클라우드 분석으로 디지털 공급망 혁신을 가속화하는 방법

제조업체는 이제 클라우드 분석 및 AI를 사용하여 실제 작업의 진정한 디지털 트윈 사본을 만들어 공장을 벤치마킹 및 비교하고, 생산성 향상을 식별하고, 새로운 프로세스를 테스트하고, 가동 중단을 방지할 수 있습니다.

공급망 효율성 및 보안을 비롯한 다른 기회 영역도 존재합니다. 대유행은 항공사, 철도 및 트럭 회사가 불확실한 수요와 용량을 맞추기 위해 고군분투함에 따라 원자재를 받고 상품을 배송하는 데 있어 파손되고 신뢰할 수 없는 운송 시스템으로 제조업체에 직면했습니다. 그 경험으로 인해 많은 사람들이 과거 데이터를 사용하여 가장 저렴하거나 가장 안정적인 운송 수단을 예측하는 클라우드 기반 분석에 투자했습니다.

보안과 관련하여 고가 상품의 선적은 절도 및 위조의 주요 대상입니다. 예를 들어 제약 제조업체는 클라우드에서 알고리즘을 적용하고 결과를 분석할 때 선적 유형, 특정 트럭 회사 및 대상 경로를 더 잘 결정할 수 있는 패턴을 식별하는 광범위한 데이터를 제공하는 선적 센서로 맞서고 있습니다.

오늘날 세계는 점점 더 디지털화되고 복잡해지며 공급망을 최적화하고 보호하기 위해 제조업체가 신속하고 고도로 정보에 입각한 조정을 요구하는 혼란에 노출되어 있습니다. 그들은 몇 시간, 몇 분, 심지어 몇 초 만에 답을 찾아야 합니다.

클라우드 분석 덕분에 그것이 이제 현실이 되었습니다. 체인을 따라 방대한 양의 데이터를 수집하고 데이터를 유용하게 만드는 알고리즘을 생성함으로써 데이터 과학자는 비즈니스 가치를 추가하고 중요한 임무를 수행하는 방법을 식별할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 클라우드 분석은 제조업체가 공급망을 미래로 가져오기 위한 디지털 혁신의 약속을 이행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 제조업체가 재고를 더 잘 관리 및 추적하고, 인력을 관리하고, 새로운 수익원을 개발하고, 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 지능형 통합 공급망입니다. 요컨대, 제조업체가 클라우드에 눈을 돌릴 때입니다.

Stijn Van Impe는 Unisys의 EMEA 자문 서비스 책임자입니다.

COVID-19 대유행이 전 세계 공급망을 뒤흔들었지만 클라우드 분석 채택에 도움이 되기도 했습니다.

이전 모델은 끊임없는 불확실성, 부족 및 끊어진 연결을 처리하는 공급망 시스템을 보았습니다. 그러나 클라우드 기술의 탄력성은 공급망 데이터 세트의 신속한 수집, 해석 및 가치 제안을 가능하게 합니다.

리서치 회사 Gartner Inc.는 2022년까지 데이터 및 분석 혁신의 90%에 퍼블릭 클라우드 서비스가 필수적이 될 것이라고 예측합니다. 한편, CEO를 대상으로 한 IDC 설문조사에 따르면 70%는 조직이 데이터 중심적 조직이 되기를 원하지만 완전히 데이터 중심적 조직이라고 보고한 비율은 27%에 불과하여 개선의 여지가 상당히 있다고 봅니다.

고성능 컴퓨팅 워크로드에 필요한 확장성을 제공하는 클라우드 분석을 시작하십시오. 오늘날 거의 모든 종류의 파일이 분석의 대상이 될 수 있습니다. 즉, 들어오는 데이터의 강은 종종 구조화되지 않고 방대하여 기존 분석으로는 효과적으로 처리할 수 없습니다.

그러나 클라우드에서 데이터 분석을 수행하는 방식으로의 전환에 문제가 없는 것은 아닙니다. 데이터 분석 기술을 갖춘 개인이 부족하고 빠르게 흐르는 데이터 스트림에서 올바른 정보를 도출하기 위해 AI와 머신 러닝을 효과적으로 사용하려면 적절한 교육과 배경 지식이 필요합니다. 데이터 보안은 데이터 자산 보호에 정당하게 초점을 맞춘 제조업체의 데이터 및 IT 리더에게 중요한 고려 사항입니다. 그리고 실제 여정을 만드는 것은 어려운 일입니다. 구현 계획부터 시작하여 실행하고 관리한 다음 궁극적으로 지속적인 방식으로 최적화하는 것까지 모두 서비스 중단 없이 이루어집니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 제조업체는 클라우드 마이그레이션의 각 단계에서 데이터 보안, 클라우드 마이그레이션 및 분석에 대한 전문 지식을 제공하기 위해 경험 많은 파트너에게 점점 더 의존하고 있습니다. 여정 전반에 걸쳐 클라우드 분석을 최적화하기 위한 자체 지식과 역량을 개발할 수 있습니다. 이러한 노력을 통해 파트너는 다음과 같은 몇 가지 중요한 영역에서 혁신을 제공할 수 있습니다.

제조업체는 이제 클라우드 분석 및 AI를 사용하여 실제 작업의 진정한 디지털 트윈 사본을 만들어 공장을 벤치마킹 및 비교하고, 생산성 향상을 식별하고, 새로운 프로세스를 테스트하고, 가동 중단을 방지할 수 있습니다.

공급망 효율성 및 보안을 비롯한 다른 기회 영역도 존재합니다. 대유행은 항공사, 철도 및 트럭 회사가 불확실한 수요와 용량을 맞추기 위해 고군분투함에 따라 원자재를 받고 상품을 배송하는 데 있어 파손되고 신뢰할 수 없는 운송 시스템으로 제조업체에 직면했습니다. 그 경험으로 인해 많은 사람들이 과거 데이터를 사용하여 가장 저렴하거나 가장 안정적인 운송 수단을 예측하는 클라우드 기반 분석에 투자했습니다.

보안과 관련하여 고가 상품의 선적은 절도 및 위조의 주요 대상입니다. 예를 들어 제약 제조업체는 클라우드에서 알고리즘을 적용하고 결과를 분석할 때 선적 유형, 특정 트럭 회사 및 대상 경로를 더 잘 결정할 수 있는 패턴을 식별하는 광범위한 데이터를 제공하는 선적 센서로 맞서고 있습니다.

오늘날 세계는 점점 더 디지털화되고 복잡해지며 공급망을 최적화하고 보호하기 위해 제조업체가 신속하고 고도로 정보에 입각한 조정을 요구하는 혼란에 노출되어 있습니다. 그들은 몇 시간, 몇 분, 심지어 몇 초 만에 답을 찾아야 합니다.

클라우드 분석 덕분에 그것이 이제 현실이 되었습니다. 체인을 따라 방대한 양의 데이터를 수집하고 데이터를 유용하게 만드는 알고리즘을 생성함으로써 데이터 과학자는 비즈니스 가치를 추가하고 중요한 임무를 수행하는 방법을 식별할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 클라우드 분석은 제조업체가 공급망을 미래로 가져오기 위한 디지털 혁신의 약속을 이행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 제조업체가 재고를 더 잘 관리 및 추적하고, 인력을 관리하고, 새로운 수익원을 개발하고, 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 지능형 통합 공급망입니다. 요컨대, 제조업체가 클라우드에 눈을 돌릴 때입니다.

Stijn Van Impe는 Unisys의 EMEA 자문 서비스 책임자입니다.