스마트 자동화로 공급망의 민첩성을 높이는 방법

코로나19 팬데믹으로 글로벌 공급망과 무역 흐름이 중단되고 수요 패턴이 빠르게 변화하는 시기에 많은 기업이 시스템과 프로세스에 더 많은 민첩성을 주입하려고 합니다.

세계무역기구(WTO)는 2020년 동안 국제 상품 무역이 13%에서 32% 감소할 것으로 예상하고 있으며, 거의 모든 지역에서 올해 무역량이 두 자릿수 감소를 경험할 것으로 예상합니다. 전자 및 자동차 제품과 같이 공급망이 복잡한 산업이 가장 큰 영향을 받을 것입니다.

이 예측할 수 없는 환경에서 조직이 진화하는 규칙을 충족하고 새로운 장애물을 해결하기 위해 새로운 작업 방식에 빠르게 적응할 수 있는지 묻는 것이 중요합니다. 가능한 한 효율적으로 운영하고, 가상으로 작업하고, 민첩한 공급망 관리를 추진하고, 시장이 결국 팬데믹에서 벗어나기 시작할 때 경쟁업체에 뒤처지지 않도록 하는 도구가 필요합니다.

디지털 프로세스 자동화, 로봇 관리 소프트웨어, 프로세스 마이닝 및 인공 지능과 같은 신기술은 모두 현재 비즈니스 환경에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구를 전략적으로 적용하면 기업이 프로세스를 신속하게 조정하고 공급망 이해 관계자와 보다 효율적으로 협업하며 모든 리소스가 가능한 한 최적으로 사용되도록 할 수 있습니다.

오늘날 사용할 수 있는 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션이 너무 많기 때문에 가장 적절한 접근 방식과 기술을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 많은 조직이 모든 운영 요구 사항을 충족하지 못하는 융통성 없는 전사적 자원 관리 시스템을 가지고 있다는 사실로 인해 문제가 더욱 복잡해집니다. 이러한 맥락에서 많은 팀이 시스템 격차를 메우고 중요한 작업을 완료하기 위해 자체 수동 프로세스와 스프레드시트를 개발했습니다. 그러나 이러한 작업 방식은 일관성이 없고 단절되며 비효율적일 수 있습니다.

회사가 이런 상황이라면 기존 시스템을 뜯어내고 교체할 필요가 없습니다. 그보다는 현대적이고 쉽게 사용할 수 있는 기술의 조합을 기존 시스템에 통합하여 미션 크리티컬 콘텐츠 및 기능을 잃지 않고 프로세스를 변환할 수 있는 도구를 가질 수 있습니다. 여기에서 시작해야 할 몇 가지 지침이 있습니다.

하나의 기술만 선택할 필요는 없습니다. 공급망 관리자는 단일 솔루션으로 지능적이고 유연하게 해결할 수 없는 복잡한 범위의 비즈니스 문제에 직면해 있습니다. 프로세스 최적화 전략을 하나의 도구에 고정하는 대신 여러 보완 기술을 기업 전체의 디지털 혁신을 위한 강력한 도구 키트로 쉽게 결합할 수 있습니다.

오늘날 최근의 혁신으로 인해 로봇 프로세스 자동화(RPA), 디지털 프로세스 자동화(DPA), AI 및 기계 학습, 프로세스 마이닝을 비롯한 다양한 기술에 대한 접근성이 높아졌습니다. 이러한 기능은 함께 작동하여 지능형 자동화를 위한 강력한 프레임워크를 생성할 수 있습니다.

과정 우선 접근 방식을 취하십시오. 새로운 기술로부터 최대의 가치를 얻으려면 프로세스를 명확하게 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 많은 조직에서 프로세스 실행 방식과 개선할 수 있는 부분을 정확히 찾아 정의하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

다행히도 이것은 시간이 많이 걸리는 운동이 필요하지 않습니다. 이전에는 기업이 현재 프로세스를 이해하기 위해 컨설팅과 문서화에 의존했습니다. 이제 이벤트 로그(즉, 작업 수행 시 직원 및 애플리케이션이 남긴 디지털 흔적)를 분석하고, 프로세스를 자동으로 매핑하고, 디지털 접근 방식을 사용하여 최적화할 수 있는 방법을 분석할 수 있는 지능형 프로세스 마이닝 도구가 있습니다.

탄력적인 요금제가 필요합니다 . 다음 단계는 디지털 혁신 이니셔티브를 위한 명확하고 단계별 로드맵을 설정하는 것입니다. 이는 달성하려는 비즈니스 목표를 기반으로 해야 하며 이러한 목표에서 단계적으로 다시 작업해야 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 비전을 향해 점진적이고 유연하게 진행할 수 있습니다.

이 로드맵에는 특정 단계에서 특정 기술을 추가하기 위한 계획이 포함되어야 합니다. 예를 들어, 프로세스 마이닝 및 디지털 프로세스 자동화로 시작한 다음 나중에 AI로 이를 확대할 수 있습니다. 이 로드맵을 가이드로 사용하면 사람과 프로세스를 전체적인 기술 프레임워크와 원활하게 조정할 수 있습니다.

디지털이지만 매끄럽지 않나요? 많은 기업이 모바일 애플리케이션, 웹사이트, 프론트 엔드의 음성 비서와 같은 사용자 경험을 통해 프로세스를 디지털 방식으로 혁신하고 있다고 생각합니다. 그러나 데이터를 스프레드시트에 다시 입력하거나 전자 메일을 통해 콘텐츠를 공유하는 것과 같이 백오피스의 수동 프로세스에 의존하는 경우 이러한 프로세스는 빠르게 변화하는 환경에 비해 원활하고 민첩하지 못합니다.

여러 디지털 도구를 함께 사용하면 더 많은 프로세스 구성 요소를 자동화하고 디지털화하여 처음부터 끝까지 원활하고 일관되게 운영할 수 있습니다.

AI와 인간 기술의 균형을 유지합니다. AI는 학습 및 자연어 이해와 같은 인간의 인지 능력을 모방합니다. AI를 프로세스 자동화 환경에 통합하면 훨씬 더 광범위한 작업을 디지털화할 수 있습니다. 즉, 숙련된 전문가가 더 전략적인 작업에 집중하지 못하게 하는 반복적이고 시간 집약적인 작업에서 해방될 수 있습니다.

이제 다음을 포함한 다양한 AI 기능에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

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머신 러닝. 시스템이 경험을 통해 "학습"하고, 패턴을 식별하고, 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.

광학 문자 인식. RPA 소프트웨어 로봇이 스캔한 문서 및 사진과 같은 비정형 콘텐츠에서 의미를 추출할 수 있게 해주는 AI 카테고리입니다.

자연어 처리. 텍스트 및 음성 기반의 자연어 커뮤니케이션을 이해하고 합성하는 능력.

AI는 광범위한 비즈니스 이점을 제공할 수 있지만 운영 전반에 걸쳐 인간을 완전히 대체할 수는 없습니다. 공감, 전략적 사고, 창의성 및 주제별 전문성과 같은 인간의 기술은 여전히 ​​공급망에서 중요한 역할을 합니다. 이상적인 시나리오는 AI와 인간 지능이 서로를 지원하고 강화하는 시나리오입니다.

건전한 지능형 프로세스 자동화 전략을 마련하면 AI 기반 프로세스 모델을 활용하여 LOB(기간 업무) 시스템, 작업자, RPA 봇 및 기타 도구 간의 작업 흐름을 조정하여 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

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공급망 전반에 걸쳐 가시성을 향상시키십시오. 프로세스가 처음부터 끝까지 디지털 방식으로 실행되면 공급망의 모든 단계에서 운영 성과와 진행 상황에 대한 명확한 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 잠재적인 병목 현상을 식별하고 적시에 제거하거나 프로세스를 개선하거나 업데이트하여 생산성을 높일 수 있는 영역을 해결할 수 있습니다. 엔드 투 엔드 프로세스 가시성을 통해 끊임없이 변화하는 글로벌 무역 환경에서 새로운 정책, 규칙 및 규정을 관리하기 위해 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

위험을 줄이고 규정 준수를 강화합니다. 모든 프로세스 단계가 기술 프레임워크에 기록되면 명확하고 신뢰할 수 있는 감사 추적을 갖게 됩니다. 이는 지속적인 규제 변화 속에서 규정 준수 및 위험 관리 팀에 이미 부과된 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.

원격 협업을 활성화합니다. 이 대유행 기간 동안 도입된 사회적 거리두기, 검역 및 잠금 체제로 인해 많은 기업이 가상 작업 및 협업 도구를 마련해야 할 필요성이 가속화되었습니다. 현대 기술을 통해 동료, 공급업체 및 고객은 가상으로 프로세스를 소통하고 관리하여 이 어려운 시기에 연속성을 보장할 수 있습니다.

민첩성, 협업 및 리소스 최적화를 향상시키기 위한 기술 투자에는 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 그러나 보완 기술을 사용하여 서로를 보강하고 시스템이 이미 구축되어 있는 전략적 접근 방식을 사용하면 확실한 투자 수익을 얻을 수 있습니다. 지능형 자동화를 위한 견고한 프레임워크는 조직을 빠르게 변화하는 환경에서 효율적으로 운영할 수 있는 위치에 둘 수 있습니다.

Burley Kawasaki는 지능형 프로세스 자동화 제공업체인 K2의 최고 제품 책임자입니다.