블루 욘더 홍모 양 SVP 인터뷰: 스마트 공급망의 중요성

블루 욘더 제조 부문 SVP 겸 GM인 홍모 양이 Manufacturing Global과 스마트 공급망의 제조업에서의 중요성에 대해 이야기합니다.

1. 스마트 공급망이란 무엇을 의미하며, 제조업에서 그 역할은 무엇입니까?

스마트 공급망은 기술을 사용하여 효율성을 높이고, 자기 최적화하며, 변화하는 수요와 혼란에 지능적으로 대응하는 공급망입니다. 예를 들어, 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용하여 프로세스를 자동화함으로써 공급망은 인간 개입 없이 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 지연된 부품 선적을 제시간에 공장 현장에 도착시키기 위한 플랜 B를 찾거나, 인력 부족이 생산을 지연시킬 수 있음을 사전에 알리는 것일 수 있습니다.

2. 제조업체에게 스마트 공급망을 갖는 것의 의미는 무엇이며, 조직에 어떤 가치를 제공합니까?

AI와 ML 같은 기술 채택은 제조업체가 문제가 발생하기 전에 예측하고 혼란을 헤쳐 나갈 수 있게 함으로써 변화하는 수요를 따라잡는 데 도움이 됩니다. 이는 기업과 제조업체가 단순히 사건이 발생한 후에 대응하는 것이 아니라, 고객 구매 행동보다 한 발 앞서 나갈 수 있게 합니다.

3. 기술은 스마트 공급망 생성에 어떤 역할을 합니까?

팬데믹은 전 세계 공급망을 심각하게 혼란에 빠뜨렸고, 기업들이 단기 통지로 결정을 내리고 반응하도록 강요했습니다. 기계는 가능한 한 빠르고 지능적으로 반응할 수 있게 합니다. 예를 들어, ML을 사용하여 지연이나 실패가 발생할 수 있는 위치를 식별합니다. ML은 세분화된 수준에서 작동할 수 있습니다. 예를 들어 개별 화물을 검사하고 어떤 배송이 실패할 높은 위험이 있는지 예측한 다음, 고장 시 알고리즘이 배송을 재경로할 수 있습니다. 전체 프로세스는 계획부터 실행까지 자동화될 수 있습니다.

ML은 또한 제조업체가 상품이 가장 시급하게 필요한 위치를 우선순위화하여 생산 및 납품 약속을 지킬 수 있도록 도울 수 있습니다. 반면 인간은 그러한 결정을 내리는 데 며칠이 필요하고, 대량의 데이터와 빡빡한 마감일을 다룰 때 오류를 범하기 쉽습니다. 기계는 데이터를 기반으로 감정 없이 빠르게 올바른 결정을 내릴 수 있어, 계획에 대한 전통적인 순차적 접근 방식이 종말을 맞이할 수 있음을 의미합니다.

4. 스마트 공급망의 상위 3가지 트렌드는 무엇입니까?

상위 3가지 트렌드는 AI/ML, 디지털 공급망 트윈, 새로운 기술을 지원하기 위한 데이터 사이언티스트에 대한 수요 증가입니다. 앞서 언급했듯이 AI/ML은 공급망 전반에 걸쳐 많은 사용 사례가 있습니다. 수요 예측과 혼란 예측부터 운송 경로 최적화, 자원 계획, 고객 풀필먼트 전략까지, AI/ML은 효율성, 자동화, 공급망 네트워크 전반의 가시성 및 통합 향상을 위해 널리 구현됩니다.

공급망 리더가 엔드투엔드 공급망 전반에서 올바른 결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 디지털 트윈이 필수적입니다. 물리적 공급망의 디지털 표현을 생성함으로써 기업은 디지털 트윈을 활용하여 지역적 및 글로벌 결정을 내리고, 상황 인식을 높이며, 다양한 시나리오의 영향을 확신 있게 평가할 수 있습니다. 더 중요한 것은 조직이 수익 성장, 마진 통제, 고객 만족 목표와 같은 전략적 비즈니스 목표에 대한 결정의 영향을 예측할 수 있다는 것입니다.

기업들이 AI/ML, IoT, 로보틱스 전반에 걸쳐 새로운 기술에 계속 투자하고, 내부 및 외부 리소스 전반에서 더 많은 양의 데이터를 집계해야 하는 요구 사항과 결합됨에 따라 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 증가할 것입니다. 오늘날 데이터 사이언티스트는 데이터 모델링과 공급망을 더 지속 가능하게 만들 계획 수립, 더 큰 가시성과 통제로 응답 시간과 민첩성 개선, AI/ML과 빅데이터로 의사 결정 프로세스 자동화 등 많은 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이를 통해 기업이 더 현명하고 전략적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 합니다.