공급망 분석은 조달과 생산부터 유통과 물류까지 전체 가치 사슬 전반에서 데이터를 실행 가능한 통찰로 전환해 제조업체의 운영 효율성을 높여줍니다. 실시간으로 정확한 분석을 통해 기업은 수익에 직접적인 영향을 미치는 전략적, 운영적, 전술적 의사결정을 내릴 수 있습니다.
제조업체들이 흔히 직면하는 장애물은 다음과 같습니다:
가트너에 따르면, 29%의 조직이 분석으로 상당한 ROI를 실현한 반면, 수익이 없었던 조직은 단 4%에 불과했습니다.
공급망 분석은 제조업체에게 전체 체인의 통합된 실시간 뷰를 제공해 다음을 가능하게 합니다:
영업 및 재고 계획은 ERP와 SCM 도구에 의존하는 가장 데이터 집약적인 프로세스로 남아 있습니다. 분석을 통해 내부 및 외부 데이터를 통합함으로써 실시간 수요 형성과 동적 공급 조정이 가능해집니다.
단순 지출 분석을 넘어, 분석은 조달 물량과 공급업체 성과에 대한 지속적인 가시성을 제공해 실시간 편차 탐지와 더 나은 공급업체 검토를 지원합니다.
빅데이터와 분석은 가변 전기 요금에 맞춘 에너지 사용 조정과 상세 공정 파라미터 분석을 통한 결함 진단으로 생산을 효율화합니다.
창고 최적화는 이제 3D 모델링과 첨단 분석을 활용해 공간 재구성, 피킹 생산성 향상, 재고 보유 비용 절감을 달성합니다.
분석은 효율적 라우팅, 연료 소비 모니터링, 실시간 베이 할당을 주도해 트럭 및 택배 서비스의 지연 감소와 비용 절감을 돕습니다.
강력한 분석 플랫폼은 공급망의 모든 지점에서 비정형 데이터를 병목 없이 수집할 수 있어야 합니다.
클라우드 기반 커머스 네트워크는 다중 기업 협업을 가능하게 해 공급업체, 파트너, 벤더와의 관여도를 높입니다.
보안은 모든 계층에 내재화되어 데이터와 운영을 사이버 위협으로부터 보호해야 합니다.
AI와 머신러닝은 가치 사슬 전반에서 의사결정을 자동 조정하는 자기 학습형 공급망을 구현합니다.
분석은 실시간으로 확장 가능해야 하며, 가치 흐름에 지연을 더하지 않고 즉시 실행 가능한 통찰을 제공해야 합니다.
공급망 분석에 AI를 통합하면 실질적 이점이 생깁니다. 맥킨지 연구에 따르면 AI 도입 조직의 61%가 비용 절감을, 53%가 매출 성장을 경험했습니다.
AI는 엔드투엔드 가시성, 실행 가능한 통찰, 자동화를 제공해 수작업을 줄이고 더 현명한 의사결정을 지원합니다. AI로 공급망을 미래 지향적으로 만드는 방법 더 보기.
산업기술
제조 산업을 더 친환경적으로 만들려면 처음부터 끝까지 지속가능성 모범 사례를 구현해야 하며, 공급망 지속가능성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 제조와 물류는 에너지 집약적 프로세스이며, 대부분의 기업 환경 영향의 대부분은 공급망에 기인합니다. 그러나 공급망은 복잡하며, 이를 지속가능하게 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이 글은 지속가능성 시리즈의 일환으로, 시작점을 제공합니다. 제품 팀과 제조업체가 생산 공정의 마지막 단계까지 지속가능성을 이어갈 수 있는 세 가지 방법을 소개합니다. 공급망 전반의 지속가능성 높이기
전 세계 제조업체들은 미국과 중국 간 진행 중인 무역 전쟁을 예의주시해 왔습니다. 무역 전쟁은 다양한 상품, 원자재, 서비스에 영향을 미칩니다. 불안정한 경제 환경으로 많은 기업이 공급망 관리 전략을 재수립하고 있습니다. 관세 상승과 영향 품목이 산발적으로 발표되어, 중국에 중소규모 사업장을 두거나 중국에서 조달하는 제조업체들에게 혼란과 공급망 우려를 안겼습니다. 품목이 관세 리스트에 올랐다 내렸다를 반복하면서 많은 제조업체가 운영의 경제적 안정을 추구합니다. 이들은 멕시코를 더 비용 효율적인 대안으로 주목하고 있습니다. 멕시코
