초자동화는 글로벌 공급망의 미래입니다

내부 및 외부 요인이 공급망에 상당한 영향을 미치는 것으로 입증되었지만 기술 발전으로 인해 그렇지 않습니다.

COVID 및 지정학적 문제와 같은 최근 사건으로 인해 글로벌 공급망의 약점이 드러났습니다. 2020년에는 글로벌 공급망이 흔들리고 필수품의 생산 및 유통이 지연되거나 완전히 중단됨에 따라 수많은 도전이 있었고 우리 업계는 거의 무릎을 꿇었습니다.

최근 Orange Business Services 설문조사에서 다국적 기업의 40%가 팬데믹으로 인한 위기에 대처할 수 없었고 기업의 83%가 1년 전보다 오늘날 공급망 위험에 대해 더 잘 알고 있다고 말했습니다.

비즈니스에 대한 모든 혼란과 마찬가지로 이를 기회로 전환하는 기업이 가장 큰 혜택을 보게 될 것입니다. 지난 한 해가 매우 힘들었다는 점은 부인할 수 없지만, 그 어느 때보다 디지털 혁신을 진전시킨 한 해였습니다. McKinsey and Company에 따르면 팬데믹이 시작된 이후로 기업의 85%가 디지털화를 가속화했으며 기업의 67%가 자동화 및 AI를 가속화했으며 기업의 36%가 공급망을 디지털화했습니다.

여전히 레거시 인프라에서 실행되고 관련 문제가 있는 기업은 혁신과 새로운 기술을 수용할 기회가 있습니다. '적시' 모델은 수년 동안 작동해 온 비즈니스 프로세스이지만 글로벌화된 디지털 세계에서는 더 이상 관련성이 없으며 기업은 적응해야 합니다.

AI 및 IoT와 같은 기술의 발전으로 초자동화와 결합되면 산업을 시작하고 공급망을 활성화할 수 있는 능력이 있습니다. 실제로 2025년까지 고객은 모든 제품과 생산물의 20% 이상을 만지는 최초의 인간이 될 것입니다. Gartner는 향후 4년 동안 완전히 자동화된 엔드 투 엔드 프로세스가 있는 제품 또는 제품의 상업적 사례가 엄청나게 많이 나올 것으로 예상합니다.

채택된 모든 기술이 공급망을 방해할 수 있는 어떤 일이 발생하더라도 계속해서 공급망을 움직일 수 있어야 합니다.

초자동화란 무엇입니까?

초자동화는 미래를 대비한 비즈니스에 매우 중요합니다. 여기에는 AI 지원 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 IoT, 챗봇, 블록체인과 같은 기타 디지털 기술이 포함되어 있어 문제를 해결하고 공급망의 비효율을 완화하는 데 도움이 됩니다.

공급망에는 일상적이고 반복적이며 규칙 기반이며 예측 가능한 스크립트 작업 실행이 포함되므로 RPA가 가져올 수 있는 이점에 이상적입니다. 또한 24시간 연중무휴로 작업하면서 동일한 프로세스 또는 작업을 더 빠르게, 오류를 줄이고 작업자에게 더 낮은 비용으로 수행할 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 따라서 PWC가 2030년대 중반까지 모든 직업의 최대 30%가 자동화될 수 있다고 예측하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

이로 인해 프로세스 자동화에 대한 일자리에 대한 우려가 제기되었지만 실제로 기술은 대체하는 것보다 수백만 개의 더 많은 일자리를 창출할 수 있습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 자동화로 인해 사라진 일자리보다 앞으로 몇 년 동안 더 많은 일자리가 창출될 것입니다.

초자동화는 시간이 많이 걸리고 비효율적인 작업을 인수하여 직원의 시간을 확보하여 비즈니스에 더 중요하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 하는 핵심입니다. 컴퓨터와 기계가 인간과 같은 수준으로 할 수 없는 많은 작업과 프로세스가 있습니다. RPA를 도입하여 시간을 확보함으로써 기존 인력을 재교육하고 비즈니스 내에서 혁신을 주도할 수 있습니다.

초자동화된 공급망의 이점

작년에는 공급망에서 개선할 영역이 분명히 있음을 보여주었습니다. 대용량 비즈니스 프로세스는 속도를 높이고 거의 실시간으로 적응할 수 있도록 간소화 및 자동화되어야 합니다. 소비자 수요 변화와 각 공급업체의 공급 가용성에서 외부 시장 요인 및 기타 여러 요인에 이르기까지 많은 것들이 공급망에 영향을 미칠 수 있습니다. 자동화와 신속하게 변경할 수 있는 능력이 없다면 이러한 효과는 공급망과 궁극적으로 비즈니스의 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

올바른 프로세스가 없으면 제품 재고가 수요와 일치하지 않고 견적에서 현금으로 구매 및 조달에서 지불 구매 주문이 정확하고 시기 적절하지 않을 수 있으며 송장 발행 시스템 워크플로가 비효율적일 수 있습니다. 환경이 얼마나 빠르게 변화하든지 공급망은 올바른 프로세스가 제자리에 있도록 조정해야 합니다. 과거에는 이러한 작업을 수동으로 수행했지만 기술 발전으로 RPA는 빠르게 자동화할 수 있습니다.

조달 및 예측 유지 관리에서 주문 관리 및 이행에 이르기까지 모든 것이 RPA의 이점을 누릴 수 있습니다. RPA는 일상적이고 반복적이며 안정적인 작업을 자동화하는 데 탁월하지만 모든 비즈니스 프로세스가 이렇게 간단하지는 않습니다.

IoT 센서, 기계 학습, 대화형 인텔리전스 및 프로세스 마이닝과 같은 다른 기술을 통합함으로써 RPA는 대부분의 워크로드를 처리할 수 있습니다. 예를 들어 RPA 봇은 머신 러닝을 사용하여 최선의 조치를 학습하고 설명이 필요한 경우 감독자와 챗봇 토론을 시작할 수 있습니다.

초자동화의 또 다른 예는 예측 유지보수를 통한 제조입니다. IoT 센서를 생산 라인 기계에 부착하면 데이터를 수집하고 자동으로 분석할 수 있습니다. 이 기술은 문제가 무엇인지 확인하고 유지 관리 일정을 잡기 위해 기계가 작동을 멈추기를 기다리는 대신 고장이 임박했음을 알리는 요인을 학습하고 사전에 유지 관리 또는 수리 일정을 잡을 수 있습니다. IoT와 RPA의 결합을 통해 제조업체는 오류를 제거하고 응답 시간을 개선하며 가장 중요한 것은 기계 문제로 인한 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

성공적인 글로벌 공급망의 미래는 초자동화입니다. 우리의 연구에 따르면, 설문에 응한 기업의 42%가 자동화를 사용하여 위험을 관리하고 있다고 밝혔으며, 이는 향후 2년 동안 두 배가 될 것입니다. 다국적 기업의 80%는 이제 자동화가 직원과 공급망 파트너 모두에게 데이터 통찰력을 제공하는 데 필수적이라고 믿습니다. 지금 이 기술에 투자함으로써 조직은 통제할 수 없는 요인이 발생하더라도 공급망의 미래를 대비하고 경쟁력을 유지하며 글로벌 산업을 계속 움직일 수 있습니다.