공급망 기술을 채택해야 하는 세 가지 이유

인공 지능 및 사물 인터넷과 같은 기술에 대한 엄청난 과대 광고에도 불구하고 많은 공급망 회사는 여전히 중요한 작업을 완료하기 위해 종이와 스프레드시트에 의존하고 있습니다. 결과적으로 다양한 디지털 혁신 상태에 있는 기업은 의미 있는 방식으로 협업하기 위해 고군분투하고 있습니다.

일부 회사는 공급망 전체에서 단일 제품의 정확한 세부 정보를 실시간으로 추적할 수 있지만 다른 회사는 정보가 공유할 수 없는 형식으로 종이에 안정적으로 기록되지 않기 때문에 거의 알지 못합니다. 공급업체가 디지털 혁신을 채택하는 것이 가장 큰 관심사인 것은 놀라운 일이 아닙니다.

일부 기업은 승인된 공급업체 목록에 포함하기 위한 기준으로 특정 기술의 사용을 요구할 수 있지만 종이 및 수동 기반 조직에는 이 옵션이 없습니다. 대신, 채택을 달성하기 위해 기업은 시간 및 비용 절감의 형태로 ROI를 입증함으로써 공급업체를 장려하고 장려해야 합니다. 한 때 채택의 주요 장벽이었던 공급망 기술의 가격이 하락하여 공급업체가 투자를 정당화하기가 더 쉬워졌습니다. 그러나 새로운 기술을 완전히 수용하려면 많은 작업을 수행해야 합니다. 다음은 공급업체가 공급망 기술을 채택하도록 설득하는 데 필요한 세 가지 주요 주장입니다.

센서 기술은 가시성과 효율성을 향상시킵니다. 공급망 속도를 늦추는 가장 큰 요인 중 하나는 내부 및 외부 가시성의 부족입니다. 단순한 정보 흐름의 부족보다 효율적인 협업을 방해하는 것은 없습니다. RFID(무선 주파수 식별), 바코드 및 스캐너와 같은 기술은 클라우드 기반의 컴퓨터화된 배송 및 추적과 결합되어 프로세스를 단순화하고 효율성과 정확성 향상에 필요한 가시성을 제공합니다.

RFID 태그는 상품에 부착되어 공급망을 따라 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 태그는 바코드와 유사한 용도로 사용되며 주요 차이점은 리더의 시야 내에 있을 필요가 없고 추적 대상에 포함될 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 RFID 리더기를 사용하는 작업자가 항목을 하나씩 스캔하지 않고 해당 지역의 상품에 대한 모든 데이터를 즉시 수집할 수 있습니다. 추적 장비는 실시간으로 이상 징후를 감지할 수 있어 효율성이 크게 향상되어 공급망을 따라 큰 혼란을 일으키지 않고 실수를 즉시 수정할 수 있습니다. 또한 보다 일관되고 정확한 추적을 촉진하여 제어를 극대화하고 모든 당사자에 대한 전반적인 가시성을 향상시킵니다.

클라우드 기반 소프트웨어 및 모바일 장치에 연결하는 바코드 및 RFID 스캐너는 태그 또는 바코드의 추적 정보를 통합하고 데이터를 실시간으로 사용할 수 있도록 합니다. 공급업체는 이 데이터를 손쉽게 사용할 수 있으므로 재고를 디지털 방식으로 구성하고 추적 정보 및 배송을 모니터링하며 송장을 준비할 수 있습니다. 모든 공급업체에 대한 이러한 유형의 가시성은 효율성을 개선하고 시간과 비용을 절약하는 데 매우 중요합니다.

데이터 분석 도구는 비즈니스 통찰력을 키워줍니다. 모든 비즈니스에서 지식은 힘입니다. 공급업체의 경우 더 나은 비즈니스 통찰력으로 이어질 수 있는 공급망의 데이터 형태로 제공됩니다. RFID 태그, 바코드 및 IoT 센서는 모두 데이터를 수집한다는 공통점이 있습니다. 그러나 이 데이터가 유용하려면 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 캡처 및 분석해야 합니다.

고급 분석을 채택한 공급업체는 데이터에서 발견된 패턴을 평가하여 미래 기회를 식별하고 문제를 완화할 수 있습니다. 공급망의 각 지점에서 수집된 데이터는 일반적인 문제를 가리킬 수 있으므로 공급업체는 개선해야 할 부분을 알 수 있습니다. 예를 들어, 대부분의 지연이 피킹 프로세스 중에 발생하는 것으로 밝혀지면 관리자는 이를 개선에 중점을 둡니다. 동적 가격 책정, 품질 테스트, 날씨 패턴 및 판매 데이터와 같은 영역에서도 고급 분석이 배포되고 있습니다.

분석을 한 단계 더 발전시킨 AI 솔루션은 데이터를 사용하여 수요 예측, 생산 계획 및 예측 유지 관리와 같은 작업을 수행함으로써 공급망 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 공급업체는 지속적으로 데이터를 분석하고 조치를 취하기 위한 인력 지원이 부족할 수 있지만 AI는 주문 배송 및 서비스 수준을 개선하여 날씨와 같은 변수를 중심으로 배송을 최적화하거나 장비 고장을 예측하여 공급에 장애가 되기 전에 대처할 수 있도록 도울 수 있습니다. 체인.

조기 채택은 시간이 지남에 따라 더 많은 가치를 창출합니다. 센서, 데이터, AI 기술의 확산으로 웨어러블, 로봇, 드론, 자율주행차 등 첨단 기술이 등장하고 있습니다. 아직 모든 창고에서 이러한 기술을 볼 수는 없지만 조만간 바코드처럼 보편화될 것입니다.

스마트 안경, 시계 및 기타 액세서리와 같은 웨어러블 장치는 산업이 심각한 노동력 부족에 직면한 시기에 작업자 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 이미 보이스 피킹과 같은 유사한 기술의 더 빈번한 사용을 보고 있습니다. 모든 직원, 공급업체 및 파트너가 다양한 웨어러블과 효율적으로 협업할 수 있도록 하려면 다중 모듈 데이터 캡처 소프트웨어가 필수적입니다. 이러한 방식으로 데이터를 캡처하는 기능은 향후 더 많은 웨어러블이 채택되더라도 공급업체나 파트너가 정보를 놓치지 않도록 합니다.

드론과 자율주행 차량은 창고 주변을 빠르게 이동하여 피킹, 재고 관리 및 지게차 작업과 같은 작업을 신속하게 처리할 수 있습니다. 이 수준의 정확하고 체계적인 자동화는 작업을 완료하는 데 필요한 리소스를 줄이고 더 빠르고 정확하게 수행하여 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 기술은 인간-로봇의 공존 및 조정을 관리하기 위해 다른 시스템이 배포되는 경우에만 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 센서, RFID 태그 등은 동일한 네트워크에 배치되어야 인간과 기계가 효율적으로 협업하는 데 필요한 정보를 수집하고 처리할 수 있습니다. 이제 인간을 위한 기술을 구현하면 기계와 로봇의 통합이 더 간단해질 것입니다.

기술은 신뢰할 수 있는 파트너십을 촉진합니다. 기술 비용이 감소함에 따라 협업 기술을 채택하지 않는 공급업체는 곧 도태될 것입니다. 더 중요한 것은 협업의 관점에서 효율성, 생산성 및 비용 절감과 같은 동일한 목표를 염두에 두고 기술을 채택하는 회사는 모든 파트너에게 가치를 제공하는 성공적이고 신뢰할 수 있는 파트너십을 구축할 수 있다는 것입니다. 공급망 협업과 관련하여 기업은 공급업체나 공급업체뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 파트너도 필요합니다.

Jim Dempsey는 Panasonic의 이사입니다.