공급망 파괴: 분석을 통한 효과적인 위협 완화

공급망 붕괴는 어떤 조직도 보고 싶어 하는 것이 아닙니다.

COVID-19가 전 세계 공급망에 피해를 입히면서 기업들은 이것이 기업에 미친 엄청난 영향을 완화할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

바이러스가 중국에서 시작되어 엄청난 문제를 일으켰다는 것은 세계 공급망에 충분히 나쁜 일이지만, 지금은 대부분의 국가가 폐쇄되고 미국의 개별 주도 폐쇄되어 이러한 사슬을 당연하게 여길 수 없다는 것이 분명합니다.

영향을 받는 기업은 손실을 완화하는 방식으로 이러한 급격한 공급망 중단에 어떻게 대응할 수 있습니까? 비즈니스 기술이 위기 상황에서도 계속 운영되도록 하는 데 어떤 역할을 할 수 있습니까?

이것이 바로 오늘 분석을 통해 공급망을 간소화하는 데 도움이 되는 방법에 대해 살펴볼 것입니다.

디지털 관리 도구

전사적 자원 관리 응용 프로그램과 같은 디지털 시스템은 전염병이나 무역 분쟁 또는 문제를 일으킬 수 있는 기타 요인과 같이 과감하고 예상치 못한 문제인지 여부에 관계없이 조직에서 중단을 관리하는 데 사용됩니다.

기업의 75%는 코로나바이러스 관련 운송 제한으로 인해 일부 용량의 공급망 중단을 보고했으며 80% 이상이 COVID-19 중단으로 인해 조직이 약간의 영향을 겪을 것이라고 믿습니다.

디지털 도구가 공급망 중단을 완화하는 데 정확히 어떻게 도움이 됩니까?

해석학

이상적인 상황에서 기업은 완벽한 효율성과 공급망 중단을 위해 필요한 정확한 공급 수량을 예측할 수 있습니다.

ERP 덕분에 꽤 가까워질 수 있습니다.

ERP 시스템은 데이터 분석을 활용하여 중단을 예측하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 많은 회사에서 운영을 간소화하고 공급망에서 불필요한 낭비를 제거하기 위해 빅 데이터를 사용합니다.

물론 데이터 분석은 항상 공급망 관리의 일부였지만 2020년에는 특정 회사 내에 존재하는 엄청난 양의 데이터로 분석이 훨씬 더 정교해졌습니다.

지난 2년 동안만 전 세계 데이터의 90%가 생성되었습니다.

가능한 한 최상의 이해를 얻는 데 도움이 되는 네 가지 주요 분석 영역이 있습니다.

기술 분석

기술 분석은 공급망 운영의 패턴과 추세를 식별하기 위해 과거 데이터를 평가하는 프로세스입니다.

이러한 유형의 분석은 과거에 발생한 일을 이해하는 데 도움이 되며 분석의 보다 기본적인 측면 중 하나이지만 그럼에도 불구하고 전략 수립에 있어 매우 중요한 측면입니다.

기술 분석에서는 최종 사용자에게 명확한 통찰력을 제공할 수 있는 데이터 세트를 설정하기 위해 데이터가 집계되고 마이닝됩니다.

집계는 데이터를 컴파일하는 데 사용되는 반면 마이닝은 데이터에서 패턴을 검색하여 데이터 세트의 특성을 요약할 수 있습니다.

기술 분석의 예는 주요 제품과 고객을 식별하고 특정 위치에서 배송되는 각 제품의 양을 분석하는 것입니다.

비즈니스 내에서 ERP를 사용하여 이 정보를 손에 넣으면 공급망의 특정 영역에 더 많은 주의가 필요한지 또는 공급망 중단을 최소화하기 위해 덜 주의를 기울여야 하는 영역을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

진단 분석

기술 분석이 발생한 일 에 대한 것이라면 진단 분석은 경품 이름으로 짐작할 수 있는 것처럼 발생한 이유 에 대한 것입니다.

이것은 기술 분석을 통해 문제가 될 수 있는 영역을 확인한 후 문제의 근본 원인을 더 깊이 이해하는 단계입니다. 이것이 이 프로세스를 근본 원인 분석이라고 하는 이유입니다.

또한 진단 분석은 일반적으로 모든 작업이 아니라 단일 문제를 중심으로 한다는 점에서 기술 분석과 다릅니다.

이 분석은 단순히 "불을 끄는 것"이 ​​아니라 공급망에서 동일한 문제가 반복적으로 발생하지 않도록 하는 프로세스를 마련하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.

진단 분석은 일반적으로 다음과 같은 종류의 문제를 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 내 수익이 특정 하위 세그먼트에서 감소한 이유는 무엇입니까?
• 특정 창고에서 내 재고가 지속적으로 부족한 이유는 무엇입니까?
• 재고가 너무 많은 이유는 무엇입니까?

예측 분석

기술 분석에서 과거 데이터를 분석하여 공급망의 과거 패턴과 추세를 식별하는 것과 마찬가지로 예측 분석도 동일한 작업을 수행하지만 미래 공급망에 적용됩니다.

간단히 말해서, 일어날 가능성이 있는 일을 알려주고 미래에 자신이 어떤 영향을 받을지 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.

예측 분석은 과거 데이터를 가져온 다음 알고리즘과 기계 학습의 조합을 사용하여 상관 관계와 가능한 결과를 설정합니다.

현재 회사에서 예측 분석을 사용하고 있다고 말하는 공급망 전문가의 수는 2017년에서 2019년 사이에 76% 증가했습니다.

이러한 종류의 예측은 필요한 제품의 양과 소비자 수요의 표시를 이해하는 데 도움이 됩니다.

그러나 예측 분석은 제공된 데이터 세트의 양에 크게 의존한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 즉, 받은 만큼만 돌려줄 수 있으며 이는 예측이 아니라 추정이므로 염두에 두십시오.

그렇긴 해도 기업이 그 어느 때보다 훨씬 더 광범위한 규모로 예측 분석 기술을 채택하는 데는 이유가 있습니다. 조직의 약 30%가 2019년에 이 기술을 사용했는데, 이는 2년 전의 17%에서 증가한 수치입니다.

처방적 분석

마지막으로 사용 가능한 데이터 세트를 활용하여 주어진 시나리오에 대한 최상의 조치를 권장하는 규범적 분석이 있습니다.

규범적 분석은 서술적 및 규범적 분석의 가까운 사촌이지만, 결론에 도달하기 위해 데이터를 사용하는 것보다 의사 결정자가 사전 조치를 취할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 더 중점을 둡니다.

이 때문에 비즈니스 분석의 의사결정 측면과 가장 밀접하게 연결되어 있는 프로세스이며 마지막 단계로 작용합니다.

설명은 무슨 일이 일어났는지 설명하고, 그 다음에는 어떻게 일이 일어났는지 설명하는 진단, 일어날 수 있는 일 을 설명하는 예측, 최선의 행동 과정을 설명하는 규범이 뒤따릅니다.

공급망에서 규범적 분석은 얼마나 많은 주식을 언제 사야 하는지를 추천할 수 있습니다. 또한 고객 데이터를 집계하여 수요에 대한 계절적 변화에 대한 권장 사항을 제시할 수 있습니다.

결론

• ERP를 사용한 분석은 공급망의 패턴과 추세를 파악하려는 기업에 매우 유용합니다.
• 과거 동향, 현재 요구 사항 및 미래에 일어날 가능성에 대해 배울 수 있습니다.
• SMB는 공급망 중단을 피하기 위해 그 어느 때보다 많은 수의 비즈니스 분석을 활용하고 있습니다.
• 데이터가 많을수록 더 좋으므로 지금 비즈니스를 디지털화하는 것이 더욱 중요합니다.

최근 사건에 비추어 볼 때, 많은 조직은 인력이 급격한 변화를 경험하는 동안 잃어버린 땅을 메우기 위해 임시 클라우드 솔루션을 구현하여 따라잡기 위해 노력하고 있음을 발견했습니다.

클라우드를 통해 미래의 비즈니스를 양호한 상태로 유지하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 eBook "귀하의 비즈니스에 적합한 클라우드 옵션은 무엇입니까?"를 다운로드하십시오.