차량에서 생성됩니다. 차량에 통합된 기계 학습 시스템은 과거 데이터를 기반으로 유지 관리 권장 사항 및 고장 예측을 수행합니다. 이렇게 하면 성능 문제로 인해 배송이 지연되기 전에 일시적인 차량을 체인에서 제외할 수 있습니다. 중대한 기계적 고장을 줄일 수 있는 가동 중지 시간의 감소를 잊지 마십시오.

3. 공급망 로딩 프로세스에 이식성을 추가하는 AI

공급망 관리에는 선적 및 상품이 선적 컨테이너에서 어떻게 적재 및 하역되는지를 포함하여 많은 세부 지향적 분석이 함께 제공됩니다. 제품을 컨테이너에 싣고 내리는 가장 효율적인 방법을 결정하려면 데이터 모델링과 AI 정밀도가 모두 필요합니다.

현대의 공급망 회사는 소프트웨어(SRM), 하드웨어 및 공급망 데이터 분석의 조합을 사용하여 로딩 프로세스에 대한 실질적인 실시간 가시성을 확보합니다. 수집된 데이터는 또한 소포를 관리하기 위해 덜 위험하고 빠른 프로세스 프로토콜을 설계하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 공급망의 비용 절감 및 수익 증대를 위한 AI

궁극적인 비용 절감과 관련하여 AI 및 분석 솔루션은 더 나은 배송 및 조달 요금을 협상하고 공급망 이익 프로세스의 변화를 정확히 파악하며 택배 계약을 관리하는 가장 효과적인 옵션입니다. 재무 의사 결정을 제공하기 위해 공급망의 거의 모든 측면을 취하는 중앙 집중식 데이터베이스를 평가할 수 있습니다.

일반적으로 공급망 관리를 위한 인공 지능은 비용 효율적인 수익 창출 표준을 채굴하고 분석하는 데 플랫폼이 사용되는 새로운 혁신을 위한 길을 열어주고 있습니다. Bloomberg 보고서 에 따르면 지난 2년 동안 공급망의 전체 비용이 12%로 감소하여 이익이 발생했습니다.

5. 공급망의 데이터 분석 기반 전략적 소싱

공급망에서 AI 및 분석의 가장 과소 평가된 사용 사례는 중요한 공급업체와 전략적 파트너를 식별하는 것입니다. 이를 통해 저비용 대안을 표준화하고 규정 준수를 위한 공급 성과 지표를 예측할 수 있습니다.

기술 및 예측 분석을 활용하면 하이테크, CPG 및 소비자 전자 제품과 같은 제조 산업의 추가 확장에도 기여합니다. 고급 셀프 서비스 AI 및 분석의 핵심은 공급망 비즈니스에서 높은 수준의 투명성과 독립성을 가능하게 합니다.

공급망 비즈니스의 미래 대비

공급망 관리에서 인공 지능 의 이점 은 필수 불가결합니다. AI는 이제 모든 규모와 규모의 기업이 광범위한 응용 프로그램을 채택했기 때문에 공급망에서 흔히 볼 수 있는 기술입니다. 현재 시나리오에서 모든 공급망 비즈니스 모델은 최적화를 위해 AI 및 분석 솔루션과 긴밀하게 통합되어야 합니다.

따라서 공급망 비즈니스에 위에서 논의한 최신 솔루션이 여전히 부족하다면 기업을 위한 AI 개발 서비스 를 선택해야 할 때입니다.

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