AI가 글로벌 공급망을 변화시키는 방법

현대의 공급망은 다양한 조직, 사람, 프로세스 및 기술을 통합하는 복잡한 동물입니다. 방정식에 "글로벌"이라는 단어를 추가하면 이러한 복잡성을 관리하기가 훨씬 더 어려워집니다. 더욱이, 세계적 대유행과 같은 혼란이 전 세계 공급망을 혼란에 빠뜨리면서 대부분의 조직에서 탄력성과 수익성의 균형을 유지해야 할 필요성이 필수가 되었습니다.

다행히 기술은 조직이 추가 노동, 물리적 공간 또는 전문 지식 없이도 글로벌 공급망을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 정도로 발전했습니다. 예측에서 처방에 이르기까지, 의사 결정 지원에서 의사 결정 자동화에 이르기까지 인공 지능은 공급망 활동을 새로운 방식으로 변화시키고 있습니다.

인간의 두뇌와 유사한 방식으로 작업을 수행하는 AI 지원 기술은 환경 내의 특정 기능을 감지하고 대응할 수 있습니다. 배송 지연 및 날씨 관련 장애와 같은 문제를 예기치 않은 방식으로 해결하는 방법을 학습하고, 말의 뉘앙스를 인식하고, 인간과 유사한 창의성을 발휘할 수 있습니다.

완벽한 혼합

기업이 현재 공급망 문제를 해결하고 코로나19 이후 세계를 위해 이러한 복잡한 네트워크를 준비하는 새로운 솔루션을 배포함에 따라 AI는 이러한 구현의 많은 부분에서 중심이 되고 있습니다. 무인 트럭에서 배송 경로 최적화, 수요 예측에 이르기까지 AI는 공급망의 여러 측면에 적용되고 있습니다. 기업이 상거래의 새로운 요구를 충족하기 위해 몇 달 내에 새로운 기술을 배포함에 따라 팬데믹으로 인해 변화가 가속화되었습니다.

향후 5년 동안 공급망 운영을 혁신할 것으로 널리 예상되는 AI는 운영에서 생성된 풍부한 데이터를 처리하여 품질 관리, 예측 유지보수 및 공급망 최적화를 가능하게 합니다. 최근 몇 년 동안 ERP(전사적 자원 관리), MES(제조 실행 시스템) 및 WMS(창고 관리 시스템)를 위한 모든 종류의 클라우드 기반 애플리케이션에 AI 및 분석 기능이 탑재되었습니다.

기업은 AI를 사용하여 원자재, 진행 중인 구성 요소 및 최종 제품에 대한 수요에 대한 미래 요구 사항에 대해 스마트하게 예측할 수 있습니다. AI는 또한 제조업체가 스마트 공장의 비전을 실행하도록 돕습니다. Capgemini가 보고한 바와 같이, 이를 통해 폐쇄 루프 시스템과 궁극적으로 "공장이 수요, 공급 변동 및 공정 편차에 지속적으로 적응하는" 자체 최적화 작업을 달성할 수 있습니다. 이는 스마트 제조 실행 시스템이 생산을 혁신할 수 있는 또 다른 사례입니다.

혜택 측정

구현 기술로서 AI는 공급업체, 고객, 인구 통계 및 광범위한 경제 지표의 내부 및 외부 데이터를 기반으로 하는 자율 계획의 기반도 제공합니다. 또한 예측 유지보수는 기계의 이력 성능 데이터를 분석하여 고장 가능성이 있는 시점을 예측함으로써 서비스 중단 시간을 제한하고 문제의 근본 원인을 식별합니다.

Here Technologies는 "예측 AI를 스마트한 인간 감독 및 의사 결정과 결합함으로써 인지 시대의 기술이 공급망과 일상적인 유통 운영을 변화시킬 수 있습니다"라고 지적합니다.

McKinsey에 따르면 경영진의 61%는 비용이 절감되었다고 보고하고 53%는 공급망에 AI를 도입한 직접적인 결과로 수익이 증가했다고 보고했습니다. 재고 유지 비용 절감, 최대 75%의 재고 감소, 운송 및 인건비 절감이 가장 큰 절감 영역 중 하나입니다. 오늘날의 소비자 중심 판매 환경에서 AI는 제조업체, 유통업체 및 소매업체 모두를 위한 현대의 "성배"인 올바른 제품이 적시에 올바른 장소에 도착하도록 보장합니다.

예를 들어 Proctor &Gamble은 AI 지원 디지털 플랫폼을 사용하여 공급망 계획을 자동화합니다. 이 프로세스는 한때 30일 동안 수요와 공급을 맞추는 데 중점을 두었습니다. 오늘날의 역동적인 공급망 환경에서 P&G의 계획자는 신제품 출시, 재고 전략 변경 또는 계절적 변화에 대한 수요 계획을 자동으로 조정하는 기계 학습(AI의 하위 필드) 알고리즘을 활용합니다. 더 생산적이고 정확함과 함께 제조업체는 계획자가 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 했습니다.

침묵의 파트너

침묵하는 비즈니스 파트너가 백그라운드에서 일하며 개인의 인식 없이 조직을 지원하는 것처럼 AI는 많은 요청 없이 작업을 수행하는 은밀한 기술 파트너입니다. 사실, 많은 기업은 이미 AI를 사용하여 제품 수요를 예측하고 운송 활동을 실행하거나 고객 커뮤니케이션을 관리하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수 있습니다. 그 이유는 기술 공급업체가 지난 몇 년 동안 점점 더 많은 AI를 솔루션에 꾸준히 혼합해 왔기 때문입니다. 이러한 추세는 2021년 이후에도 계속될 것입니다.

현재 공급망 전문가의 12%만이 자신의 조직이 공급망 관리 도구로 AI를 배포하고 있다고 말합니다. 그러나 전체 시장은 계속 성장하고 있으며 2025년까지 101억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 더 많은 기술 공급업체가 공급망 관리에 AI를 추가하는 시기에 글로벌 팬데믹으로 인해 더 많은 회사가 옵션을 모색할 수 있습니다. 플랫폼.

AI를 통해 기업은 운영에 존재하는 풍부한 데이터를 최적화하고 해당 지식을 사용하여 더 똑똑하고 더 우수하며 빠르게 작업할 수 있습니다. 이를 통해 공급망의 미래 경쟁력을 확보하고, 대응력을 개선하고, 위험을 최소화하고, 더 나은 고객 경험을 제공하고, 종단 간 공급망 전반에 걸쳐 가시성을 높일 수 있습니다. 이러한 큰 성과는 전 세계 기업이 어떤 비즈니스 조건에서도 번창하는 보다 탄력적이고 민첩한 공급망을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

Doug Mefford는 의 최고 제품 개발 책임자입니다. 제네릭스 .