공급망 분석 - 지능형 제조를 향하여

공급망 분석이란 무엇입니까?

공급망 분석 공장 전체에서 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하여 제조 운영 효율성과 전반적인 운영 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 유효한 공급망 분석을 통해 제조업체는 이제 전략적, 운영 및 전술적 결정을 내리기 위한 정확한 실시간 데이터를 확보할 수 있습니다. 또한 소싱, 제조, 유통 및 물류에 이르는 전체 공급 가치 사슬을 포괄합니다.

일반적인 공급망 과제

대부분의 제조업체가 직면한 가장 일반적인 공급망 문제는 다음과 같습니다.

<울>

계획과 실행 간의 제한된 동기화.

공장 전체에서 실시간 데이터 가시성이 부족하고 모든 비즈니스 및 채널에서 이 데이터에 대한 여러 버전의 진실과 보기가 있습니다.

재고 수준 변동 또는 초과 재고를 유발하는 정기적인 품절 문제

네트워크 및 배포 공간에 유연성이 없어 서비스 비용과 고객 서비스 수준 사이에서 우선 순위를 정하기 어렵습니다.

가격 변동성, 생산 라인 불균형 및 최적화되지 않은 배치 크기로 인해 자산 활용도가 낮습니다.

공급망 분석이 제공하는 가치

Gartner의 최근 연구에 따르면 분석을 사용하여 높은 수준의 ROI를 달성한 조직은 29%인 반면 ROI가 없는 조직은 4%에 불과합니다.

공급망 분석은 제조업체가 최소한의 노력과 투자를 포함하여 전체 공급망에 대한 보다 명확하고 연결성이 높으며 전체적인 관점을 통해 위의 과제를 극복하도록 도울 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 그들에게 큰 가치를 제공합니다.

<울>

공급업체 성과에 따라 더 나은 소싱 결정을 내릴 수 있습니다.

현재 및 미래 생산 규모 전반에 걸쳐 가능한 공급망 위험 지적

과거 사건의 정확한 근본 원인을 분석하여 미래의 혼란을 줄입니다.

주문 데이터를 기반으로 제품 개발 기회를 효과적으로 발견합니다.

제품/서비스 설계 변경이 생산 비용에 미치는 영향 분석

공급망 분석 - 기회

1. 판매, 재고 및 운영 계획

일반적으로 판매 및 재고 계획은 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 SCM 계획 도구의 광범위한 입력이 필요하기 때문에 공급망에서 가장 데이터 중심적인 프로세스입니다. . 공급망 분석을 통해 제조업체는 새로운 내부 및 외부 데이터 소스를 효과적으로 사용하여 실시간 수요 및 공급 형성을 현실화함으로써 계획 프로세스를 재정의할 수 있는 더 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

2. 소싱

대부분 조달 물량 및 공급업체에 대한 데이터는 소싱 프로세스의 일부 특정 활동에 대해서만 수집됩니다. 그러나 정확한 공급 데이터를 사용하는 제조업체는 고전적인 지출 분석 및 연간 공급업체 성과 검토에도 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 공급 프로세스를 실시간으로 분석하여 정상적인 배송 패턴과의 편차를 식별할 수 있습니다.

3. 제조

빅 데이터 및 분석은 제조업체가 최소한의 시간과 노력으로 공장 운영을 간소화하는 데 도움이 되는 최고의 도구입니다. 예를 들어, 에너지 집약적인 생산 실행은 변동하는 전기 가격을 활용하도록 예약할 수 있습니다. 또한 조립 작업이나 부품 간의 치수 차이를 포함한 제조 매개변수에 대한 데이터도 분석하여 결함의 근본 원인 분석에 도달할 수 있습니다.

4. 창고

대부분의 물류 기능은 비용 중심적이며 조직은 경쟁 우위를 제공하는 고급 기술에 중점을 둡니다. 창고 보관은 또한 사용 가능한 ERP 데이터를 사용하여 많은 발전을 목격했습니다. 새로운 기술, 데이터 소스 및 분석 기술은 창고에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 새로운 3D 모델링 기술은 또한 창고 설계를 최적화하고 기존 창고 공간의 새로운 구성을 시뮬레이션하여 보관 효율성과 피킹 생산성을 더욱 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 교통

여러 트럭 운전자는 이미 Analytics를 사용하여 운영을 개선하고 있습니다. 연료 소비 분석을 사용하여 GPS 기술을 배포할 때 운전 효율성을 개선하여 창고 베이를 실시간으로 할당하여 대기 시간을 줄이는 것부터 몇 가지 이점이 있습니다. 택배 회사는 또한 트럭의 지리적 위치 및 교통 데이터를 기반으로 고객에게 배송되는 실시간 경로를 사용합니다.

효과적인 공급망 분석의 주요 기능

1. 연결됨

Analytics 솔루션은 연결의 병목 현상 없이 공급망 스트림 전반에 걸쳐 다양한 소스의 비정형 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

2. 협력

솔루션은 클라우드 기반 상거래 네트워크를 활용하여 다중 엔터프라이즈 협업 및 참여를 지원함으로써 공급업체, 파트너 및 공급업체와의 협업을 개선하는 데 중점을 두어야 합니다.

3. 사이버 인식

솔루션은 사이버 침입 및 해킹으로부터 시스템을 보호할 수 있을 만큼 충분히 스마트해야 하며, 이는 전사적 관심사여야 합니다.

4. 인지 가능

관련 AI 플랫폼을 활용하여 공급망은 가치 사슬 전반에 걸쳐 정보를 수집하고 조정하며 의사 결정을 가능하게 할 수 있습니다. 대부분의 공급망은 자동화되고 스스로 학습합니다.

5. 종합

분석 기능은 실시간으로 데이터로 확장되어야 합니다. 이러한 통찰력은 가치 흐름에서 지연을 생성하지 않고 포괄적이고 신속해야 합니다.

공급망 분석에서 인공 지능의 역할

공급망 분석에 인공 지능(AI)을 추가하면 실시간 유형의 이점을 통해 제조업체에 전례 없는 기회가 생깁니다. McKinsey의 최근 연구에 따르면 조직의 61%는 공급망에 AI를 도입한 직접적인 결과로 비용이 감소하고 53%는 수익이 증가했다고 보고했습니다.

AI는 엔드 투 엔드 공급망 가시성을 생성하고, 실용적인 분석 통찰력을 제공하고, 수작업을 줄이고 제조업체를 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 다음은 인공 지능의 힘으로 공급망의 미래를 대비할 수 있는 방법에 대한 흥미로운 글입니다.