물류 기술:구현 실패 이유

물류 제공업체가 현대 기술을 채택한 것은 아날로그 세계에 디지털 솔루션을 적용한 사례입니다.

본질적으로 물류는 트럭, 트레일러, 선박, 기차 및 창고와 같이 물리적으로 매우 중요합니다. "가상"이라는 것은 없습니다. "클라우드에서" 작동하는 유일한 것은 비행기뿐입니다. 하지만 제공업체는 비트와 바이트로만 구성된 시스템을 수용하기 위해 서두르고 있습니다.

그들의 충동은 이해할 수 있습니다. 사물 인터넷의 이 시대에 자동화는 끊임없는 데이터 흐름에 대처하는 열쇠입니다. 이 모든 것은 빠르고 정확한 전달에 대한 증가하는 고객 요구를 충족시키기 위한 것입니다. 이를 위해 머신 러닝 및 인공 지능과 같은 발전으로 인해 실제 관리자가 이해할 수 없는 수준의 "스마트" 의사 결정이 가능해졌습니다.

물류 기술은 탁월한 의미가 있습니다. 그렇다면 왜 그렇게 많은 구현이 약속을 지키지 못하는 것일까요?

Ali Hasan Raza는 물리적 세계에서 왔습니다. 그는 18-휠러를 포함하여 수술을 시작했습니다. 경력 10년 정도에 그는 트럭의 움직임을 추적 및 추적하고 모니터링하는 시스템을 포함하여 기술로 마이그레이션하기 시작했습니다. 현재 그는 AI를 활용하여 운영 병목 ​​현상을 완화하는 소프트웨어 공급업체인 ThroughPut Inc.의 공동 창립자이자 CEO입니다.

기술 회사의 리더인 Raza는 물류 제공업체를 위한 자동화의 가치를 보고 있습니다. 그러나 그는 또한 실제 구현에 수반되는 단절에 대해서도 잘 알고 있습니다. 간단히 말해서, 그는 디지털 기술의 본질과 가치가 "최종 사용자가 누구인지에 달려 있습니다."라고 말합니다. 트럭 운전사는 일상적인 작업을 처리하는 포인트 기반 솔루션을 찾습니다. 브로커는 배송업체와 물리적 서비스 제공업체를 연결하는 전자 시장에 끌립니다. Walmart Inc. 및 Amazon.com Inc.와 같은 대형 소매업체는 종단 간 공급 흐름을 지원하는 시스템을 선호합니다.

따라서 "디지털"이라는 단어는 모든 것을 포괄하지만, 마찬가지로 모호한 용어인 "물류"로 묶인 사용자를 위한 광범위한 "솔루션"을 설명하는 매우 모호할 수도 있습니다.

대기업 지향 시스템은 여러 가지 주요 가정으로 시작한다고 Raza는 말합니다. 예상 리드 타임, 차량 용량, 포장 요구 사항, 자재 취급 장비 및 제품 믹스를 포함하여 실제 세계를 모델링하도록 설계되었습니다. 그러나 디지털 기반 계획 시스템은 일시적인 모델보다는 안정된 상태로 작업할 때 가장 편안합니다. 그리고 물류의 세계는 확실히 일시적입니다.

Raza는 "물류 및 공급망에서 일하면 매일 바뀝니다. “고정된 리드 타임과 용량이 없습니다. 병목 현상은 항상 변하고 있습니다. 특히 창고와 공장이 문을 닫고 전체 경로 최적화 변경이 필요한 COVID-19 기간에는 더욱 그렇습니다.”

혼란스러운 환경에서는 아무리 신중하게 생각한 시스템이라도 실제 운영 흐름을 반영하지 못하게 됩니다. "그래서 우리는 이러한 디지털 혁신이 실패하고 있다고 봅니다."라고 Raza는 말합니다. “무언가를 구축하는 유일한 방법은 가정을 하는 것입니다. 수학에서와 같이 기본 방정식부터 시작합니다. 그러나 가정을 덜 할수록 더 많은 자유를 얻게 됩니다.”

AI와 머신 러닝은 이러한 불확실성에 대처하기 위해 명시적으로 설계되지 않았습니까? Raza는 AI를 사용하여 실제 수요와 제품 믹스를 감지하고 이를 바탕으로 거꾸로 계획할 수 있다는 데 동의합니다. 그는 "실시간으로 권장 사항을 제공할 수 있지만 누군가는 여전히 실행해야 합니다."라고 말합니다. 그 순간의 현실이 "지능형" 기계의 가장 잘 짜여진 계획을 침해할 위협을 가하는 때입니다.

물류 운영의 전체 자동화는 고도로 전문화된 제품을 취급하는 이상한 "소등" 창고에 국한되어 어떤 경우에도 드뭅니다. 이러한 설정은 공급망을 따라 작고 수정되지 않은 오산이 확대되어 다운스트림에서 재앙적인 서비스 실패를 초래할 수 있는 채찍 효과의 가능성을 불러옵니다.

기술의 아이러니는 조직 내에서 기술의 성공이 최종 분석에서 인간에 달려 있다는 것입니다. Raza는 문제가 종종 기업 문화 중 하나라고 말합니다.

“기술은 당신이 이미 하고 있는 일을 더 빠르게 만들 수 있을 뿐입니다.”라고 그는 말합니다. "함께할 데이터 중심 문화가 없고 데이터로 아무 작업도 수행한 적이 없다면 가치를 추가하지 못할 것입니다."

기계가 아닌 사람의 훈련도 똑같이 중요합니다. 직원을 새 프로세스로 적절히 교육하지 않고 기존 프로세스를 제거하려는 조직은 값비싼 기술 이니셔티브가 실패하는 것을 보게 될 것입니다. 한편, 최고 경영진은 투자자로부터 분기별 이익 증가를 보여달라는 압력을 받더라도 투자 수익에 대해 현실적이어야 합니다. 이러한 시나리오에서 SaaS(Software-as-a-Service) 제품을 채택하면 초기 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

물리적 물류 세계에서 상당한 자본 지출을 최대한 활용하려면 자동화 및 예측 시스템 형태의 가상 기능이 필요하다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 이러한 "솔루션"이 적용되는 방식은 성공과 실패를 가를 수 있습니다. Raza가 말했듯이 "기술은 솔루션이 아니라 인에이블러입니다."