제조, 유통 및 물류를 위한 지능형 프로세스 최적화

게시 됨: 2020-01-08

시장이 계속해서 진화함에 따라 점점 더 많은 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 방식으로 전환하려고 합니다.

그럼에도 불구하고 많은 제조 기업은 성공적인 디지털 혁신에 내재된 지능형 프로세스 최적화와 같은 광범위한 이니셔티브를 채택하는 데 있어 뒤처지고 있습니다.

대부분의 제조업체가 프로세스 에 구식 운영 체제, CRM, ERP, 하드웨어 및 인프라와 같은 레거시 애플리케이션을 계속 사용하고 있기 때문입니다.

오래되고 오래된 시스템을 현대화하면 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있지만 그렇게 하지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다.

이러한 장애물은 최신 기술 솔루션과의 비호환성, 취약한 보안, 열악한 고객 경험으로 이어지는 경직성, 유지 관리 문제에서 직원의 저항이 새 시스템 설치에 이르기까지 다양합니다.

그러나 제조업체가 디지털 혁신의 이점에 액세스할 수 있는 한 가지 방법은 비즈니스 애플리케이션 무기고에 지능형 프로세스 최적화를 추가하는 것입니다.

프로세스 최적화를 통해 디지털 혁신의 제조를 더 부드럽고 쉽고 성공적으로 만들 수 있습니다.

제조에서 지능형 프로세스 최적화의 목표

목표를 달성할 때마다 개선 주기가 시작되므로 프로세스 개선은 말 그대로 끝이 없습니다.

그러나 우선, 프로세스 최적화 전략을 채택하는 데 내재된 두 가지 간단한 목표가 있습니다. 비용은 최소화하면서 생산은 최대화하는 것입니다.

속이는 간단한 공식입니다. 공장의 수익성은 궁극적으로 제품의 총 수율의 판매에서 운영 비용을 빼서 결정됩니다.

쉽게 들리지만 강력한 프로세스 최적화 전략을 사용하지 않는 한 비용에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 프로세스를 배치하는 것은 어려울 수 있습니다.

미국과 유럽 전역의 1900개 이상의 기업을 대상으로 한 연구에 따르면 디지털 성숙도가 높을수록 성과와 경쟁력이 향상됩니다.

경영진이나 직원에게 과도한 부담을 주지 않고 실행 가능한 프로세스 최적화 계획을 수립하기 위해 더 긴 기간에 대한 목표를 실행 가능한 작은 작업으로 나눕니다.

이러한 작업은 추진력을 유지하고 직원의 동의와 사기를 유지하기 위해 작은 특정 기간에 달성할 수 있습니다.

그러나 작업을 생성하기 전에 성공적인 제조업체는 약점 영역을 정확히 찾아내고 비용 제어 및 효율성의 새로운 방법을 열기 위해 상당한 데이터의 힘을 활용하는 방법을 배워야 합니다.

고유 비용을 줄이면서 매출과 생산량을 늘리려면 고위 경영진에게 상당한 부담을 줄 수 있는 섬세한 균형이 필요합니다.

다행히도 디지털 포커스를 채택하면 의사 결정자가 생산성을 높이고 지출을 통제하기 위해 리소스를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배, 고객을 유지할 가능성이 6배, 결과적으로 수익을 낼 가능성이 19배 더 높습니다.

특히 데이터 분석은 다음을 모니터링하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그리고 이러한 종류의 데이터는 인적 자원, 마케팅, 기타 일상적인 비즈니스 운영에서 제조 비즈니스의 모든 측면을 변화시킬 수 있습니다.

컴퓨터, 디지털 인텔리전스 및 고급 로봇은 제조 산업에 혁명을 일으켰지만 이러한 변화로 인해 프로세스의 복잡성과 관련된 심각한 문제가 발생했습니다.

현대 제조 시장에서 성공하려면 기업은 다음을 포함하여 운영의 여러 측면에서 최적화해야 합니다.

제조 비즈니스의 이러한 측면을 성공적으로 처리하면 개별 조직을 차별화하고 점점 더 공격적인 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 ERP 애플리케이션은 공급망 관리뿐만 아니라 제품 라이프사이클, 인적 자본, 고객 관계 및 비용 관리를 포함하도록 확장됩니다.

이러한 모든 프로세스에 대한 정보를 전사적으로 통합하면 유연성이 향상되고 기업이 시장 수요 변화에 따라 방향을 전환할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝과 같은 DX 관련 이니셔티브가 주도하는 분석 시장은 2018년 36억 달러에서 2023년 71억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

생산 프로세스 최적화는 메트릭 및 상세한 보고 시스템을 통해 공급망 복잡성과 유통 채널을 분류하고 간소화하는 데 도움이 됩니다.

맞춤형 분석은 잠재적인 문제를 표적으로 삼고 속도 저하 또는 오류를 유발할 수 있는 문제에 앞서 프로세스를 수정하는 데 도움이 됩니다.

이 고도의 조사 프로세스는 분석을 사용하여 새로운 수요를 식별하고 진화하는 고객의 요구를 정확히 찾아 제공함으로써 새로운 수익원의 온보딩을 지원할 수도 있습니다.

마지막으로 인적 자원 및 마케팅에서 생산, IT, 고객 및 공급업체 상호 작용에 이르기까지 비즈니스 시스템 전반의 정보 흐름을 연결하면 관리자가 정확하고 통찰력 있는 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조 기업은 성공적인 디지털 혁신에 내재된 지능형 프로세스 최적화와 같은 광범위한 이니셔티브를 채택하는 데 뒤처져 있습니다.
강력한 프로세스 최적화 전략을 사용하지 않는 한 비용에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 프로세스를 배치하는 것은 어려울 수 있습니다.
디지털 초점을 채택하면 의사 결정자가 생산성을 높이고 지출을 통제하기 위해 리소스를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
특히 데이터 분석은 낮은 제품 회전율, 재고 관리 문제, 현장 KPI 추적, 데이터 가시성 부족, 수요 변동, 공급망 모니터링 등의 문제를 모니터링하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
궁극적으로 현대 제조 시장에서 성공하려면 기업은 운영의 여러 측면에서 프로세스를 최적화해야 합니다.

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