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선반의 고객 서비스 수준 향상

어느 시점에서 거의 모든 소프트웨어 인프라는 고객 서비스 수준을 충족하고, 정시 및 전체 배송을 달성하고, 재고 및 전반적인 비용 성과 목표를 모두 강화하기 위해 노력할 때 수익 체감의 법칙을 경험합니다.

가시성과 통제력의 부족은 조직이 효과적인 결정을 내리고 목표 지표를 개선하는 능력을 방해하고 있습니다. 기업들은 새로운 기술과 인공 지능과 같은 첨단 기술의 도움으로 이러한 적자를 극복하고자 합니다.

그러나 기업이 프로세스나 기술을 전환하려면 먼저 현재 인프라의 한계를 이해해야 합니다. 적절한 결정을 내리지 못하면 상당한 시간과 비용을 투자하게 되지만 여전히 회사는 예상되는 생산성이나 결과를 제공할 수 없습니다.

시작하는 쉬운 방법은 다음과 같은 일반적인 변동성 문제의 기회 비용을 결정하는 것입니다.

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  • 매장 및 재고 문제로 인해 수익이 얼마나 감소합니까?
  • 구성, 시기 및 수량과 관련된 문제로 인해 재고가 필요 이상으로 높은 수준으로 계획되어 있습니까?
  • 창고 및 DC 용량이 잘못된 재고 구성으로 인해 사용되고 있습니까?
  • 오래된 수요 데이터를 기반으로 하는 재고로 구성된 지연 배송으로 인해 운송업체 약속 및 슬롯이 차지하는 비율은 얼마입니까?
  • 수요 변동성, 주문 변동에 대응하는 데 필요한 긴 리드 타임, 선적 수요 변동에 대처하기 위한 약속 일정을 잡을 수 없기 때문에 케이스를 축소해야 합니까?
  • 엔드 투 엔드 공급망 관점에서 인벤토리를 최적화하고 최소 총 비용으로 고객 서비스 수준을 달성하면 네트워크 내 각 참여자의 가치가 극대화됩니다. 그러나 연구에 따르면 확장된 공급망 내에서 변동성과 재고 문제를 적절하게 해결할 수 있는 회사는 거의 없습니다.

    재고 비용은 고객 수요와 공급망 네트워크의 각 단계 간에 자재를 이동하는 데 필요한 리드 타임에 크게 영향을 받습니다. 불확실성은 일반적으로 수요 및 리드 타임 변동성을 특징으로 하며, 둘 다 재고 지출을 증가시킵니다.

    변동성이 증가함에 따라 원하는 고객 서비스 수준을 달성하기 위해 안전 재고량을 늘릴 필요가 있습니다. 안전 재고는 공급망의 여러 불확실성 요인에 대한 완충 장치 역할을 합니다. 결국 변동성은 수요, 리드 타임, 운송, 주문 처리 및 구매의 불일치로 인해 네트워크에 비용을 추가합니다.

    특히 주목해야 할 것은 정보 리드 타임, 즉 정보가 네트워크 참가자 간에 이동하는 데 필요한 기간입니다. 이는 계획에 매우 중요합니다. 즉, 공급망 참가자 간의 의사 소통에 시간이 오래 걸리면 더 많은 재고가 필요합니다. 정보를 제공하는 리드 타임의 변동성은 더 많은 재고에 대한 필요성을 더욱 높입니다. 따라서 해당 메트릭을 줄이면 고객 서비스 수준에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 이윤을 개선할 가능성이 있습니다.

    정보 제공 리드 타임을 처리하기 위해 많은 조직에서 네트워크 플랫폼 위에 컨트롤 타워를 배포하여 모든 거래 파트너를 통해 실시간 수요 신호를 유도하고 있습니다. 많은 경우 이 접근 방식은 정보 제공 리드 타임을 이론상 최소 또는 거의 실시간으로 떨어뜨립니다. 네트워크 솔루션은 또한 과도한 지연과 변동성을 초래할 수 있는 거래 파트너 간의 일반적인 신뢰 부족을 해결합니다.

    제대로 수행되면 플랫폼 플레이는 성과의 단계적 이득을 생성하고 기업을 수익 체감의 법칙에서 멀어지게 할 수 있습니다. 네트워크 수준의 플랫폼 투자는 거의 항상 서비스 수준 목표를 달성하는 데 필요한 재고 감소와 함께 폐기물, 물류, 유통 및 창고 보관의 관련 개선을 가져옵니다.

    기업이 여러 단계에 걸쳐 네트워크 플랫폼을 계속 출시함에 따라 성능 지표도 계속해서 개선되고 있습니다. 또한 기업은 시장이 계속 변화함에 따라 비즈니스 모델을 계속 발전시킬 수 있습니다.

    추가 이점은 가시성 향상과 실시간 기반으로 공동으로 의사 결정을 실행할 수 있는 기능의 형태로 제공됩니다. 협업 환경의 구축으로 기업은 비즈니스의 다른 부가가치 영역으로 이동할 수 있습니다.

    인공 지능 및 자동화와 같은 고급 기술을 조사할 때 활동 대 생산성 측면에서 선택한 모델의 민감도를 이해해야 합니다. 사용 가능한 옵션이 거의 무한하므로 현재 상황에 어떤 변수가 가장 큰 영향을 미치는지와 변수를 변경하면 긍정적으로나 부정적으로 다른 사람들에게 어떤 영향을 미칠지 이해하는 것이 가장 좋습니다.

    간단히 말해서, 오늘날의 기술이 제공하는 위대한 모험을 시작하기 전에 큰 예산을 투입하기 전에 기본 비즈니스 목표를 이해해야 합니다. 그렇게 하면 비즈니스 가치에 초점을 맞춘 애자일 롤아웃을 구성하고 비즈니스 결과를 기반으로 대상 측정항목을 설정할 수 있는 능력을 얻는 동시에 많은 고통과 고통을 줄일 수 있습니다.

    Joe Bellini는 AI 지원 비즈니스 네트워크 플랫폼 제공업체인 One Network Enterprises의 최고 운영 책임자입니다.


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