디지털 공급망 혁명:AI가 물류를 재편하는 방법

공급망은 항상 이벤트와 결함에 취약하여 가장 잘 관리되는 회사와 서비스조차 당황하게 만듭니다. 실시간 인공 지능이 마침내 이 복잡한 노력에 어떤 의미를 부여할 수 있을까요? 아니면 모든 질병에 대한 치료법으로 제시되는 최신 비약일까요?

본질적으로 공급망은 필요에 따라 제공하기 위해 수많은 움직이는 부품에 의존합니다. 이러한 부품 중 상당수는 원자재 공급업체부터 공장, 트럭, 선박, 창고, 소매업체에 이르기까지 서로 다릅니다. 의사 결정자와 관리자는 무슨 일이 일어나고 있는지 전체적으로 볼 수 있습니까? 아마도 그렇지 않을 것입니다. 그러나 인공 지능과 같은 기술은 지식의 격차를 메우고 발생하는 문제를 예측하고 극복할 수 있는 통찰력을 제공할 준비가 되어 있습니다. 이는 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다.

KPMG의 새로운 보고서에 따르면 생성 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 트윈, 기계 학습, 사물 인터넷, 블록체인 등을 포함한 일련의 기술 덕분에 "스마트" 공급망이 이제 현실이 되었습니다.

현재 컨설팅 회사에 따르면 공급망 조직의 50%가 이러한 기술을 지원하는 애플리케이션에 투자하고 있다고 밝혔습니다. 보고서 작성자는 차세대 기술이 오늘날의 공급망에 인텔리전스를 제공하는 방식을 간략하게 설명합니다.

운영 중인 생성적 AI: KMPG 저자는 GenAI가 “공급망 관리, 물류 및 조달에 혁명을 일으킬 가능성이 있다”고 말합니다. GenAI는 "조달 및 규제 준수를 보장하고, 제조 생산 워크플로의 효율성을 간소화 및 향상시키거나, 가상 비서를 사용하여 일상적인 문의를 처리하고 빠른 응답을 제공함으로써 가상 물류 커뮤니케이션을 활성화할 수 있습니다." 또한 GenAI는 "특정 회사의 공급망 생태계의 미묘한 차이를 학습하고 스스로 학습할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 분석을 개선하고 강화할 수 있습니다."

참조: 생성적 AI로 실시간 공급망을 현실에 더욱 가깝게 구현

KMPG 저자는 공급망에서 GenAI를 활용하기 위해 계획 전문가에게 "분석 모델링 기능, 다기능 전문 지식 및 관계 관리 기술을 높여 협업을 극대화할 것"을 촉구합니다.

AI 기반 노터치/로우 터치 계획: 보고서에서는 공급망 결정의 재정적 결과를 결정하려면 효과적인 시나리오 분석이 필수적이라고 말합니다. "AI 기반 영업 및 운영 계획과 통합 비즈니스 계획 애플리케이션은 공급망 계획과 실행 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 낮은 접촉 계획은 엔드투엔드 계획 프로세스에서 많은 수작업을 제거하고 고급 분석의 힘을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 더 깊은 질문에 답할 수 있습니다. AI는 대규모 데이터를 분석하고, 이상 징후를 식별하고, 예상치 못한 중단으로 이어지는 패턴을 검색하고, 이를 해결하는 방법에 대한 제안을 거의 즉각적으로 제공할 수 있습니다."

데이터 성능: KPMG 보고서에는 “매일 공급망 전반에 걸쳐 여러 시스템에서 수백만 개의 날짜 기록이 생성됩니다.”라고 명시되어 있습니다. "이러한 풍부한 데이터로 인해 조직 내 데이터 사일로가 더 커졌고 결과적으로 데이터 세트의 단절이 발생했습니다. 공급망 전문가는 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 향상할 수 있도록 데이터 환경 내의 복잡성을 효율적으로 관리해야 합니다.

데이터 기반 접근 방식을 구축한다는 것은 조직이 "가장 중요한 부분에서 데이터 품질 개선의 우선순위를 정하여 데이터 세트를 점진적으로 개선하고 개선"하는 데 도움이 되는 "특정 사용 사례에 집중"하는 것을 의미합니다. KPMG 팀은 "데이터 가용성, 품질, 신뢰성, 흐름 및 일관성의 중요한 요소에 집중"할 것을 촉구합니다.

1단계 및 2단계를 뛰어넘는 투명성 및 가시성: 공급망 관리자 중 최소 43%는 1차 공급업체 성과에 대한 가시성이 거의 없습니다. “다층화된 공급망 계층에 대한 가시성 부족은 산업 전반의 조직, 특히 규제 요구 사항 충족, 공급망 위험 식별 및 완화에 큰 영향을 미칩니다. 컨트롤 타워 및 디지털 트윈과 같은 기술 도구는 중요한 하위 공급업체 관계를 표면화하고 일반적인 하위 공급업체와 공장 위치를 ​​강조하며 조직의 공급망 깊이에 대한 명확한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 대규모로 구현하면 공급망 탄력성을 향상할 수 있습니다.”

로우코드 플랫폼: 로우 코드 플랫폼을 사용하면 관리자는 새로운 애플리케이션을 조정하거나 출시하여 공급망의 중단이나 변화에 신속하게 대처할 수 있습니다. KPMG 작성자는 “이를 통해 개발 시간이 단축되어 기업이 새로운 시장 상황, 파괴적인 이벤트 또는 변화하는 전략에 신속하게 대응하고 애플리케이션을 조정할 수 있습니다.”라고 말합니다. “이를 통해 기술 지식이 거의 없는 비즈니스 사용자가 새로운 기능을 신속하게 구축, 테스트 및 구현할 수 있습니다. 잠재적인 응용 범위는 계획, 제조, 제품 수명 주기, 공급망 협업, 추적 등입니다.”