전자상거래를 촉진하는 상위 5가지 공급망 기술

소개

수십 년이 지나면서 공급망에 점점 더 큰 변화를 가져오는 많은 전환점이 있었습니다. 세계화이든 인터넷 확산이든 최신 혁신은 새로운 공급망 기술을 통해 이루어집니다.

기업과 기업가가 과거의 코로나19로 인한 어려움을 생각하도록 유도하는 이러한 기술은 효율성과 탄력성을 위한 길을 열어가고 있습니다. 이 기사를 읽고 새로운 공급망 기술이 전자상거래 브랜드를 더욱 향상되고 민첩하게 만드는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 정보를 알아보세요.

새로운 공급망 기술: 효율성과 탄력성을 향한 길

공급망의 미래는 새로운 공급망 기술이나 자동화된 프로세스 적용을 기반으로 구축됩니다. 이러한 기술은 인간의 의사 결정을 개선하고 비즈니스 결과를 향상시킵니다. 더 빠른 결과를 얻기 위해 정확성, 신뢰성 및 기능성을 입증하는 전 세계 전문가의 테스트를 거쳤습니다.

최근 몇 년 동안 이러한 기술이 많이 등장했습니다. 가장 주목할만한 것은 인공 지능, 로봇 공학, 미래 예측 알고리즘 등입니다. 기업이 일상적인 운영에 이러한 기술을 접목하면 공급망 효율성이 향상됩니다.

효율적인 공급망은 적시에 제품의 흐름을 촉진하여 가장 낮은 비용 변수를 발생시킵니다. 제조 임원 중 약 92%는 이러한 기술이 경쟁 우위와 유연성을 제공할 것이라고 믿습니다.

이것이 팬데믹 이후 회복기에 성공하기 위해 필요한 것입니다. 새로운 공급망 기술을 통해 지리적으로 다양화하고, 엔드투엔드 가시성을 보장하고, 위험을 분석하고, 인력 부족을 견딜 수 있습니다.

오늘날 공급망을 혁신하고 있는 6가지 기술

새로운 공급망 기술은 탄력적이고 대응력이 뛰어나며 효율적인 공급망에 대한 포털을 열어줍니다. 아래에서는 공급망을 새로 발견된 방식으로 형성하는 데 있어 6가지 기술과 해당 기술의 역할에 대해 논의합니다.

1) 디지털트윈과 컨트롤타워

디지털 트윈은 물리적 공급망 구성 요소를 가상 형태로 복제하는 컴퓨터 모델입니다. 디지털 트윈은 가상 현실에서 공급망 시뮬레이션을 구축하는 여러 기술의 조합입니다. 여기에는 클라우드 컴퓨팅, 고급 분석, 증강 현실 등이 포함됩니다.

마찬가지로 컨트롤 타워는 공급망을 모니터링하고 관리하는 프로그램입니다. 컨트롤 타워와 융합된 디지털 트윈은 중요한 결정을 내리고 의사소통하는 데 있어서 인간의 능력을 에뮬레이트합니다. 또한 엔드투엔드 가시성과 추적성을 통해 복잡한 패턴을 해독하고 공급망 병목 현상을 예측합니다.

기업은 엔드투엔드 의사결정, 공급망의 새로운 개발 테스트 및 예측 데이터를 위해 공급망 트윈을 컨트롤 타워와 병합해야 합니다. 그렇지 않을 경우 Gartner(컨설팅 및 기술 연구 회사)의 연구에 따르면 2026년까지 이들 중 80%가 큰 손실을 입을 것으로 예측됩니다.

2) 로봇공학과 자동화

로봇 공학에 의해 촉진된 자동화는 지난 10년 동안 창고 효율성을 극적으로 높이는 데 도움이 되었습니다. 1950년대에 이 기술이 처음 개발되었을 때는 산업 제조에만 국한되었습니다. 그러나 오늘날 로봇공학은 물류 시설에서 보편화되었습니다.

로봇 공학 및 자동화의 일반적인 형태로는 자동 보관 및 검색 시스템, AI 주도 분류기, 자동 가이드 차량 등이 있습니다. 이러한 시스템은 주문 피킹 비용을 50% 절감하고 주문 피킹 및 포장의 속도와 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

자율주행트럭 등 자율주행차 개발도 진행 중이다. 전문가들은 자율주행차가 라스트 마일 배송 효율성을 높이고 운전자 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. Gartner 연구에서는 2026년까지 대기업의 75%가 창고 운영에 내부물류 로봇의 일부 측면을 채택할 것이라고 예측했습니다.

3) 클라우드 컴퓨팅과 인공지능

공급망 관리 의 주요 관심사는 풍부한 데이터를 활용하여 의사 결정과 자원 효율성을 향상시키는 것입니다. 이에 유용한 새로운 공급망 기술은 클라우드 컴퓨팅과 인공지능입니다.

AWS, Microsoft Azure 및 IBM Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 시스템은 기업이 공급망을 디지털 데이터로 저장하는 데 도움을 주는 것으로 알려져 있습니다. 기업은 데이터 과학 알고리즘을 배포하여 판매 데이터를 분석할 수 있습니다. 그들은 언제든지 비즈니스 프로세스를 개발하고 데이터 손실 위험 없이 여러 지역의 여러 부서와 협업할 수 있습니다.

인간 행동을 모방하는 AI의 동적 능력은 일상적인 작업을 처리하고 자동 조종 장치에서 실행하는 데 탁월한 도구입니다. AI 알고리즘은 데이터를 몇 초 만에 처리할 수 있어 결국 용량 계획이 향상됩니다. AI를 적용하면 기업은 정확한 재고 계획, 창고 변수 개선, 정시 배송 계획 등을 수행할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅과 AI의 이점으로 인해 공급망 관리에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. Accenture에 따르면 팬데믹 기간 동안 클라우드 컴퓨팅으로 전환한 기업의 52%에서 탄력성이 향상되었습니다. 또한 수요 예측 정확도가 26% 증가하고 수익이 5% 증가했습니다.

4) 블록체인과 빅데이터

공급망에 투명성을 주입하는 데 있어서 블록체인보다 더 효과적인 것은 없습니다. 블록체인은 금융 거래에 관한 정보를 담고 있는 '불변의 원장' 역할을 합니다. 거래 기록을 쉽게 추적하고 확인할 수 있습니다.

공급망에 적용하면 정보 흐름과 재고 흐름을 추가로 추적할 수 있습니다. 블록체인을 사용하면 기업은 배송 케이스 누락, 결제 중복 사례, 재고 데이터 오류를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 정확성 측정 기준으로 인해 블록체인은 Walmart, Proctor and Gamble, IBM과 같은 소프트웨어 및 소매 대기업에서 적극적으로 사용됩니다.

블록체인과 마찬가지로 빅 데이터 분석은 모든 형태의 영숫자 데이터를 분석하여 공급망 관리를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 운영 효율성에 대한 중요한 통찰력을 생성할 수 있는 놀라운 역량을 제공합니다. 빅 데이터 분석을 통해 기업은 공급업체 성과를 평가하고 숨겨진 비용을 모니터링하며 비용을 절감하고 생산을 극대화할 수 있습니다.

5) 사물인터넷(IoT)

IoT 기술은 흔히 RFID(Radio Frequency Identification), 바코드 리더기, GPS 모니터 등 센서를 탑재한 것으로 이해된다. IoT 기술은 생산을 지원하고 화물을 모니터링하며 차량 위치를 관리하기 위해 제조 및 운송 분야에서 가장 잘 사용됩니다.

IoT 센서는 물류 여정에서 자산 이동성을 모니터링하는 데 특히 유용한 추적 데이터 체인을 생성하는 데 매우 적합합니다. IoT 센서 데이터를 사용하여 잘못 배치된 재고를 감독하고, 시간에 민감한 상품의 온도를 확인하고, 배송 경로를 재설정할 수 있습니다.

IoT 기술은 기업이 재고 관리 및 수익 손실에 대처하는 데 도움이 되므로 물류 부문에 많이 배치됩니다. 업계 연구에 따르면 2027년까지 IoT 시장은 24.9% 성장할 수 있을 것으로 예상됩니다.

6) 예측 데이터 분석

예측 분석은 과거 데이터와 통계 모델링을 결합하여 미래 예측 결과를 도출합니다. 예측 분석을 딥 러닝 알고리즘과 결합하면 공급망 병목 현상과 새로운 위험에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예측 데이터 분석은 공급망 관리에 여러 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 이들 중 일부에는 경로 매핑, 창고 최적화, 물류 프로세스 감사 및 공급업체 분석이 포함됩니다.

그러나 가장 중요한 사용 사례는 수요 관리 및 예측입니다. 예측 분석은 일련의 데이터 마이닝, AI 알고리즘 및 통계 모델을 혼합하여 향후 판매를 예측하고 고객 수요를 예측합니다.

다른 정량적, 정량적 방법에 비해 최소 50% 이상 정확도가 높은 것으로 알려져 있습니다. 오류 마진을 30%-50% 줄이는 것으로 입증되었습니다. 수요 관리와 예측은 생산 주기와 재고 관리를 감독하는 중요한 영역입니다. 제조 기업은 예측 데이터 분석을 배포하여 생산 주기를 최적화할 수 있습니다.

기술을 구현하여 공급망 효율성을 높이는 5가지 방법

새로운 공급망 기술이 효율성을 높일 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1) 주문 정확성 및 주문형 배송 시나리오 개선

주문 정확성과 주문형 배송률은 모든 회사가 고객을 만족시킬 수 있는 능력을 확인하는 두 가지 지표입니다. 적절한 기술을 활용하지 않으면 모든 주문이 올바르게 선택 및 포장되거나 제 시간에 배송되는지 확인하기가 어렵습니다. AI 알고리즘과 빅데이터 분석을 통해 적시에 주문을 배송할 수 있는 올바른 경로를 찾을 수 있습니다.

전통적인 주문 선별 과정은 노동 집약적이며 번거롭고 무거운 장비를 사용해야 합니다. 하나의 주문을 수동으로 선택하려면 많은 시간과 비용이 필요할 수 있습니다. 그러나 IoT와 로봇 공학 기술은 비용과 시간 소비를 줄이고 피킹 오류를 최소화하며 주문 이행을 가속화할 수 있습니다.

2) 엔드투엔드 가시성과 민첩한 위험 관리 촉진

공급망은 여러 파트너로 구성되므로 엔드투엔드 가시성을 갖춘 투명성 문화를 조성하면 신뢰를 그대로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실시간 통합 추적을 통해 모든 이해관계자가 자신의 역할을 수행하여 적시에 고객 요구를 충족하고 위험을 방지할 수 있습니다.

IoT, 블록체인, 디지털 타워와 같은 기술은 연결성을 개선하고 물류 흐름을 관리하며 주문 주기를 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 기업은 재고 손실, 잘못된 배송의 위험을 제한하고 수익 손실을 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 기술 중 일부는 최소한의 인프라만 필요하므로 확장에 따른 위험도 줄어듭니다.

예를 들어 RFID 칩과 같은 IoT 장치는 빠른 엔드투엔드 추적을 위해 제품 정보를 저장하는 스마트 라벨입니다. 빅데이터 분석은 EDD 예측에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI 알고리즘은 수요를 예측할 수 있습니다.

3) 물류 운영 및 수요 대응력 향상

수요 대응성과 물류 운영 정확성을 개선하려면 추세 예측과 용량 계획을 따를 수 있는 기술이 필요합니다. 팬데믹 이후로 편향된 소비자 행동과 수요-공급 비율의 예측 불가능성에 대한 실질적인 우려가 있어왔습니다.

끊임없이 변화하는 시장 상황에서는 머신러닝(ML), 고급 데이터 예측, 빅데이터가 특히 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술은 창고 효율성을 촉진하고 배송 워크플로를 업그레이드하며 규정 준수 지침을 강화합니다. 예를 들어, 블록체인은 재고 흐름을 정확하게 추적하고 재무 성과를 모니터링할 수 있습니다.

마찬가지로, 코봇과 같은 자동화 장치는 직원이 생산 워크스테이션에서 재고 보관, 검색 및 이동 속도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 AI를 통해 공급업체는 빠른 보충을 위해 재고를 추적하고 품절을 방지할 수 있습니다.

4) 공급업체 간 협업 및 커뮤니케이션 강화

공급망의 변동성과 공급 변동을 견디는 가장 좋은 방법 중 하나는 여러 공급업체 및 공급업체와 협력하는 것입니다. 현지 공급업체든 국제 제조업체든 작업을 신속하게 수행하는 파트너를 찾는 것이 충족되지 않은 수요를 해결하는 열쇠입니다.

공급업체/벤더 검색을 개선하기 위해 기업은 잠재적 파트너의 비즈니스 역량을 분석하고 조달 전략을 조사할 수 있습니다. 빠르고 효과적이며 안정적인 기술을 사용하면 커뮤니케이션을 단일 채널에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체를 올바른 생산자와 더욱 연결하고 파트너 간의 연결성을 강화할 수 있습니다.

따라서 기술은 공급업체 간 협업을 개선하고 모든 운영 요소를 볼 수 있는 전체적인 분위기를 조성할 수 있습니다. 디지털 트윈을 통해 기업은 잠재적인 문제와 커뮤니케이션 격차를 분석하고 공급업체의 감독을 방지할 수 있습니다.

5) 정확한 수요 예측 및 예측을 얻으십시오

새로운 공급망 기술은 기업이 위험을 피하기 위해 완화 전략을 통합할 수 있도록 경고 신호를 예측할 수 있습니다. 그러한 두 가지 위험은 예측할 수 없는 고객 수요와 전례 없는 날씨입니다. 이 두 가지 상황 모두 공급망을 방해하고 중단시킬 수 있습니다.

빅 데이터 분석 및 ML은 과거 기록을 분석하고 수요 감소 또는 다가오는 사이클론 예측과 같은 조기 경고 신호를 제공할 수 있습니다.

기업은 Kinaxis, Logility, Oracle, Tableau와 같은 도구를 사용하여 공급업체 행동을 검토하고 잠재적인 이상 현상을 예측할 수 있습니다. 그러한 예 중 하나가 계약 위반입니다. 예측 및 예측 도구를 사용하면 소매업체는 높은 회전율과 고객 수요 증가 상황에 대비할 수 있습니다.

결론

공급망은 상품이 생산되고 판매되는 방식을 제어하는 ​​관계와 프로세스의 복잡한 웹입니다. 광범위한 운영에서 자산에 대한 통제력을 상실하고 비효율성이 발생하기 쉽습니다.

이것이 바로 기술이 자동화, 의사결정 정확성 및 공급망 측면에 대한 통제를 촉진하는 것이 중요한 이유입니다. 다행히도 공급망 효율성과 탄력성을 향상시킬 수 있는 여러 가지 새로운 공급망 기술이 등장하고 있습니다.

자주 묻는 질문

1) 3D 프린팅은 공급망에서 어떻게 유용합니까?

3D 프린팅은 공급망에서 특별한 역할을 합니다. 기업의 생산 규모를 늘리는 데 도움이 되는 제조 기술입니다. 3D 프린팅은 고가의 하드웨어 비용을 절감하고, 탄소 배출량을 줄이며, 심지어 현지 조립 허브에서 생산이 이루어질 수도 있습니다.

2) 새로운 공급망 기술을 구현하는 데 비용이 얼마나 드나요?

새로운 공급망 기술을 구현하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 연간 수익이 5천만 달러 미만인 중소기업의 경우 디지털 트윈, 컨트롤 타워, AI가 탑재된 SCM 소프트웨어를 업그레이드하는 데 드는 비용은 평균 30,000달러가 될 수 있습니다. 그러나 대기업은 SCM 소프트웨어에 더 많은 기술 맞춤화를 통합할 수 있으며 비용은 평균 171,000달러가 될 수 있습니다.