자동화 및 예측 분석을 통해 배송 프로세스를 최적화하는 방법

기계 학습과 인공 지능은 비즈니스의 상당한 성장을 위한 길을 열었습니다. 이를 통해 물류 및 공급망 운영에서 큰 도약을 이룰 수 있었습니다.

미래를 예측할 수 있으면 미지의 것에 대한 두려움을 극복하고 보다 효과적으로 계획을 세우는 데 도움이 됩니다. 예측 분석 솔루션에는 과거 데이터를 사용하여 향후 제품 판매 및 고객 수요를 예측하는 작업이 포함됩니다.

데이터는 배송 프로세스 최적화와 물류 워크플로 혁신에 중요한 역할을 합니다.

데이터 소프트웨어는 기업이 더 나은 결정을 내리고, 현명하게 투자하고, 다가오는 부정적인 상황을 예측하도록 지원합니다. 몇 가지 팁을 통해 물류 및 예측 분석 자동화에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

배송 프로세스를 효과적으로 최적화하기 위한 팁

기업은 배송 프로세스를 최적화하여 두각을 나타낼 수 있습니다. 이는 원활한 공급망 워크플로를 생성하고 고객이 모든 단계에서 정보를 지속적으로 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이를 실현하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1) 국내 및 해외 배송 자동화

기술은 기업과 고객의 복잡성을 줄여 공급망을 주도합니다.

특정 물류 도구와 소프트웨어를 사용하면 기업은 화물 이동과 운송을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 라스트 마일 배송을 수행하고 성공적인 지역 배송을 보장할 수 있습니다.

한 국가에서 다른 국가로 여러 배송 파트너를 연결하고 해외 배송을 성공적으로 수행합니다.

예를 들어, 국경 간 물류 최적화 도구를 사용하면 고객의 지연을 완화할 수 있습니다. 또한 예측 분석 소프트웨어는 공급망 가시성을 업그레이드할 수 있습니다. 모든 마일스톤에서 실시간 배송 위치를 제공할 수 있습니다.

2) 실시간 추적 소프트웨어 사용

실시간 추적이 없으면 배송이 지루할 수 있습니다. 효율적인 배송 프로세스는 고객에게 정확한 정보를 제공함으로써 강화됩니다. 실시간 배송 추적 소프트웨어는 모든 마일스톤에서 고객에게 업데이트를 제공할 수 있습니다.

여러 채널을 통해 주문 업데이트를 실시간으로 공유할 수도 있습니다. 고객이 주문을 확인하고 이메일과 SMS를 통해 정보를 받을 수 있습니다.

기업은 고객을 돕기 위해 중단 없는 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 하이퍼로컬 단계에서 배송 예상 시간 등의 문의에 응할 수 있습니다.

3) 업그레이드 픽 앤 팩 절차

피킹 및 포장 절차를 자동화하면 배송 프로세스를 가속화하고 전반적인 판매 성공에 기여할 수 있습니다.

자동화된 OMS(주문 관리 시스템)는 시간이 많이 걸리는 전통적인 피킹 및 포장 프로세스를 대체하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 물류센터 및 창고 내 공간을 관리할 수 있으며, 추가 공간을 활용하여 비용을 관리할 수 있습니다.

피킹 및 포장 솔루션을 업그레이드하면 더 빠른 주문 처리와 수익성이 보장됩니다. 예를 들어, Pick-to-light 시스템은 주문의 픽업 위치를 표시하고 조명을 통해 배달 직원을 안내합니다.

또한 AMR(자동 이동 로봇)은 센서와 LiDAR 카메라를 사용하여 창고를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4) 여러 배송업체와 제휴

여러 배송업체를 통해 상품을 배송하고 주문을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 다양한 서비스에 다양한 운송업체를 할당하고 더 많은 고객에게 다가가고 수익성을 높일 수 있습니다.

통합 재고 감독, 실시간 추적 및 일관된 제품 목록과 같은 다양한 전략을 통해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

예측 분석을 사용하면 대량의 제품을 처리하고 고객 요구 사항을 적시에 충족할 수 있습니다. 예를 들어, 다중 운송업체는 여러 소프트웨어 솔루션을 통합하여 전체 배송 프로세스를 개선합니다.

5) 재고 관리 소프트웨어 사용

재고 관리는 배송 프로세스의 필수적인 부분입니다. 기업은 전체 재고 관리 프로세스를 자동화하여 배송을 최적화할 수 있습니다. 재고 운영을 간소화하고 재고를 추적하며 인적 오류를 줄이기 위해서는 재고 관리 소프트웨어가 필요합니다.

이 소프트웨어는 공급망 KPI (핵심 성과 지표)를 분석하고 MOQ(최소 주문 수량)를 줄이며 리드 타임을 단축합니다. 또한 예측을 정확하게 계획하고 재고를 정리하면 재고를 효율적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6) 반품 프로세스 자동화

반품은 물류 운영의 일부입니다. 이를 통해 고객 중심 접근 방식을 통해 고객을 이해하고 고객의 기대에 부응할 수 있습니다.

그러나 고객이 수락하지 않거나 수령하지 못한 품목의 경우 고통 없는 반품 절차가 필요합니다. 이를 통해 기업은 반품 프로세스의 투명성과 명확성을 높일 수 있습니다.

반품 프로세스를 자동화하면 물류 및 공급망 운영이 향상됩니다. 반품 일정 및 환불 방법을 포함하여 쉽고 관련성이 높은 반품 정책을 보장합니다.

자동화 및 예측 분석이 물류 및 공급망을 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

물류 산업은 예측 분석 및 자동화 솔루션을 통해 엄청난 이점을 얻었습니다. 예측 분석을 통해 기업은 재고 비용을 줄이고 공급망 운영을 개선할 수 있습니다.

여러 지표를 통해 결정하는 것이 더 쉽습니다. 예를 들어 미래 동향, 판매 수요, 환율 등이 있습니다. 예측 분석 도구는 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Gartner의 설문 조사에 따르면 공급망 리더의 96%가 예측 분석 지원에 깊이 관여하고 있습니다. 그들은 정기적으로 예측 분석에 의존하여 물류 지원에 대해 더 현명한 결정을 내립니다.

또한 빅데이터 분석을 통해 공급업체는 판매, 물류 및 생산을 보다 효율적으로 모니터링할 수 있습니다. 공급망 관리자는 예측 분석을 사용하여 고객 참여를 향상하고 공급망 내 중단을 최소화할 수 있습니다.

물류 산업에서 디지털 혁신의 역할을 더 자세히 살펴보려면 자동화된 시스템과 소프트웨어에 중점을 두어야 합니다. 자동화를 통해 기업은 목적이 있고 원활한 데이터 교환 프로세스를 배포할 수 있습니다.

배송 시스템은 ERP(Enterprise Resource Planning) 소프트웨어, CRM(Customer Relationship Management) 소프트웨어 등과 같은 자동화 기술을 사용합니다.

자동화된 시스템은 상품 이동과 공급망 워크플로를 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 더 나은 가시성을 통해 정보에 입각한 결정을 내리고 고객에게 효과적으로 서비스를 제공할 수 있습니다. API는 공급업체, 파트너 및 고객이 중단 없이 협업할 수 있도록 수동 작업을 대체합니다.

기업은 자동화 및 예측 분석을 사용하여 어떻게 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니까?

기업은 예측 분석 및 자동화를 통해 대량 주문의 복잡한 할당 및 관리 프로세스를 세분화할 수 있습니다. 예측 알고리즘은 비즈니스 계획을 위한 추세 분석과 통찰력을 제공하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업이 앞서 나갈 수 있는 몇 가지 더 스마트한 방법은 다음과 같습니다.

1) 운송관리

운송 프로세스 최적화의 기본은 운송 처리입니다. 운송 관리 시스템(TMS)은 회사의 공급망을 효율적으로 최적화합니다. TMS는 AI(인공지능) 와 ML(머신러닝)을 기반으로 합니다.

예를 들어, 기업은 상품 유형, 비용, 속도 및 거리를 결정하기 위해 여러 가지 운송 모드(항공, 철도, 도로 및 해상)를 보유하고 있습니다. TMS의 가장 큰 특징은 배송 실패와 운송 시간을 최소화하기 위한 자동 라우팅 및 배송 예약입니다. 이는 기업이 더 나은 계획을 세우고 네트워크를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

2) 예측 및 수요계획

수요 계획은 기업이 실패 없이 제품을 제공하고 만족을 유지함으로써 시장 수요를 따라잡는 데 도움이 됩니다.

매출을 정확하게 예측하면 회사의 번거로움을 대부분 줄일 수 있습니다. 그러나 자동화된 시스템과 예측 분석을 통해 기업은 고객 유지를 위해 수요 계획 및 생산을 최적화할 수 있습니다.

물류팀은 수요 감지 방법을 사용하여 고객이 구매하는 동안 실시간 변화와 행동을 검색합니다. 이는 계획되지 않은 수요 변화에 대응하고 서비스 수준을 향상시키기 위해 ML 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다.

3) 병목 현상 식별 및 위험 감소

예측 분석 소프트웨어는 병목 현상을 식별하고 병목 현상으로 인해 공급망에 추가 혼란이 발생하기 전에 신속하게 해결합니다. 재고 부족, 인력 부족으로 인한 배송 지연, 주문 조달 및 이행 제한 등은 몇 가지 일반적인 공급망 문제입니다.

강력한 알고리즘을 배포함으로써 기업은 즉각적인 조치를 취하고 공급망 위험을 사전에 줄일 수 있습니다. 공급망 프로세스에 사용되는 자동화 도구는 다가오는 잠재적 위협을 평가하고 수리 일정을 계획할 수 있습니다.

4) 계약 모니터링

당사자 간 계약의 자동화 및 모니터링은 스마트 계약을 통해 수행됩니다. 이는 계약 조건을 자동으로 시행하는 디지털 서명 계약입니다. 스마트 계약을 사용하면 제3자 제공자, 변호사 또는 브로커와 같은 중개자의 필요성이 제거됩니다.

스마트 계약을 통해 기업은 사기와 위험을 줄이고 계약 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이는 계약을 모니터링하고 전 세계 고객과 유익한 관계를 유지하는 가장 효율적인 방법입니다.

전문가의 팁

귀하의 비즈니스를 위해 물류 자동화 및 예측 분석을 시작할 계획이십니까? ClickPost는 공급망의 병목 현상을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 배송 프로세스를 최적화하고 운송을 관리하며 360도 가시성을 제공하여 오늘날 귀하의 비즈니스를 강화할 수 있습니다.

결론

자동화와 예측 분석은 귀하의 비즈니스가 경쟁사를 이기기 위해 필수적입니다. 복잡한 알고리즘은 가장 원활한 방식으로 배송 프로세스를 최적화합니다. 예를 들어, 효율적인 재고 관리 및 수요 예측 도구는 몰입형 고객 경험을 위한 우수성을 이끌어냅니다.

전자상거래 기업은 예측 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로 실행 계획을 수립합니다. 이를 통해 물류 운영의 장기적인 성공을 보장하고 기업이 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1) 기업은 자동화된 배송 프로세스를 채택하여 비용을 절감할 수 있습니까?

예. 기업은 자동화된 배송 관리 시스템을 적용하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 기업은 수동 작업량을 줄이고 고객을 기다리지 않고도 몇 분 만에 배송 프로세스를 실행할 수 있습니다.

2) 배송 프로세스 최적화에 일관된 품질 검사가 포함되어 있습니까?

예. 배송 프로세스 최적화의 일환으로 자동화된 품질 검사가 자주 수행됩니다. 여기에는 고객 만족, 규제 문제 예방, 배송 프로세스의 모든 단계에서의 검사가 포함됩니다. QC(품질 관리) 검사는 위험을 식별하고 지속적인 개선을 위해 물류 작업 흐름을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.