블루욘더 양홍모와 5분

Blue Yonder의 제조 부문 SVP 겸 GM인 Hong Mo Yang은 Manufacturing Global과 제조에서 스마트 공급망의 중요성에 대해 이야기합니다.

1. 스마트한 공급망이 있다는 것은 무엇을 의미하며 제조에서 그 역할은 무엇입니까?

스마트 공급망은 기술을 사용하여 효율성을 높이고 자체 최적화하며 변화하는 수요 및 중단에 지능적으로 대응하는 공급망입니다. 예를 들어, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 사용하여 프로세스를 자동화함으로써 공급망은 사람의 개입 없이 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 지연된 부품 선적을 제시간에 공장 현장으로 가져오기 위한 플랜 B를 파악하거나 인력 부족으로 인해 생산이 지연될 수 있음을 미리 알릴 수 있습니다.

2. 스마트 공급망을 갖는 것이 제조업체에게 어떤 의미가 있으며 조직에 어떤 가치를 제공합니까?

AI 및 ML과 같은 기술을 채택하면 제조업체가 문제가 발생하기 전에 예측하고 중단을 탐색할 수 있게 하여 변화하는 수요에 보조를 맞출 수 있습니다. 이를 통해 기업과 제조업체는 이러한 사고가 이미 발생했을 때 단순히 대응하는 것이 아니라 고객 구매 행동에서 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

3. 스마트 공급망을 만드는 데 기술이 어떤 역할을 하나요?

팬데믹은 전 세계의 공급망을 심각하게 혼란에 빠뜨렸고, 기업들은 즉각적인 결정을 내리고 대응해야 했습니다. 기계를 사용하면 가능한 한 빠르고 지능적으로 대응할 수 있습니다. 예를 들어 ML을 사용하여 지연이나 오류가 발생할 수 있는 위치를 식별합니다. ML은 개별 로드를 검사하고 실패 위험이 높은 배송을 예측하는 등 세분화된 수준에서 작동할 수 있으며, 고장이 발생한 경우 알고리즘이 배송 경로를 변경할 수 있습니다. 계획에서 실행에 이르기까지 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

ML은 또한 제조업체가 제품이 가장 시급하게 필요한 위치의 우선 순위를 지정하여 생산 및 배송 약속을 충족할 수 있도록 도와줍니다. 반면에 인간은 그러한 결정을 내리는 데 며칠이 필요한 경우가 많으며 많은 양의 데이터를 처리하고 촉박한 마감일에 직면할 때 오류를 범하기 쉽습니다. 기계는 감정 없이 이러한 일을 처리할 수 있고 데이터를 기반으로 신속하게 올바른 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 계획에 대한 기존의 순차적 접근 방식은 이제 끝이 날 수도 있습니다.

4. 스마트 공급망의 상위 3가지 트렌드는 무엇입니까?

상위 3가지 트렌드는 AI/ML, 디지털 공급망 쌍, 그리고 새로운 기술을 지원하기 위한 데이터 과학자에 대한 수요 증가입니다. 앞서 언급했듯이 공급망 전반에 걸쳐 AI/ML에 대한 많은 사용 사례가 있습니다. 수요 예측 및 중단 예측에서 운송 경로 최적화, 리소스 계획 및 고객 이행 전략에 이르기까지 AI/ML은 효율성, 자동화를 주도하고 공급망 네트워크 전반에 걸쳐 가시성과 통합을 향상시키기 위해 널리 구현됩니다.

공급망 리더가 종단 간 공급망에서 올바른 결정을 내릴 수 있도록 하려면 디지털 트윈이 중요합니다. 기업은 물리적 공급망의 디지털 표현을 생성하여 디지털 트윈을 활용하여 지역 및 글로벌 결정을 내리고 상황 인식을 높이며 다양한 시나리오의 영향을 자신 있게 평가할 수 있습니다. 더 중요한 것은 조직이 수익 성장, 마진 관리 및 고객 만족 목표와 같은 전략적 비즈니스 목표에 대한 의사 결정의 영향을 예상할 수 있다는 것입니다.

그리고 기업이 AI/ML, IoT 및 로봇 전반에 걸친 새로운 기술에 계속 투자하고 기업이 내부 및 외부 리소스에서 더 많은 양의 데이터를 집계해야 하는 요구 사항과 함께 데이터 과학자에 대한 수요가 증가할 것입니다. 오늘날 데이터 과학자들은 데이터 모델링 및 공급망을 보다 지속 가능하게 만들기 위한 계획 수립, 가시성과 제어 능력 향상으로 응답 시간 및 민첩성 향상, AI/ML 및 빅 데이터를 통한 의사 결정 프로세스 자동화와 같은 많은 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 기업이 보다 현명하고 전략적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다.