산업기술
제3자 물류 제공업체 및 화물 운송업체와의 관계는 데이터 기반 최적화 통찰력을 통해 기본 작업 범위를 넘어 가치를 제공할 가능성이 있습니다. 그러나 많은 기업이 최대 가치를 제공하기 위해 화물 및 물류 파트너를 참여시키기 위한 공식적인 메커니즘이나 거버넌스 프로세스가 거의 또는 전혀 마련되어 있지 않습니다.
이러한 공식적인 거버넌스 프로세스가 없으면 기업은 미묘한 시장 데이터, 전문 지식 및 공급업체의 통찰력을 활용하여 개별 프로그램을 최적화할 기회를 놓치게 될 것입니다. 물류 파트너가 제공할 수 있는 가치를 이해하고 해당 가치를 강조하는 분석 및 통찰력을 제공하도록 장려하고 추진하기 위한 견고한 거버넌스 프레임워크를 설정하면 이러한 관계가 비즈니스 요구를 지원하도록 최적화될 수 있습니다.
오늘날의 상거래 시장은 데이터의 바다로 가득 차 있습니다. 모든 산업과 규모의 기업들이 디지털로의 진정한 경쟁이 빠르게 진행되고 있는 상황에서 최대한 많은 데이터를 캡처하기 위한 조치를 취하고 있습니다. 그러나 일반적으로 의미 있는 통찰력을 생성하기 위해 해당 데이터를 분류, 구문 분석, 분석 및 평가하는 능력보다 데이터 캡처에 더 많은 에너지와 투자가 소요됩니다. 이 분석을 데이터 수집 노력과 결합하는 효과적인 방법을 찾은 회사는 경쟁력을 높이고 고객에게 차별화된 제품을 제공할 수 있습니다.
물류 파트너도 다르지 않습니다. 제공하는 서비스의 특성상 고객을 대신하여 감독하고 이동하는 화물의 등급, 차선 및 모드와 관련된 귀중한 역사적 정보에 액세스할 수 있습니다. 일반적으로 독점 정보 또는 기밀 정보를 숨기지만 미래 지향적인 물류 제공업체는 추가 입력으로 이 데이터를 보완합니다. 여기에는 여러 외부 소스의 과거 날씨, 조수 및 교통 데이터가 포함될 수 있습니다. 이를 통해 물류 제공자는 패턴을 식별하고 데이터 세트 간의 상관 관계를 만들기 시작할 수 있습니다. 새로운 패턴과 상관 관계를 통해 고객에게 차별화된 서비스, 즉 실제 정보를 기반으로 화물 최적화 제안 및 권장 사항을 유도하는 예측 분석을 제공할 수 있습니다.
분석은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 공급망 위험을 줄일 수 있습니다. 배송 속성(예:구성, 시간 프레임 및 차선)을 기반으로 손상 위험이 가장 낮은 모드와 정시 준수 확률이 가장 높은(또는 가장 낮은) 차선을 알려줄 수 있는 물류 파트너를 고용한다고 상상해 보십시오. 배달. 이러한 통찰력은 구매자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되어 보다 효율적인 화물 이동으로 이어질 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 세트에 대한 액세스와 이러한 통찰력을 얻는 데 필요한 분석 엔진을 통해 현명한 물류 제공업체 공급업체는 배송 고객과의 관계를 공고히 할 수 있어야 합니다.
아마도 당연하게도 기존 물류 제공업체로부터 이러한 통찰력을 추출하는 것은 구매자가 원하는 만큼 쉽지 않을 수 있습니다. 그들은 이미 디지털 경쟁에 참여하고 있지만, 그 경쟁은 종종 단거리 경주보다 마라톤에 더 가깝습니다. 일부 회사는 뒤쳐져 있습니다. 구매자는 물류 파트너가 경쟁에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 제어할 수 없지만 강력한 공급업체 거버넌스 방법론의 구현을 통해 데이터 기반 통찰력을 제공하기 위한 약속을 협상할 수 있습니다.
첫 번째 단계는 당사자들이 상호 이해되는 거버넌스 구조를 개발하는 데 동의하는 것입니다. 이러한 구조는 일반적으로 구매 조직과 물류 제공업체 모두의 운영, 관리 및 임원 수준에 있는 특정 지명된 개인으로 구성됩니다. 이러한 역할을 맡은 개인은 자신의 책임과 경계를 명확하게 이해해야 하며, 일반적으로 상업 관계의 초기에 이러한 모든 것이 정의되고 동의됩니다.
다음으로, 당사자는 의무가 충족되는지 여부를 결정하기 위해 수집하고 사용할 측정 기준에 동의해야 합니다. 이 영역 내에서 구매자는 물류 제공자의 데이터 수집, 분석 및 통찰력 기능과 관련된 기대치를 제시해야 합니다. 당사자는 가치 전달을 보장하는 데 사용되는 측정항목의 측정, 보고 및 지속적인 관리를 위한 주기를 정의하고 이에 동의할 수 있습니다.
특정 역할, 메트릭 및 측정에 관계없이 거버넌스의 가장 중요한 부분은 구매자와 물류 제공자가 자주 함께 모여 무엇이 잘 작동하고 개선이 필요한지 논의하고 개선을 보장하기 위한 최선의 방법에 동의하는 일관된 프로세스입니다. 구현되고 추가 혜택이 실현됩니다.
오늘날의 비즈니스 환경은 기업이 총 가치 방정식에서 모든 중요한 구성요소인 속도를 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감할 수 있는 기회를 모색함에 따라 날이 갈수록 경쟁이 치열해지고 있습니다. 상당한 화물 및 물류 요구 사항이 있는 회사는 물류 파트너를 참여시켜 요구 사항을 충족하고 분석 기반 통찰력 및 권장 사항을 제공함으로써 해당 가치 방정식에서 더 나은 위치를 차지할 수 있습니다. 포괄적인 공급업체 관리 프로그램의 맥락에서 이러한 기대치를 구성하면 회사의 시장 지위를 지속적으로 높이는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
Adam Cummins는 비즈니스 혁신 및 아웃소싱 자문 서비스 회사인 Pace Harmon의 이사입니다.
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탄소 포집 기술 회사가 연간 수천 달러를 절약하는 데 도움이 되는 위탁 재고 탄소 포집 회사인 LanzaTech의 조지아 기반 시설인 Freedom Pines에는 특히 고객이 탄소 배출량을 사용 가능한 연료 및 화학 물질로 전환하도록 돕는 중요한 작업을 수행할 때 실패가 선택 사항이 아닙니다. LanzaTech의 현장 엔지니어인 Curt Studebaker는 “우리 프로세스는 폐기물과 오염 스트림을 시장성 있는 제품으로 전환함으로써 고객이 온실 가스 배출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 공장에서 LanzaTech 공
이 문서에서는 gRPC를 사용하는 AXC F 3152를 사용하여 Python으로 간단한 프로세스 데이터에 액세스하고 쓰는 방법을 설명합니다. (https://www.plcnext.help/te/Service_Components/gRPC_Introduction.htm) 전제조건 먼저 PLC 외부(예:Windows 시스템)에서 필요한 파일을 준비해야 합니다. Python 3.9 설치(3.10에서는 오류가 발생할 수 있음) .proto 파일에서 코드를 생성하는 데 필요한 Python 패키지 설치:pip install grpcio-to