코로나19가 투명하고 데이터 기반 공급망으로의 전환을 가속화한 방식

코로나19 팬데믹은 글로벌 사회와 경제에 깊고 지속적인 영향을 미쳤으며, 많은 조직이 결코 잊지 못할 방식으로 공급망을 재편했습니다.

2020년 초, 사회적 거리두기로 인한 인력 부족, 배송 지연, 부족 사태는 공급망 리더들에게 비용 증가 없이(재고 축적이나 신규 지역 허브 없이) 혼란을 해결하도록 강요했습니다.

"코로나로 인해 이 공급망 프로세스를 운영할 사람이 줄었습니다. 재고 바닥에 서서 어떤 제품이 있는지 확인하는 사람이 줄었고, 창고 관리 프로세스에 참여하는 사람이 줄었으며, 하역장에서 하역하는 사람들이 줄었습니다. '전통적 공급망'의 많은 약점이 드러났습니다."

Infosys Consulting에 따르면 공급망의 57%가 운영에서 25% 이상의 감소를 겪었습니다.

결과적으로 많은 공급망 관리자들은 더 명확한 통찰을 얻기 위해 디지털 툴킷으로 눈을 돌렸습니다.

두 가지 주요 도구는 공급망 컨트롤 타워 기술(다양한 프로세스를 포착하고 AI 기반 권장사항을 사용하는 중앙 허브)과 디지털 트윈 모델링(자산과 프로세스를 복제하여 생산성 증대, 비용 절감, 오늘날의 불규칙한 공급, 수요, 물류의 격차 드러내기)입니다.

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전통적 공급망의 과제

전문가들은 디지털화가 공급망 기능 장애를 해결하는 열쇠라고 말합니다.

"전통적인 선형 공급망 모델은 디지털 공급망 네트워크(DSN)로 변모하고 있습니다. 여기서 기능적 사일로는 해체되고 조직은 완전한 공급망 네트워크와 연결되어 엔드투엔드 가시성, 협업, 민첩성, 최적화를 가능하게 합니다."라고 Deloitte의 짐 킬패트릭(Jim Kilpatrick)은 썼습니다.

McKinsey & Co.의 7월 보고서 다음 정상을 위한 공급망 재설정에 따르면, 60명의 수석 공급망 임원 설문조사에서 93%가 회복탄력성 강화를 계획했으며, 종종 새로운 소싱 전략, 분석 집중, 인력 업스킬링을 통해 이루어집니다.

또한 응답자의 85%가 비효율적 기술에 어려움을 겪고 있다고 답했으며, 60%는 공급망을 더 잘 이해하기 위해 고급 분석을 구현할 계획이라고 밝혔습니다.

"기업들은 운영과 공급망을 엄격히 재검토하고 있습니다."라고 Digital Supply Chain Institute(DSCI)의 전무이사 겸 수석 연구원 조지 베일리(George Bailey)는 말했습니다. "기업들은 운영 비용 증가(더 많은 재고, 더 많은 창고 등)로 이기지 못합니다. 자동화와 프로세스 변화가 그 어느 때보다 중요합니다."라고 그는 덧붙였습니다.

데이터 기반 공급망 개발

공급망의 역학을 이해하고 의미 있는 데이터에 접근하는 것은 엄청난 과제입니다.

관리자는 제품 가용성, 공급업체 재고, 자재 조달 물류, 생산 일정, 장비 유지보수, 고객 배송에 대한 가시성이 필요합니다.

따라서 기업들은 재고 계산, 트럭 추적, 공급업체 부족 시 대체 공급처 확보 등 데이터 기반이 되기 위해 노력하고 있습니다.

컨트롤 타워 기술은 데이터를 집계하고 머신러닝으로 정보를 소화하며 예상치 못한 사건 시 실행 가능한 권장사항을 제공하는 중앙 집중식 콘솔을 제공합니다. 예를 들어 허리케인 카트리나 때 컨트롤 타워 기술이 피해 없는 지역으로 선적을 재라우팅하는 데 도움을 주었습니다.

McKinsey & Co. 연구에 따르면 아시아 제조업체의 39%가 엔드투엔드 투명성 강화를 위해 너브 센터 또는 컨트롤 타워 접근법을 구현했습니다.

공급망 데이터 통합의 과제

컨트롤 타워 배포에는 상당한 초기 노력이 필요합니다.

단편적이거나 저품질 데이터를 가진 조직은 레거시 시스템을 최신 실시간 플랫폼과 통합하는 데 시간을 투자해야 합니다. 데이터는 통합 전에 종종 변환과 정제가 필요합니다.

"매우 구식 시스템인 레거시 ERP와 재고 시스템이 플릿 관리와 트랙앤트레이스 같은 실시간 인사이트 지향 시스템과 오버레이되어 있습니다."라고 펠리노는 설명했습니다. "레거시 시스템을 새로운 연결된 IoT 지원 시스템과 연결하고 있습니다. 그런 권장사항을 제공하려면 데이터를 변환하고 통합해야 합니다."

문화적 변화도 필요합니다. 많은 기업이 이전에는 '고장 나지 않았으면 고치지 마라'는 사고방식을 따랐지만, 팬데믹은 데이터 통찰의 격차를 드러내어 컨트롤 타워 기술, 데이터 통합, 분석을 미션 크리티컬하게 만들었습니다.

디지털 트윈 기술과 공급망 분석의 결합

디지털 트윈(실제 자산과 프로세스의 가상 복제본)은 기업이 극한 기상, 정전, 팬데믹 같은 위험을 평가할 수 있게 합니다.

"디지털 트윈은 기업이 디지털 트윈 오버레이로 왓이프 분석을 수행해 매우 효율적이고 세밀하게 위험을 파악하도록 돕습니다."라고 펠리노는 말했습니다.

아직 초기 단계지만 일부 조직은 이미 디지털 트윈을 효과적으로 활용했습니다.

타이어 제조업체 Bridgestone Corp.는 하중, 속도, 도로 조건, 운전 행동을 반영하여 타이어 수명을 모델링하는 데 디지털 트윈을 사용합니다.

Deloitte 보고서에서 디지털 엔지니어링 디렉터 한스 도르피(Hans Dorfi)는 "분석이 주요 역할을 하지만 디지털 트윈만 보완합니다. 디지털 트윈은 타이어의 다차원 성능 엔벨로프를 포착하며 데이터가 아직 없는 개발 중인 제품에도 적용할 수 있습니다."라고 언급했습니다.

Juniper Research 연구에 따르면 글로벌 디지털 트윈 시장은 2021년 17% 성장하여 127억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

물리적 자산과 프로세스 복제는 다양한 품질의 레거시 및 IoT 데이터 소스 통합 시 특히 어렵습니다.

Forrester의 펠리노는 "디지털 트윈은 플랫폼에 입력되는 데이터 품질만큼만 가치가 있습니다."라고 경고했습니다.

Juniper Research 공동 저자 닉 메이너드(Nick Maynard)도 "디지털 트윈은 플랫폼에 입력되는 데이터 품질만큼만 가치가 있습니다."라고 덧붙였습니다.

IoT 구현에 대한 가트너 연구에 따르면 IoT 프로젝트를 사용하는 기업 중 13%만 이미 디지털 트윈을 보유했으며, 62%가 구현을 진행 중이었습니다.

디지털 트윈은 공격 표면도 확장합니다. "공격 표면이 확장되었습니다."라고 펠리노는 경고했습니다. "이제 공급망(자산, 차량)을 연결하니 나쁜 짓을 하려는 사람에게 더 많은 장소가 생겼습니다."