공급망 성숙도가 높은 기업도 바이러스에 대한 준비가 되어 있지 않다고 느꼈습니다.

COVID-19가 조직에 공급망에 대해 가르쳐준 것이 있다면 대다수가 이 팬데믹 기간 동안 직면하게 될 도전에 대비하지 않았기 때문입니다.

많은 기업들이 막대한 매출 손실과 정리해고를 경험했습니다. 그들은 자본을 어떻게 사용하고 있는지, 그리고 살아남고 고객 만족을 유지하기 위해 어떤 변화가 필요한지 이해해야 했습니다.

Verusen의 최근 설문 조사에 따르면 기업의 10%만이 코로나바이러스가 조직에 미칠 영향에 대해 완전히 준비되어 있다고 생각했습니다. 규모, 위치 및 업종이 다양했으며 대부분의 응답이 북미에서 왔습니다.

대다수의 응답자는 처음에 공급망 성숙도 수준을 '높음' 또는 '가장 높음'으로 평가했지만, COVID-19는 개선이 필요한 영역과 채워야 하는 격차를 빠르게 드러냈습니다.

윌리 시(Willy Shih) 하버드 경영대학원 교수는 “기업의 도전은 경쟁력을 약화시키지 않으면서 공급망을 보다 탄력적으로 만드는 것이 될 것”이라고 말했다. "이 문제를 해결하기 위해 관리자는 먼저 자신의 취약성을 이해한 다음 여러 단계를 고려해야 합니다. 그 중 일부는 팬데믹이 발생하기 훨씬 전에 취했어야 했습니다."

설문 조사가 완료된 후 대부분의 기업이 두 가지 뚜렷한 전략 모드에 있다는 것이 분명해졌습니다. 첫 번째는 중요하고 직간접적인 자료에 엄격하게 지출하는 것을 수반하는 "보트를 띄운 상태로 유지" 사고방식입니다. 두 번째 목표는 새롭고 보다 탄력적인 글로벌 공급망 전략을 구축하여 원자재 및 부품 공급을 보호하는 것입니다.

설문 조사의 추가 주요 결과는 다음과 같습니다.

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팬데믹이 발생한 첫 60일 동안 공급망 조직의 최우선 과제는 현금을 보존하고 운전 자본을 관리하는 것이었습니다. 현재로서는 이 초점이 인력 계획 및 Tier-1 공급업체 위험 관리로 옮겨간 것 같습니다. 팬데믹의 끝이 보이지 않는 상황에서 기업은 새로운 규범에 적응하고 기존 방식을 유지하기보다 솔루션을 구현하고 있습니다.

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공급망 전문가의 약 71%는 팬데믹 기간 동안 관련 데이터 관리 및 간접 자재 관리가 중요한 최적화 전략이라고 생각했습니다. 소수의 조직만이 간접 재료 최적화를 잘 처리하고 있으며 깨끗한 데이터 부족에 대한 솔루션의 필요성을 해결했다고 믿었습니다.

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61%의 조직은 간접 재료 최적화를 관리하기 위해 여전히 사내 지식과 Excel 스프레드시트와 같은 공통 도구에 의존하고 있었습니다. 대부분은 특정 최적화 기술이 부족하여 이니셔티브를 진행하는 데 도움이 되었습니다.

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팬데믹 이전에는 설문조사에 응한 기업 중 3분의 1만이 인벤토리 데이터와 자재 최적화를 위해 어떤 식으로든 인공 지능을 사용하고 있었습니다.

세계가 구식 프로세스를 간소화하고 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기술을 계속 수용함에 따라 공급망 산업도 예외는 아닙니다. AI에 대한 소문이 계속되는 동안, 공급망 내에서 일하는 사람들은 백업하는 법을 배우지 않고도 고급 AI를 사용한다고 주장하는 기술에 주의해야 합니다.

실사를 수행하고 특정 요구 사항에 적합한 기술을 적절하게 선택하는 사람들에게 AI 기술은 데이터 관리 및 인벤토리 프로세스를 혁신하는 데 도움이 되는 세상을 바꿀 수 있습니다. COVID-19는 자재 재고 관리의 미래 상태를 최적화하는 것이 비용을 절약하고 운전 자본을 줄이는 데 필수적이라는 것을 보여주었습니다.

디지털 변환 기술은 몇 개월 또는 몇 년이 아니라 즉시 투자 수익을 보여야 합니다. AI를 사용하기로 결정했다면 항상 학습하고 효과를 입증할 수 있는 데이터가 있는 기술을 구현해야 합니다.

Paul Noble은 창립자이자 CEO입니다. 베루젠 .