데이터:공급망 최적화의 핵심 요소

변화 탐색은 기술 발전과 소비자 요구로 인해 변화를 필요로 하는 오늘날 창고의 중요한 역량입니다. 속도를 유지하거나 경주에서 집니다. 이 방정식에서 점점 더 중요해지는 것은 빅 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 그러나 Deloitte가 설명하듯이 빅 데이터를 사용하여 공급망을 최적화하려면 "관련 데이터를 선택하고 정확한 데이터의 꾸준한 흐름을 보장하며 데이터를 유용한 해석으로 변환해야 합니다." 따라서 창고와 같은 조직이 빅 데이터를 수용하는 것뿐만 아니라 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 해당 데이터의 관리 및 분석을 마스터하는 것도 중요합니다.
데이터 소스 이해
공급망의 창고 및 기타 조직은 여러 범주에 걸쳐 많은 양의 데이터를 생성합니다. 모든 조직이 모든 데이터 소스를 같은 정도로 활용하는 것은 아니지만 다양한 데이터 소스와 이러한 소스가 공급망에 미치는 영향을 이해하는 것은 최적화를 위해 필수적입니다. 물류 관점은 공급망 최적화와 관련된 데이터 소스에 대한 유용한 분석을 제공합니다.

• 창고 데이터 – 저장 용량, 장비, 인력 및 계약.
• 재고 데이터 – 볼륨, 가치 및 유통 센터 할당.
• 마스터 제품 데이터 – 공유 속성 또는 물리적 특성과 같은 모든 제품 및 제품 간의 관계입니다.
• 생산 데이터 – 생산 능력 및 제품 포트폴리오.
• 볼륨 데이터(또는 물류 데이터) – 공장에서 유통 센터로, 시설 간 재고 이전 또는 고객에게 직접 배송되는 인바운드 또는 운송 중인 제품의 볼륨입니다.
• 재무 데이터 – 운송, 창고, 생산 및 재고 데이터를 포함한 결합된 데이터입니다.
• 수요 데이터 – 예측 및 예측의 데이터와 추세 분석을 위한 실제 과거 데이터를 포함합니다.
• 질적 데이터 – 고객 서비스, 리드 타임 및 기타 비즈니스 요구 사항과 같은 소프트 요소를 포함합니다.

웨어하우스는 이러한 다양한 데이터 세트의 몇 가지 요소만 생성하지만 거의 모든 데이터 세트는 웨어하우스 운영에 도미노 효과를 미칠 것입니다. 모든 공급망 관련 데이터를 수집하고 분석하면 전체 공급망에 대한 보다 광범위하고 심층적인 그림을 제공하므로 창고 운영자는 창고 데이터만 분석하는 것보다 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
하지 마십시오. 숲에서 길을 잃다
이 모든 데이터는 전체적인 개요를 제공하지만 창고 운영자 및 기타 공급망 경영진은 다음 사항에 주의해야 합니다. 분석 마비에 걸리지 않도록 하십시오. 모든 추세와 데이터 포인트를 분석하고 분석하려고 시도하면 빠르게 순환할 수 있습니다.
대신 이러한 사용 가능한 데이터 소스를 사용하여 큰 그림을 파악하고 실제로 비즈니스 가치를 창출할 데이터를 결정하십시오. CFO.com의 기고자인 Regenia Sanders와 Jason Meil은 다음과 같이 설명합니다. 또한 빅 데이터는 계획의 정확성을 향상시키는 것으로 일관되게 입증되었으므로 이를 활용하여 운영의 모든 측면을 미세 조정할 수 있습니다.
선도 기업에서 단서를 얻으십시오
샌프란시스코 대학교(University of San Francisco)는 2015년 1월로 끝나는 회계연도 말 기준으로 회사의 $4,860억 달러가 2014년보다 100억 달러 증가한 소매 대기업인 Walmart의 프로필을 작성했습니다. 분명히 Walmart는 옳은 일을 하고 있습니다. 특히 회사가 주로 낮은 가격을 기반으로한다는 점을 고려할 때. Walmart는 전통적인 공급망을 마스터했을 뿐만 아니라 전자 상거래 및 기타 트렌드를 활용하기 위해 기술에 투자하고 있습니다. 이러한 모든 일을 정확하게 수행하는 것은 단순한 기회 그 이상입니다.
Walmart는 존재하는 가장 효율적인 공급망 중 하나로 절정에 달하는 다양한 전술을 사용했으며, 심지어 지난 5년간 Gartner의 상위 20개 공급망에서 인정을 받았습니다. 연령. VMI(Vendor Managed Inventory), 공급업체와의 더 나은 협력 및 협업, 기술을 통해 다양한 기업을 상호 연결하여 상당한 효율성 향상을 통해 궁극적으로 기업이 경제 상황에서 브랜드를 구축한 낮은 가격을 유지할 수 있게 합니다. 전반적으로 비용이 증가합니다.
Walmart의 성공이 전적으로 빅 데이터 분석에 기반한 것은 아니지만 데이터는 공급망 전체에 존재하는 모든 가능성을 실현하기 위해 예측, 예측 및 혁신적인 의사 결정을 강화하는 데 중요한 역할을 했습니다. 물론 모든 회사가 차세대 Walmart가 되는 것을 목표로 하는 것은 아니지만 데이터를 현명하게 사용하여 혁신을 주도하고 공급망을 최적화하면 모든 회사가 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.