로우 코드 프로세스 자동화를 통해 공급망 관리를 개선할 수 있는 세 가지 방법

디지털 프로세스 자동화는 보다 스마트한 공급망 관리를 위한 플랫폼을 만들 수 있습니다. 조직은 마찰과 비용을 줄이는 동시에 고객 기대와 네트워크 이해 관계자의 요구 사이의 균형을 맞추기 위해 자동화로 눈을 돌리고 있습니다.

글로벌 공급망이 더욱 복잡해짐에 따라 전 세계 제조업체는 물류, 엔지니어링 및 기타 기능 전반에 걸쳐 프로세스를 디지털 방식으로 전환해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 최근 Deloitte Industry 4.0 설문조사에서 조직의 62%가 공급망을 미래 디지털 투자의 최우선 순위로 꼽았습니다.

조직이 공급망 관리를 간소화하기 위해 통합할 수 있는 다양한 기술이 있으며, 프로세스 자동화, 소프트웨어 로봇 공학, 사물 인터넷, 기계 학습 및 빅 데이터 분석과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 공급망 전체에서 경험하는 연결성, 협업 및 가시성의 수준을 높이고 종종 Supply Chain 4.0이라고 하는 환경을 만들 수 있습니다.

데이터 수집 및 분석은 글로벌 공급망의 성공에 매우 중요합니다. 그들은 제조 및 생산 라인 생산성을 주도하고 창고 및 배송 이동을 지시하고 물류 및 재고 관리를 추적할 수 있습니다. 또한 이러한 영역에서 보다 현명한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 상당한 양의 데이터를 관리할 적절한 도구가 없으면 조직은 잠재력을 활용하기 위해 고군분투합니다. 또한 기존 데이터 또는 콘텐츠 관리 시스템에는 위에서 언급한 다양한 프로세스의 교차점에 사각지대가 있어 가시성이 저하됩니다.

이러한 문제를 해결하는 한 가지 방법은 현재 콘텐츠 관리 시스템 및 서비스를 디지털 프로세스 자동화(DPA) 플랫폼과 결합하는 것입니다. 이러한 유형의 기술은 특정 프로세스 및 데이터 관리 요구 사항을 충족하는 맞춤형 애플리케이션 개발을 위한 로우 코드 환경을 제공할 수 있습니다.

데이터 관리와 DPA를 결합하면 조직이 보다 스마트하고 생산적인 작업 방식을 만들 수 있도록 하는 보다 중앙 집중화된 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 제조업체는 다음과 같은 이점을 활용하여 고객의 요구 사항을 충족하고 글로벌 공급망에 대한 기여를 강화할 수 있습니다.

연결된 데이터 네트워크. DPA 플랫폼은 SharePoint, Google Drive, Box 및 Dropbox와 같은 리소스와 쉽게 통합됩니다. 이는 데이터 관리에 대한 보다 균일한 접근 방식을 지원하여 프로세스 및 부서 간에 효율적인 정보 공유를 용이하게 합니다. 또한 공급망 전체의 투명성을 개선하여 공급업체 및 서비스 제공업체와의 원활한 협업을 지원합니다. 모든 이해 관계자의 결정은 동일한 데이터를 기반으로 합니다.

상업용 차량용 스티어링 칼럼, 기어 및 펌프 제조업체인 ZF Lenksysteme는 DPA 솔루션을 사용하여 17개 위치에서 여러 프로세스를 표준화했습니다. 이 플랫폼은 재무, 운영 관리, 법무 부서에 통합되어 기업 전체의 투명성과 효율성을 높였습니다.

특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션 로우 코드 DPA 소프트웨어는 제조업체가 IT부터 다양한 부서별 요구 사항에 맞게 맞춤형 비즈니스 프로세스 애플리케이션을 구축할 수 있는 유연성을 제공합니다. 구매 및 재고 관리에 대한 금융. 이 접근 방식을 통해 고유한 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 제조, 건축 및 배관 솔루션의 글로벌 공급업체인 JKM Industrial Supplies는 DPA를 사용하여 온라인 판매 및 주문 처리 프로세스를 간소화했습니다. 이는 재고 관리를 개선하고 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.

로우 코드 환경에서 프로세스 솔루션은 종종 기존 애플리케이션 빌드와 관련된 긴 개발 주기 없이 신속하게 생성될 수 있습니다. 로우 코드 애플리케이션도 쉽게 업데이트되므로 사용자가 피드백을 제공하거나 운영 민첩성을 높이기 위한 새로운 과제가 발생하면 적응할 수 있습니다.

더욱 지능적인 데이터 관리 DPA 기술을 사용하면 조직은 모든 ​​영역에서 데이터를 수집, 분석 및 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 직원 교대 및 생산 라인 생산성, 주문 배송 상태 및 지불 처리에 대한 정보를 지속적인 비즈니스 최적화에 사용할 수 있습니다. 조직은 해당 데이터를 쉽게 보고 애플리케이션 또는 디지털 프로세스 도구를 통해 자동화가 효율성과 작업자 안전을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터에 대한 예측 가능성, 구조 및 유용성을 높여 비즈니스 프로세스를 더 빠르고 스마트하게 실행할 수 있습니다.

Magna Steyr는 이 접근 방식의 이점을 얻었습니다. 자동차 제조업체는 DPA 솔루션을 사용하여 주문 처리 속도를 최대 90%까지 가속화했습니다. 이 새로운 플랫폼에서 구매 주문 데이터는 문서화되고 추적 가능하므로 Magna Steyr는 고객의 구매 패턴을 분석하여 향후 판매 및 고객 지원 상호 작용을 알리고 자동화하고 개선할 수 있습니다.

산업 전반에 걸친 디지털 혁신과 스마트 제조 방식으로의 전환에 초점을 맞추면서 공급망 전체에 걸쳐 자동화 기술을 평가하는 조직이 있습니다. 디지털 프로세스 자동화를 통한 데이터 관리를 통해 만능 모델에 적응하는 대신 요구 사항을 충족하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 또한 데이터에 대한 쉬운 액세스 및 제어를 제공하여 내부적으로는 물론 공급망의 파트너, 고객 및 기타 참여자와의 협업을 증가시킵니다.

미래에 제조업체는 혁신에 대한 욕구가 증가함에 따라 새롭고 지능적인 기술을 DPA 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 궁극적으로 이를 통해 수익성과 경쟁력을 유지하기 위해 효율성, 서비스, 비용 관리 및 민첩성 영역에서 지속적으로 개선할 수 있습니다.

Holly Anderson은 K2의 제품 마케팅 수석 이사입니다.