제조업의 디지털 공급망의 5가지 동인

에 따르면 최근 연구 , 견고한 디지털 공급망 인프라가 없는 경우 제조업체는 최대 44%의 공급망 복잡성과 비효율성을 예상할 수 있으며, 이는 성장 장벽을 만들 수 있습니다.

제조 분야의 디지털 공급망이란 무엇입니까?

제조 분야의 디지털 공급망 제조업체가 기존 데이터 세트의 데이터 분석을 사용하여 공급망 효율성을 달성하도록 도울 수 있습니다.

센서 및 연결된 자산에서 데이터를 캡처하고 인공 지능을 활용하여 이 머신 데이터에서 통찰력을 추출하여 규범적 분석을 실행할 수 있습니다. 결과는 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 운영 산업 리더가 사용할 수 있는 매우 귀중한 실시간 정보가 될 수 있습니다.

제조 분야의 디지털 공급망의 고유한 특성은 회사가 몇 가지 간단하고 빠른 단계를 거쳐 설계에서 제조로 원활하게 이동할 수 있기 때문에 본질적으로 "온디맨드"할 수 있는 능력입니다. 이러한 맥락에서 기업의 스마트 공급망에 주문형 기능을 지원할 수 있는 계약 제조업체를 찾는 것은 공급업체의 리드 타임에만 의존하는 것이 아니라 진정으로 고객 수요에 의해 주도되는 공급망을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 제조 운영 효율성을 근본적으로 향상시키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

디지털 공급업체는 어떻게 작동합니까?

계약 제조업체 및 공급업체를 선택할 때 완전히 디지털화된 프로세스를 사용하여 디지털 방식으로 민첩한 응답을 제공할 수 있는 업체를 선택하는 것이 중요합니다. 여기서 속도는 디지털 기술을 사용하여 특정 부품 제조와 관련된 많은 계획 단계를 자동화함으로써 가능하기 때문에 중요한 요소가 됩니다.

디지털 제조업체는 제조 공급망에 새로운 차원의 속도와 민첩성을 제공할 수 있습니다. . 이를 통해 기업은 예측하지 못한 시장의 힘에 적절하고 신속하게 대응할 수 있으며, 주문형 제조를 활용하여 변화하는 고객 요구, 변동적인 수요, 공급망 중단 및 기타 여러 상황에 적응할 수 있습니다.

주문형 디지털 제조는 종종 중소 규모 생산에 가장 비용 효율적입니다.

제조 분야에서 디지털 공급망의 5가지 동인

핵심 공급망 프로세스 최적화

대부분의 공급망은 5가지 핵심 프로세스로 구성됩니다. 계획, 조달, 제조, 물류 및 반품. 많은 제조업체는 기존 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템 위에 데이터 인프라를 구축하여 이러한 핵심 프로세스를 최적화하는 데 현재 필요한 데이터를 사용하지 못하고 있습니다.

가장 중요한 단계는 이 데이터의 중요성을 인식하고 무결성을 유지하기 위한 거버넌스 프로세스를 개발하는 것입니다. 그 후에는 특히 해당 데이터가 있으면 차이가 날 수 있는 데이터 캡처를 개선해야 합니다. 고급 공급망 최적화 소프트웨어 그런 다음 여기에서 효율성을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 제조업체는 레거시 비즈니스를 유지하기 위해 현재 필요한 것을 최대한 활용할 수 있으며 기반이 만들어집니다. 운영 효율성을 위해 현금을 확보하여 기업이 새로운 경쟁 방식에 투자할 수 있도록 합니다.

적절한 공급망 비즈니스 프로세스 방향 보장

다음으로 중요한 동인은 제조업체가 기능 최적화를 넘어서는 데 도움이 되는 동인입니다. 신제품 개발과 관련이 있는 만큼 공급망을 종단 간 비즈니스 프로세스로 관리하는 데 동등하게 중요성을 부여해야 합니다. 고전적인 기능적 비즈니스 구조 전반에 걸쳐 비즈니스 프로세스 관점을 오버레이하려면 전체 조직 구조의 변경이 필요합니다. 기능적 자원을 활용하는 동안 경계를 허물어 기능적 목표보다는 전략적 목표를 중심으로 비즈니스를 최적화할 수 있으므로 이는 매우 중요합니다.

새로운 비즈니스 모델 탐색

대부분의 제조업체는 산업 발전의 두 단계 사이의 전환점에 있기 때문에 소비 주도 성장의 경제적 이점은 환경 및 사회적 비용에 비해 뒤쳐져 있습니다. 여기에는 기존 비즈니스 모델을 재정의하는 것이 포함되며 제품 제공에서 서비스로의 주요 전환이 필요하며 공급망 설계의 전환이 이를 뒷받침합니다. 디지털 기술은 이러한 새로운 비즈니스 모델의 핵심 촉매 역할을 할 수 있으며 조직의 단기 성공이 의존하는 기존 비즈니스 모델과 직접적인 충돌을 일으키기 때문에 파괴적입니다. 대규모 레거시 비즈니스의 경우 제조업체는 가능성의 기술을 탐구하고 미래의 비즈니스 모델을 구축할 수 있는 자유를 가진 조직을 설립할 수 있습니다.

데이터를 통한 핵심 의사 결정 추진

산업 데이터는 전통적으로 사일로 내에서 그리고 가치 사슬 전반에 걸쳐 파트너, 공급업체, 공급업체 및 기타 주체가 유지 관리하는 시스템 내에서 액세스할 수 없습니다. 이러한 데이터 사일로를 무너뜨리는 것은 확장된 공급망 전반에 걸쳐 데이터 가용성을 높여 제조업체가 보다 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 자산 추적 및 자동 데이터 수집과 같은 디지털 기술은 가치 사슬 전체에서 공유할 수 있는 자산과 비즈니스 프로세스 모두에 대한 전례 없는 가시성을 제공합니다. 이 데이터의 중요한 적용 중 하나는 기업이 수요에 즉시 대응하고 수요를 충족하기에 충분한 제품을 만들고 과잉 생산을 방지함으로써 보다 간결한 운영을 달성할 수 있도록 하여 더 큰 가시성을 제공하는 것입니다.

민첩하고 유연한 공급망 구축

오늘날의 글로벌 상황에서 제조업체는 채널 전반에 걸친 수요를 충족해야 하므로 옴니채널 상거래가 필요하므로 제조 공급망이 점점 더 복잡해집니다. 디지털 기술을 활용하여 공급망은 시뮬레이션을 실행할 수 있을 만큼 민첩하고 유연해야 합니다. 이러한 민첩한 공급망을 사용하여 제조업체는 이러한 도구를 사용할 수 있게 하여 추가로 반복하고, 실패하고, 쉽게 적응할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 고객 중심 환경에서 번창할 수 있는 최고의 준비가 될 것입니다.

디지털 공급망은 모든 산업과 전 세계에 혼란의 물결을 일으키고 있습니다. 글로벌 공급망은 추세에 발맞추고 제조 운영 및 프로세스에 대한 더 깊은 가시성을 확보하기 위해 앞으로 몇 년 동안 극적인 변화를 일으킬 태세입니다. 가치 사슬 전체의 제조업체는 새로운 기술을 조기에 채택하고 기존의 구식 프로세스를 재고하여 산업 파괴 요인에 맞서야 혜택을 볼 수 있습니다.

글로벌 공급망은 추세를 따라잡기 위해 앞으로 몇 년 동안 극적인 변화를 일으킬 태세입니다.

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