공급망 회복탄력성 마스터하기: 혼란 극복을 위한 3대 핵심 단계

귀하의 조직 성공이 공급망 성과에 달려 있다면, 팬데믹은 귀하의 비즈니스 프로세스에서 주요 약점들을 드러냈을 가능성이 높습니다. 제조, 운송, 유통의 갑작스러운 중단으로 수천 개의 컨테이너가 항구에 발이 묶이고, 수백만 명의 근로자가 일시적으로 실직했으며, 구매 주문이 취소되거나 중단되었습니다. 모든 역경을 딛고 수요를 충족하라는 기업들에 대한 압박은 여전히 높으며, 가장 준비된 기업들만 정상에 오르고 있습니다.

백신이 경제 회복을 촉발했을 때, 상품과 서비스에 대한 수요 급증으로 급속한 비즈니스 수축과 확장 주기가 발생했습니다. 그 결과, 전 세계 기업들은 이제 원자재(알루미늄, 리튬 등), 필수 부품(반도체 등), 숙련 노동력의 결합된 부족에 직면해 있으며, 이는 추가로 인플레이션 급등을 초래했습니다.

그렇다면 COVID-19로 인한 공급망 혼란과 불확실성을 극복하는 열쇠는 무엇입니까? 해결책은 세 단계로 나눌 수 있습니다: 안정화(Stabilize), 디지털화(Digitize), 미래대비(Future-Proof).

안정화

첫 번째 단계는 현재 혼란 영역을 분석하고, 그 피해의 단기 및 장기 영향을 측정하고, 공급망을 분산시키기 위한 아래 이니셔티브를 구현하여 당면한 위기를 해결하는 것입니다:

• 데이터와 분석을 사용하여 공급망 내 취약성을 측정합니다.
• 고마진 또는 전략적으로 중요한 제품과 가장 관련이 깊은 공급망 부분을 우선순위에 둡니다.
• 중요 부품을 위한 다층 공급망 생태계를 개발합니다.
• 여러 지리적 위치로 분산하여 분산화를 위한 이니셔티브에 투자합니다.
• 중요 제조 일자리를 온쇼어링(국내로 복귀)합니다.

디지털화

디지털 운영이 지금 강화되지 않으면 귀하의 조직은 미래에 거의 확실히 공급망 난관에 계속 부딪힐 것입니다. 핵심 데이터와 분석 프로세스를 확립한 후, 인공지능을 적용하여 결과 예측과 공급망 격차 또는 투입 비용 변동성 평가를 돕도록 증강하세요.

AI는 로봇의 정확성과 생산성을 향상시켜 "인적 요소"를 해결하기 위해 자동화를 강화할 수도 있습니다. 단조로운 작업을 기계에 맡기고 기존 인적 노동을 더 전략적이고 생산적인 의무 수행에 자유롭게 함으로써 기업들은 노동력 부족의 영향을 완화할 수 있습니다.

이 솔루션들은 데이터와 결정의 전송을 늦추는 문제들을 해결함으로써 시장 출시 시간을 개선하려 하며, 확장하여 상품과 서비스의 흐름을 개선합니다. 그러나 자동화 논리에 포함되지 않은 알려지지 않은 "X 요소"를 해결하기 위해 인간의 감독은 중요합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생할 수 있는 간극을 메우기 위함입니다.

인간-인-더-루프 시스템은 모든 형태의 자동화에 중요하며, 특히 완전 자동화가 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있는 AI 영역에서 특히 중요합니다. 예로는 자동화된 거래 시스템이 야기한 최근 시장 하락, 또는 더 나쁘게는 완전 자율 주행 차량이 야기한 치명적 사고가 있습니다.

미래대비

공급망 메커니즘이 적절히 디지털화되고 자동화되면, 사물 인터넷 같은 신흥 기술과 지속적인 글로벌 운영 서비스를 결합하여 트렌드를 모니터링하고 혼란이 발생할 때 빠르게 반응해야 합니다. 다음 핵심 행동들을 취함으로써 시작하세요:

• 공급망 프로세스를 적극적으로 모니터링하고 개선하는 글로벌 운영 서비스 팀을 수립합니다.
• 미래 "블랙 스완" 이벤트나 극단적인 상품 및 투입 비용 변동성에 맞춰 AI 모델을 감사하고 업데이트합니다.
• 위험을 더 잘 관리하는 새로운 방법을 지속적으로 개발하고 비상 계획이 마련되어 있는지 확인합니다.
• 보조 및 3차 "지능형" 유통 네트워크를 선제적으로 구축합니다.

공급망의 디지털화와 잘 설계된 비즈니스 전략의 결합은 현재와 미래의 공급망 과제를 완화하고, 미래의 급격한 인플레이션 압력에 대비하여 비즈니스 마진을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간 분석을 넘어 공급망 기술을 확장하고 과도하게 기계화된 공급망 자동화를 넘어선 여러 시도가 있었지만, 결과는 엇갈렸습니다. 이는 순수 컨설팅 회사들이 프로세스와 애플리케이션 개발에 너무 집중하는 반면, 기술 공급업체들은 정의상 맞춤형 대응이 필요한 문제에 일률적인 솔루션을 만들려 하기 때문입니다.

공급망 인텔리전스는 사람 과 기술의 혼합을 통합해야 합니다. 디지털 전환의 더 큰 맥락에서 이 혼합은 확장 가능하고 적응 가능하며 지속 가능한 공급망 솔루션을 만들기 위해 적용될 수 있는 최선이자 유일한 솔루션이 아닙니다.

Mitesh Motwani는 Kin + Carta의 매니징 디렉터입니다.