산업 제조
산업용 사물 인터넷 | 산업자재 | 장비 유지 보수 및 수리 | 산업 프로그래밍 |
home  MfgRobots >> 산업 제조 >  >> Manufacturing Technology >> 자동화 제어 시스템

성능 지표 자동화:수요 및 재고 예측으로 시작

Mike Mills, Blue Ridge 비즈니스 컨설팅 이사

2021년은 기업이 소비자가 원하는 품목, 채널, 재고 금액, 이러한 제품에 대해 얼마를 지불할 것인지를 포함하여 새로운 시장 기회에 대한 더 빠른 통찰력이 필요한 해입니다.

이 수준의 민첩성으로 새로운 영역에서 경쟁할 수 있는 능력은 혼돈을 푸는 열쇠가 될 것입니다. 전자 상거래가 거의 즉시 사용할 수 있는 경쟁력 있는 제품으로 시장을 계속 위협함에 따라 소비자 트렌드의 변화로 인해 재고 진열대가 더욱 어려워질 수 있습니다.

유통업체, 소매업체 및 제조업체의 3분의 2는 운송, 노동 및 상품이 전년도보다 더 빠르게 증가하고 있다고 보고합니다. 자동화는 완전한 필수 요소가 되었습니다. 코로나는 필요성을 확대했습니다.

운송 문제로 인한 리드 타임 증가로 인해 온라인 유통업체 및 소매업체만큼 빠르게 수요 변화에 대응하기가 어려워졌습니다. 운영비가 계속 오르는데 유통업체는 이를 고객에게 전가할 수 없다. 더 높은 가격 투명성을 제공하는 전자 상거래 사이트와 경쟁해야 하는 필요성과 함께 이러한 더 높은 비용은 운영 마진에 압력을 가합니다.

성능 측정항목 자동화

여러 성과 지표를 추적하는 회사는 현재 기술이 비즈니스 상태, 고객 지표, 의사 결정의 재무 및 서비스 영향을 이해하는 데 필요한 실행 가능한 통찰력을 제공하지 못한다는 사실을 자주 발견합니다. 현재 비즈니스 동향에 대처할 수 있는 프로세스를 갖춘 기업은 거의 없으며 비즈니스를 성공적으로 계획하고 운영할 수 있는 도구와 프로세스가 부족합니다.

최고의 도매상은 자동화가 부족하여 회사 목표를 달성할 수 없다고 자주 공유합니다. 특히, 자동화가 부족하다는 것은 느리게 움직이는 제품과 계절 품목에 대한 관리가 부실하다는 것을 의미합니다. 이러한 측정항목은 예측 정확도 향상이라는 자동화 가치 제안에 부차적인 것입니다.
전체 기업의 거의 2/3가 고객 서비스, 재고 회전율, 재고 비용을 기반으로 한 성공이 자동화 기술을 통해 실현되는 최고의 측정 기준이라고 보고합니다.

수요 및 인벤토리 예측 자동화

자동화 도구를 통해 기업은 비즈니스 목표를 달성하기 위해 주문형 및 재고 예측을 보다 잘 처리할 수 있습니다. 재고 목표를 달성했다고 보고한 회사들조차 평균 3.66%의 재고 증가를 경험했는데, 이는 평균 매출 증가율보다 낮습니다.

재고를 더 잘 자동화하고 관리하는 회사는 더 적은 수의 제품을 보유하고 있으므로 현금을 확보하여 비즈니스의 다른 영역을 최적화하거나 다음 대규모 IT 프로젝트에 비용을 지불할 수도 있습니다.

2021년 수익 개선 자동화

수익 개선은 2021년의 주요 목표가 되어야 하며 더 나은 예측 및 재고 관리가 그 목표를 달성합니다. 기업은 현재 기술과 측정 도구를 평가하여 개선하고 투자할 부분을 찾아야 합니다. 재고와 관련하여 모든 회사의 거의 절반이 품목 또는 고객의 중요성에 따라 다양한 서비스 수준을 제공할 수 있습니다. 다른 사람들은 수요 변화를 기반으로 계획을 평가하고 판매, ​​구매 및 기타 재정을 예산과 조정하는 도구를 사용합니다. 안타깝게도 기업의 4분의 1 이상이 이러한 도구를 사용하지 못하고 있습니다.

재고 계획 소프트웨어와 관련하여 현상 유지 또는 레거시 시스템은 필요한 정보를 제공하지 못합니다. 그러나 너무 자주 사내 솔루션은 수익 개선을 달성하기 위한 자동화가 부족하고 비즈니스를 더 잘 이해하기 위해 외부 분석을 계속 사용해야 합니다.

더 나은 데이터 및 예측

더 나은 데이터와 예측을 가진 회사가 비즈니스를 가장 효과적으로 통제합니다. 기업이 경제 동향에 반응하기보다 사전 계획에 집중할 수 있도록 지원하는 것은 중요한 변화입니다. 소비자 수요 측정항목과 개선된 공급망 분석은 추가 비용이 발생하고 관리하는 위치에 대한 통찰력을 제공할 수도 있습니다.

예측 및 계획을 위한 기계 학습 기술에 관심이 있는 도매 유통업체의 수가 2021년에는 40% 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 데이터는 AI 및 머신 러닝의 실제 이점이 수익 개선 자동화에 도움이 되는 것으로 입증됨에 따라 계속 증가할 것입니다.

수익을 개선하고 비용을 더 잘 통제하려는 사람들은 재고 수준을 더 잘 처리하는 것이 필수적이라는 것을 이해합니다. 가격 최적화, 더 나은 수요 예측 및 통합 비즈니스 계획 기술과 결합된 공급망 계획 소프트웨어의 사용은 서비스를 개선하고 이윤을 되살릴 것입니다.

데이터 분석 도구 및 기타 기술에 대한 투자는 뚜렷한 경쟁 우위를 창출합니다. 코비드는 경제적 불확실성, 혼란, 변화하는 소비자 수요를 야기했습니다. 실시간 데이터 분석만이 기업에 민첩성, 유연성 및 최적화 능력을 부여합니다.

저자 소개:Mike Mills는 Blue Ridge의 비즈니스 컨설팅 이사입니다. 20년 이상의 공급망 전문 지식을 갖춘 주제 전문가인 Mike는 영업 프로세스 전반에 걸쳐 전문 지식을 제공하여 Blue Ridge에 가치를 더합니다. Mike는 각 판매를 현상 유지에 도전하고 Blue Ridge 솔루션이 조직의 수익에 가시적인 영향을 미칠 수 있는 방법을 소매업체와 유통업체에 보여줄 기회로 간주합니다.


자동화 제어 시스템

  1. 인내와 끈기로 이끌다
  2. Stuart Fergusson의 유지 관리 지표 및 KPI(PODCAST)
  3. IoT 및 사이버 보안
  4. IIoT 프로젝트는 자산 및 확실한 기밀성으로 시작합니다.
  5. 빅 데이터 프로젝트 및 AI로 비즈니스 성과 창출
  6. 스마트 계약이 수요 감지 및 이행 속도를 높이는 방법
  7. 소매업체와 공급업체가 함께 주문형 예측을 할 수 없는 이유는 무엇입니까?
  8. 제조업의 AI 및 빅 데이터에 대한 PwC의 5분
  9. 방해하거나 죽습니까? 기초부터 시작하라
  10. 데이터와 AI로 제조 문제 해결