디지털 트윈이 폭풍우를 견뎌내는 공급망을 돕는 방법

모든 공급망 관리자가 듣기를 두려워하는 소식입니다. 허리케인이 멕시코 만 또는 대서양에서 형성되어 곧 상륙할 것이라는 소식입니다.

수많은 생각이 떠오릅니다. 조직, 고객, 물류 네트워크에 미치는 잠재적 영향은 무엇입니까? 정책 매뉴얼과 연속성 계획의 바인더를 찾으십니까? 아니면 대응을 최적화하는 수단으로 공급망의 디지털 트윈을 고려하십니까?

디지털 트윈은 공급망의 가상 표현입니다. 그 목적은 수요 예측, 재고 관리 및 제한된 공급으로 이행에 영향을 미치는 요인을 보다 빠르고 일관성 있게 분석할 수 있도록 하는 것입니다. 연결되지 않은 스프레드시트와 "직감"에 의존하는 사람들은 인공 지능의 힘과 패턴 및 추세에 대한 데이터 마이닝 능력을 놓치고 있습니다. 그들은 비상 사태에 대비하기 위해 시나리오와 시뮬레이션을 실행할 수 있는 능력이 부족합니다. 최적화 알고리즘은 이익 극대화, 비용 최소화, 주요 시장의 요구 충족 등의 주요 목표를 달성하기 위해 코딩됩니다. "직감"만으로는 동일한 결과를 얻을 수 없습니다.

디지털 트윈과 같은 통합 공급망 애플리케이션은 과거 거래를 기반으로 고객 행동을 예측하기 위한 모델을 생성합니다. 이 연습은 수요의 썰물과 흐름을 모델링하는 계절적 특성을 고려합니다. 그런 다음 결과는 과거 기상 이벤트에 따라 조정할 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 데이터를 수집하기 위해 분주하게 움직일 필요가 없습니다.

큰 폭풍우가 닥칠 때 공급 지점, 재고 및 고객을 연결하는 데 사용할 수 있는 물류 옵션을 확인하려면 많은 작업이 필요합니다. 디지털 트윈을 사용하면 각 이벤트에서 운송업체가 어떤 경로와 차선을 충족해야 하는지 걱정할 필요가 없습니다. 현재 시나리오에 따라 물류 계획을 즉시 업데이트할 수 있습니다. 악천후로 인해 주행할 수 없는 경로는 최적화 알고리즘이 해당 경로를 다시 라우팅하여 일시적으로 폐쇄될 수 있습니다.

폭풍이나 기타 날씨로 인한 이벤트 동안 시나리오를 모델링하는 회사의 능력은 적절한 재고 수준을 아는 데 달려 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 고객 수요의 변화에 ​​발맞추기 위한 보충 결정을 내릴 수 있습니다. 적절한 인벤토리 지식과 모델링을 통해 재난적인 기상 현상의 악영향을 완화하는 데 도움이 되도록 효과적인 계획을 미리 수행할 수 있습니다.

심각한 기상 현상 동안의 경향은 다른 모든 것을 희생시키면서 영향을 받은 지역에 근시적으로 초점을 맞추는 것입니다. 문제는 공급망의 상호 연결성을 반영합니다. 회사는 즉각적인 문제를 해결해야 한다고 합리화하여 재고를 한 영역에서 다른 영역으로 전환할 수 있습니다. 그러나 단기적인 혼란은 회복하는 데 몇 달이 걸리는 중대한 혼란으로 이어질 수 있습니다.

단일 이벤트에 대응할 때 전체 공급망의 상태에 대한 관점을 잃지 않는 것이 중요합니다. 올바른 최적화 전략과 결합된 디지털 트윈은 모든 절충점을 미리 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그래야만 기업은 공급망의 결함으로 피해를 입는 대신 폭풍우가 치는 동안 운영을 관리하고 성공적으로 극복할 수 있습니다.

Patrick Long은 Opportune LLP의 이사입니다. 프로세스 및 기술 연습.