공급망 최적화 소프트웨어 – 제조업체를 위한 종합 가이드

공급망 최적화란 무엇입니까?

공급망 최적화는 제조 공급망 프로세스의 핵심 구성 요소로, 기업이 고객에게 효과적인 제품이나 서비스를 제공할 수 있도록 투입 비용을 통제할 수 있도록 도와줍니다. 공급망 최적화 소프트웨어를 사용한 공급망 최적화 자재 납품의 우수성 측면에서 전체 공급망 성과를 극대화하는 것 이상입니다. 또한 조직 전체에 미치는 긍정적 또는 부정적 영향을 고려하지 않고 개별 사업부 또는 부서의 성과에만 의존하는 범위를 훨씬 뛰어넘습니다.

공급망 최적화에는 프로세스에서 가능한 모든 운영 제약과 병목 현상을 포함하면서 가장 생산적이고 수익성 있는 조직 성과를 생성할 수 있는 중요한 최적의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다. 또한 필요한 제품 라인을 제조하기 위한 최고의 공장과 같은 다양한 가능성을 평가합니다. 또한 판매할 제품 또는 서비스의 양과 최종적으로 운영할 가장 비용 효율적인 시장을 선택하는 것과 같은 주요 고려 사항이 포함됩니다.

공급망 최적화에는 어떤 것이 포함됩니까?

여기에는 제조 및 유통 공급망의 최적 운영을 보장하기 위한 프로세스와 도구의 적용이 포함됩니다. 여기에는 공급망 내 최적의 재고 배치, 제조 비용, 운송 비용 및 유통 비용을 포함한 운영 비용 최소화가 포함됩니다. 이 프로세스에는 일반적으로 컴퓨터 소프트웨어를 사용한 수학적 모델링 기술의 적용이 포함됩니다.

오늘날 제조 기업의 공급망은 사람, 프로세스 및 기술의 복잡한 생태계로 진화했습니다. 스마트 공급망은 지난 20년 동안 사물 인터넷(IoT)과 첨단 기술의 확산으로 인해 크게 확장되었습니다. 이러한 혁신은 기업의 물리적/가상 벽을 훨씬 뛰어 넘는 파트너, 유통업체 및 공급업체 간의 혁신적인 협업을 진정으로 촉발했습니다. 또한 웹 2.0 도구의 사용 증가, 클라우드 및 IoT 주도 고급 기술을 포함한 최근 기술 발전으로 인해 제조업체는 이제 효과적이고 효율적인 공급망 관리를 위해 운영 및 프로세스를 최적화하기 위해 최신 기술과 도구를 발전시키고 적용해야 합니다. 그 결과 제조업체는 점점 더 복잡해지고 경쟁적이며 투명한 공급망에 영향을 미치는 과제, 기회 및 절충안을 더 잘 인식하고 대비하게 되었습니다.

최적화된 공급망은 언제든지 최적화된 상태를 유지하고 비용을 관리하며 가장 중요한 것은 수요의 사소한 변동에도 즉각적으로 대응합니다.

공급망 최적화를 사용하여 비즈니스 문제 해결

Gartner에 따르면 2020년 말까지 공급망 계획 공급업체의 95%가 솔루션에서 감독 및 비감독 머신 러닝에 의존할 것입니다. Gartner는 또한 2023년까지 지능형 알고리즘과 AI 기술이 모든 공급망 기술 솔루션의 25%에 걸쳐 임베디드 또는 증강 구성 요소가 될 것이라고 예측합니다.

기계 학습, AI 및 데이터 과학과 같은 고급 기술을 공급망 계획 프로세스에 적용하면 제조업체를 위한 원활하고 최적화된 공급망이 자동으로 생성됩니다. 이는 다음과 같은 여러 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

재고 관리

재고 관리는 조달, 주문 이행 및 생산 능력 계획을 포함하여 공급망의 다른 여러 부분에 영향을 미치므로 공급망 최적화의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 여기에는 원자재, 예비 부품 계획, 최종 제품 배송의 전체 영역이 포함되며 이 모든 작업은 재고 관리 하에 있습니다.

공급망 최적화는 정확한 재고에 직접적인 영향을 미치며 제조업체는 최적의 재고 재고 수준을 유지할 수 있습니다. 간소화된 재고 관리를 통해 제조업체는 재고 없음에 대해 고객을 실망시키지 않으면서 주문을 제시간에 이행하는 동안 오류를 방지할 수 있습니다.

수요 예측

최적화된 공급망 시스템을 갖춘 제조업체는 정확한 계획 및 수요 예측을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 수요에 대한 정확한 보기를 통해 공급망 관리자는 시장 수요 및 공급 변동에 대한 올바른 그림을 얻고 항상 사용 가능한 적절한 양의 재고를 유지할 수 있습니다. 효과적인 수요 계획을 통해 제조업체는 비용을 크게 절감하고 효과적인 생산 및 배송 계획을 수립하는 동시에 리드 타임을 대폭 단축할 수 있습니다.

공장 현장 통제

제조업체는 우수한 공급망 네트워크 최적화 소프트웨어를 사용하여 전체 공장 현장 제어에서 큰 이점을 볼 수 있습니다. 전체 공장에서 진행되는 상황에 대한 정확한 입력을 제공하는 단일 시스템을 갖추면 제조업체가 공급망 결정을 내리기 위해 외부 구매 주문 또는 예측에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 프로세스에 더 많이 연결된 고객은 향상된 주문 경험을 즐깁니다. 또한 스마트 공급망 관리 솔루션을 통해 제조업체는 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 근로자의 시간 할당을 정확하게 예측할 수 있으므로 더 자주 더 정확하게 청구할 수 있습니다.

의사결정

생산 현장에서 일상적인 의사 결정을 내리는 것은 시간이 많이 걸리고 제조업체에게도 갈등이 될 수 있습니다. 사실 공급망을 최적화할 때 더 나은 결정을 내리는 능력이 종종 간과됩니다. 그러나 이것은 또한 고려해야 할 중요한 측면이기도 합니다. 공급망 네트워크 최적화를 통해 공급망의 효율성을 높일 수 있으므로 더 나은 정보를 얻고 더 긍정적이고 영향력 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

이는 특히 실시간 분석에서 가져온 데이터를 사용할 때 매우 유용합니다. 실시간 데이터가 중요한 공장 운영에 직접 적용되면 제조업체는 정확하고 정보에 입각하여 시기적절한 결정을 내릴 수 있습니다. 정확한 데이터 가시성을 통해 제조업체는 모호하고 오래된 정보로부터 보호받을 수 있습니다.

병목 제거

산업 생산량의 거의 40%가 고객에게 도달하기도 전에 낭비됩니다. 시기 적절하지 않은 운영 병목 ​​현상으로 인해 세계 생산 시장에 12조 달러의 손실이 발생하고 이 낭비의 대부분을 차지합니다. 이러한 낭비는 제조업체가 운영 목표를 달성하지 못하게 하고 물류 관리 시스템 및 공급망 관리 전략에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 제조업체가 공급망을 최적화하면 생산성, 수익성 및 성장을 방해하는 운영 병목 ​​현상을 예측하고 제거하는 데 도움이 됩니다. 생산 및 성과 지표에 대한 실시간 가시성을 통해 공장 관리자는 병목 현상을 조기에 표시하여 최소한의 영향으로 해결할 수 있습니다. 이는 끊임없이 변화하는 병목 현상을 제거하는 데 도움이 됩니다.

공급망 최적화에서 기술의 역할

오늘날 빅 데이터, 클라우드 및 IoT 기술 지원 프로세스는 전체 공급 가치 사슬에 대한 조감도를 통해 제조업체를 돕고 있습니다. 사실 이는 전체 공급망에 대한 향상된 가시성으로 인해 범위가 훨씬 더 포괄적이고 범위가 훨씬 더 세부적입니다.

제조업체가 공급망 프로세스의 모든 구성 요소를 갖고 있으면 이 시스템의 매 순간 기능을 추적, 선택 및 추적해야 하는 전체적인 개요의 이점을 누릴 수 있습니다. 그들은 또한 비교를 수행하고 다양한 공급업체로부터 조달하는 데 필요한 필수 자재를 신속하게 재구성할 수 있는 능력을 얻습니다. 이는 비용 계산, 전체 리드 타임을 줄이기 위한 다양한 운송 옵션 간의 비교 및 ​​최종 고객에게 도달하기 전에 완성된 제품 여정의 마지막 구간을 평가하는 것을 기반으로 합니다.

공급망 최적화 소프트웨어란 무엇입니까?

공급망 최적화 소프트웨어는 제조 공급망 내에서 주요 거래를 처리하는 동시에 공급업체 관계 네트워크를 효과적으로 관리하고 관련 비즈니스 프로세스를 제어할 수 있는 소프트웨어입니다.

모든 고객 요구 사항, 구매 주문서, 공급업체 계약을 처리하고 재고 수준을 유지하며 수요-판매-유통-창고 기능의 균형을 유지하는 데 도움이 됩니다. 잘 통합된 공급망 최적화 소프트웨어를 사용하면 수요 변동을 예측하고 공급망 파트너와 건전한 무역 관계를 구축하는 데 도움이 되므로 일상적인 운영 활동이 훨씬 더 원활해집니다. 대부분의 경우 구매 주문, 미수금, 미지급금 등을 포함하는 조직의 회계 절차와 잘 통합되어 공급망 네트워크에 대한 재정적 영향도 처리하는 데 도움이 됩니다.

공급망 최적화 소프트웨어가 어떻게 도움이 됩니까?

공급망 최적화 소프트웨어는 제조업체가 조달에서 R&D 및 최종 생산 및 배송을 통한 자재 소싱에 이르기까지 전체 제조 또는 유통 가치 사슬을 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이와 같은 제품을 사용하면 개별 공급업체에 초점을 맞추는 대신 전체 시스템을 사용할 수 있는 완전한 시야를 확보하고 공급망 비용과 위험을 줄이는 동시에 배송 속도를 개선하는 혁신적인 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 필수 프로세스를 방해하고 생산성과 효율성을 저하시킬 수 있는 공급 가치 사슬의 운영 병목 ​​현상을 추적, 예측 및 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

공급망 최적화 소프트웨어 선택 - 고려해야 할 요소

원하는 정도의 공급망 최적화를 달성하려면 공급망 전체를 정확하게 반영하는 비즈니스 모델을 만들고 알고리즘을 사용하여 최상의 솔루션을 결정해야 합니다. 이를 위해서는 공급망을 최적화하는 데 필요한 추세와 올바른 개입을 식별하기 위한 예측 및 처방 분석과 같은 고급 분석이 필요합니다. 이는 비즈니스 프로세스를 복제하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 최적화 플랫폼, 최적화 솔버 및 임베디드 최적화 애플리케이션과 같은 소프트웨어 솔루션을 채택하는 것을 의미합니다.

공급자 재고 관리

주문 이행은 데이터 기반 제조 운영의 필수적인 부분이므로 완전한 가시성과 함께 낮은 운송 비용으로 제조업체를 도울 수 있는 물류 최적화 소프트웨어는 가장 효과적인 공급망 솔루션을 제공할 수 있습니다.

수요 계획

제조업체가 고객의 요구를 더 잘 이해하기 위해 예측할 수 없는 수요 시나리오를 예측할 수 있다면 정확한 수요, 공급 및 가격 예측 계획을 가능하게 하는 공급망 최적화 소프트웨어가 확실한 선택입니다.

교통 계획

제조업체가 운송 및 유통을 위한 가장 효율적이고 최적의 경로를 결정하는 데 도움이 되는 공급망 계획 소프트웨어가 항상 선호되어야 합니다.

원활한 기술 통합

기술을 손쉽게 활용하는 데 도움이 되는 고급 기능을 제공할 수 있는 공급 최적화 소프트웨어는 더 나은 투명성, 통합 및 비용 절감을 가져올 수 있습니다.

공급망 최적화 소프트웨어의 주요 기능

재고 관리

원자재, 재고 자재 및 장비 예비 부품의 가용성을 추적하고 관리하는 데 필요합니다. 이 기능은 주요 자산 관리, 효과적인 바코드 통합, 재고 및 가격 예측에 대한 미래 수요를 제공하는 제조업체에 도움이 될 수 있습니다.

주문 관리

조달 주문 프로세스를 자동화하는 데 필요합니다. 이는 구매 주문 추적 생성, 공급업체 배송 조정 및 일정 수립, 주요 가격 책정 및 제품 구성 설계에 도움이 될 수 있습니다.

물류 및 배송 조정

필수 운송 채널을 조정하고 배송 프로세스를 개선하며 최종 고객에게 정시 배송을 보장하는 데 필요합니다. 효과적인 창고 관리 기능은 효과적인 보관 최적화, 라벨링, 노동 관리 등을 가능하게 합니다.

수요 및 가격 예측

고객 수요, 가격 역학, 조달 계획 및 그에 따른 생산 프로세스 관리를 예측하고 예측하는 데 필요합니다. 정확한 공급망 예측은 운영 병목 ​​현상을 제거하고, 정확한 수익 수치와 고객 수요를 예측하고, 정확한 생산 및 운영 비용을 결정하고, 공급업체의 성과를 평가하고, 완료해야 하는 프로젝트의 추정치를 생성하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

주문 반품 관리

손상된 완제품을 검사 및 감지하고 환불 또는 보험 청구를 효과적으로 처리하는 데 필요합니다.

인공 지능 및 기계 학습을 통한 공급망 최적화의 미래

제조 공급망의 환경이 진화함에 따라 공급망 관리 기능 자체의 초점이 분석적 수요 계획 및 통합 S&OP와 같은 고급 운영 계획 프로세스로 이동했습니다. 인더스트리 4.0은 기업이 공급망을 설계하고 최적화하는 방식을 재고해야 하는 엄청난 혼란을 초래했습니다. 기존의 작업 방식을 바꿀 수 있는 몇 가지 기술이 현재 적용되고 있습니다. 변화하는 고객 요구 사항에 적응해야 하는 기본적인 필요성과 함께 공급망은 운영 효율성 수준에 직접적인 영향을 미치고 조직 자체를 디지털 공급망으로 전환할 기회도 있습니다.

이제 우리는 제조 현장에 Supply Chain 4.0을 환영했습니다. 이것은 공급망 최적화에 고급 로봇 공학과 빅 데이터의 고급 분석을 적용하여 IoT를 적용한 것입니다. 제조업체가 모든 것에 센서를 배치함에 따라 이는 모든 곳에서 공급망 네트워크를 만들고 모든 것을 자동화하고 모든 것을 분석하여 성능과 고객 만족도를 크게 향상시키는 데 도움이 됩니다.

다음은 몇 가지 흥미로운 통계입니다.

1. PwC에 따르면 AI는 비즈니스 수행 방식을 변화시킬 수 있는 힘이 있으며 2030년까지 세계 경제에 최대 15조 7000억 달러를 기여할 수 있습니다.

2. McKinsey studies reveal that among the various industries to benefit most from AI in supply chain adoption, supply chain management is in the top three, and 76% of the survey respondents in supply chain companies have already reported moderate to significant value from deploying AI.

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