산업기술
산업 제조
점점 더 예측할 수 없는 소비자 수요의 시대에 전통적인 공급망은 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 이에 대응하여 기업은 더 민첩한 시스템으로 이동하면서 오래된 구성 요소와 구식 관행을 제거해야 합니다.
여전히 전통적인 방법을 사용하는 조직은 종단 간 공급망 프로세스를 간소화하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 구식 관행은 작업의 복잡성과 어려움을 증가시킬 뿐입니다.
특히 항공우주 및 의료와 같은 산업의 전자 제조업체는 전통적으로 부품 노후화를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 구식 공급망 관행을 식별하고 대체하면 비즈니스가 번창하는 데 도움이 될 수 있습니다.
오늘날 공급망 관리에서 가장 지속적이고 시대에 뒤떨어진 개념 중 하나는 구식 재고입니다. 이 용어는 시장에서 수요가 없는 제품 수명 주기의 끝에 도달한 재고를 나타냅니다.
수요의 하향 추세를 정확하게 예측하지 못하는 제조업체는 종종 많은 양의 쓸모없는 재고로 귀결됩니다. 이러한 추가 재고는 회사의 대차대조표에 운전 자본으로 표시되며 투자 수익 가능성이 거의 없습니다.
출처:EazyStock
잉여 재고는 빠르게 변화하는 소비자 트렌드, 신기술 또는 쓸모없는 것으로 간주되는 제품의 결과일 수도 있습니다. 이러한 모든 시나리오에서 실질적인 수요 예측과 효과적인 재고 관리는 필수입니다.
블록체인 및 사물 인터넷(IoT)과 함께 인공 지능 및 로봇 공학 기술의 구현은 전통적인 공급망 관리 관행을 구식으로 만들고 있습니다. 구식 공급망 방식에서 미래형 프로세스 및 기술로의 전환은 인더스트리 4.0이라는 용어 아래 제조 프로세스의 디지털화와 함께 시작되었습니다. 그 후, 공급 관리에서 유사한 최적화 전략과 인더스트리 4.0의 통합은 공급망 4.0의 출현으로 이어졌습니다. 그 과정에서 강력한 블록체인 애플리케이션과 A.I. 공급망의 다음 단계로의 진화를 촉발했습니다.
제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 제품을 추적할 수 있는 것이 중요합니다. 재고가 무용지물 단계에 도달할 때쯤이면 일반적으로 제품의 수익성을 높일 수 있는 조치를 취하기에는 너무 늦습니다. 그렇기 때문에 적절한 조치를 취해야 할 때는 매출이 감소하기 시작할 때입니다.
재고 청산
많은 조직이 사용되지 않는 재고로 무엇을 해야 할지 확신이 서지 않고 가능한 한 빨리 청산하지 않는 실수를 범합니다. 일부는 사용하지 않는 재고를 창고에 보관하여 분기 보고서에 비용이나 상각으로 표시되는 것을 방지합니다.
잠재적인 수익 창출 제품에 대한 대규모 투자가 비즈니스에 대한 책임이 되었다는 것을 인정하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 쓸모없는 재고 문제를 해결하지 않는 것은 더 큰 실수입니다. 쓸모없는 재고를 청산하고 장부에서 정리하면 기업이 수익성 있는 재고를 위한 창고 공간을 확보하는 데 도움이 됩니다.
공급망 및 재고 관리 시스템은 재고 이동을 효과적으로 추적할 수 있지만 고객 수요를 충족하는 데 얼마나 필요한지 식별하지 못하는 경우가 많습니다. 잉여 재고 및 쓸모없는 재고를 유지하지 않으려면 수요 예측, 재고 전략 및 보충 프로세스를 최적화하십시오.
요즘은 블록체인과 A.I. 재고 관리 팀이 올바른 제품을 올바른 수량으로 비축할 수 있도록 하는 고급 알고리즘을 적용하여 해당 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 추적할 수 있는 기능을 통해 보충을 더 쉽게 식별 및 조정하고 초과 재고가 쌓이는 것을 방지할 수 있습니다.
더 우수하고 스마트한 제품에 대한 소비자의 요구는 부품 수명 주기를 단축시킵니다. 모든 가전 제품 구매의 거의 3분의 1이 오래된 제품의 오작동 때문이 아니라 업그레이드하려는 소비자의 욕구 때문에 발생합니다. 잦은 제품 출시는 스마트폰과 같은 일부 전자 부품의 수명을 단축시킬 수 있습니다.
구성 요소 노후화 문제를 효율적으로 관리하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.
<올>새로운 연구에 따르면 영국 근로자의 85%가 직장에서 더 나은 기술을 사용할 수 있다면 더 효율적으로 일할 것이라고 믿습니다. 클라우드 기반 비용 관리 제공업체인 Webexpenses가 직원을 대상으로 실시한 설문 조사에서 다음을 발견했습니다.
<울>우수한 공급망 서비스 제공업체는 최고의 산업 표준을 준수하면서 귀사가 창고의 재고를 소싱, 구매 및 확보하도록 도울 수 있습니다. 이러한 파트너는 적절한 수량의 구성 요소를 제조에 사용할 수 있는지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 최신 수요 예측에 따라 생산의 각 단계를 추적하는 고급 기술을 적용할 수 있으므로 창고에 쌓이는 쓸모 없는 구성 요소 재고를 제거할 수 있습니다.
동적 데이터
올해와 그 이후에 제조 기업은 주로 블록체인, IoT, 로봇 및 데이터 기술의 결합 사용에 중점을 둘 것입니다. 그들은 수동적이고 단조로운 작업의 디지털화 또는 자동화 버전을 통해 새로운 공급망을 구축하기 위한 한 걸음을 내디뎠습니다. 이렇게 하면 사람의 개입이 필요한 비효율적인 종이 기반 작업을 제거하는 데 도움이 됩니다. 이 작업은 종종 데이터 손실과 시간 낭비로 이어집니다.
디지털화 및 자동화를 위한 이니셔티브에는 컴퓨터 계약에서 공장 로봇 공학에 이르기까지 생산의 모든 측면이 포함됩니다. 모든 수동 기능과 아날로그 문서를 디지털화하고 새로운 분석 도구에 액세스할 수 있는 마스터 데이터베이스에 등록하는 것이 가능해집니다. 머신 러닝과 자동화는 데이터 풀을 지속적으로 확장하여 실시간 최적화를 가능하게 할 것입니다.
블록체인, IoT 기반 데이터 관리, 머신 러닝 및 A.I. 분석에 따르면 공급망은 온디맨드 및 애자일 운영으로 이동할 수 있습니다. 내부(예:기계 오작동 및 성능 저하) 및 외부(예:교통, 날씨 및 규제) 요인을 식별하기 위해 실시간으로 작동하는 동적 계획 및 고급 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.
출처:Fraunhofer 재료 흐름 및 물류 연구소
블록체인 기술과 통합된 공급망은 "스마트 계약"을 활용할 수 있습니다. 정확한 배송 상태를 기반으로 실행하도록 설계된 트랜잭션 기반 프로그램입니다. 스마트 계약은 블록체인 원장의 도움으로 특정 데이터 포인트를 사용하여 전체 시스템을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
디지털화되고 블록체인이 통합된 공급망 시스템은 다음 영역을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
<울>공급망 관리의 다양한 인적 요소는 인간에서 기계로 일부 직업이 이동하면서 빠르게 쓸모없게 될 것입니다. 동시에 새로운 기술은 사람들을 위해 더 좋고 매력적인 일자리를 창출할 가능성이 높습니다.
공급망에 대한 인간 개입의 필요성은 첨단 디지털 시스템을 구축하고 유지하는 데 있습니다. 머신 러닝과 A.I에 대한 수요가 증가할 것입니다. 전문가, 블록체인 개발자, 데이터 전문가, IoT 기술자 및 로봇 공학 엔지니어. 이들은 공급망의 인간적 측면을 구성할 새로운 주요 플레이어가 될 것입니다.
차세대 공급망 관리에는 통찰력 있는 데이터 대조 및 관리가 필요합니다. 또한 IoT 센서와 스캐너는 사용 가능한 데이터의 가치를 높일 수 있습니다. 물리적 센서와 인터넷 연결의 도움으로 스마트 제품과 자동화된 서비스는 전에 없던 데이터 소스를 생성할 것입니다. 기업은 공급망 전체에서 제품의 실시간 상태를 추적하고 기록할 수 있습니다.
일체 포함. 머신 러닝은 새로운 데이터 세트를 처리하고 정확한 분석을 통해 예측을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기서 예측 분석의 개념이 등장합니다. 스마트 예측은 실시간 데이터에 대한 액세스를 기반으로 재고 보충, 배송 경로 지정 및 기계 유지 관리를 비롯한 여러 영역에서 운영을 간소화함으로써 자동화 관행을 높이는 데 더욱 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 이미 전체 계획 오류를 30%에서 50%까지 줄였습니다.
블록체인과 AI 기반 공급망은 이미 중소기업에 효과적인 솔루션으로 입증되고 있습니다. 블록체인 기술은 IoT, 자동화, A.I.와 동기화되어 작동합니다. 데이터 분석을 위한 머신 러닝. 조직은 블록체인에서 분산 원장을 구현하여 데이터를 수집하고 자동화를 위한 스마트 계약을 사용하며 거래 효율성을 창출할 수 있습니다.
확실히 전통적인 공급망 시스템에서 새로운 공급망 4.0으로 전환하려면 재정적 투자와 기술 투자가 모두 필요합니다. 그러나 평판이 좋은 공급망 서비스 제공업체는 경제적이고 효과적이고 사용자 정의 가능한 블록체인 솔루션을 사용하여 원활하게 전환할 수 있습니다.
공급망 재설계
오래되고 비효율적인 공급망은 조직의 모든 측면에 영향을 줄 수 있습니다. 기업은 공급망 관리 성과를 지속적으로 재평가해야 합니다. 기술 및 프로세스 업그레이드를 자주 시작하는 기업은 성장, 수익성 및 고객 서비스를 더 잘 관리할 수 있습니다.
다음 추세는 공급망 설계 및 성능에 대한 주요 변경을 유발할 수 있습니다.
<울>수년에 걸쳐 공급망 네트워크가 더욱 복잡해지면서 개선된 기술이 필요하게 되었습니다. 공급망 관리(SCM) 및 전사적 자원 관리(ERP) 소프트웨어 제공업체는 다음을 포함하여 제조 및 유통의 수많은 중요한 영역을 다루고 있습니다.
<울>이러한 기술을 통해 공급망 전문가는 혁신하고 비용을 절감하며 서비스를 개선하고 더 나은 제품에 대한 고객의 기대를 충족할 수 있습니다. 블록체인, A.I. IoT는 실시간 데이터를 제공하여 공급망을 더욱 투명하게 만들고 있습니다. 이를 통해 제조업체는 프로세스 및 장비의 비효율성과 기타 약점을 식별할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이러한 기술을 통해 직원이 실시간으로 장애 사례를 보고할 수 있도록 하여 인적 오류를 최소화하고 생산성과 수익성을 개선할 수 있다는 것입니다.
제품을 설계, 제조 및 판매하는 것은 대부분의 기존 조직에서 어려울 수 있습니다. 빠르게 변화하는 시대와 지속 가능성의 필요성에 발맞추기 위해 기업은 새로운 프로세스, 기술 및 관리 접근 방식을 모색해야 합니다. 전략, 프로세스 및 기술의 관점에서 공급망을 재평가하는 기업은 핵심 역량으로 공급망 우수성을 달성할 것입니다. 구식 관행을 식별하고 혁신적인 시스템을 수용하는 것이 그 목표를 향한 첫 번째 단계입니다.
Dan Weinberger는 UN 공급망 전문가이자 Morpheus.Network의 CEO입니다.
산업기술
오늘날 전 세계의 기업들은 주문의 정확성과 신속한 이행을 유지하는 데 열을 올리고 있습니다. 데이터와 프로세스를 집계하는 관리 시스템은 많이 있지만 결국 실패할 수 있는 한 가지 측면은 인벤토리입니다. 월 단위로 일정이 잡혔든 맞춤 주기 실사를 통해서든 포괄적인 실사를 수행하는 것은 비즈니스의 끊임없이 변화하는 이행 요구 사항을 보호하기 위해 완벽하게 정밀하게 수행되어야 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법 중 하나는 최첨단 인벤토리 태그를 활용하는 것입니다. 유능한 자산 또는 창고 관리 시스템과 페어링하면 재고 태그를 스캔하여
제조 산업을 더 친환경적으로 만들기 위해서는 지속 가능성 모범 사례를 처음부터 끝까지 구현해야 하며 공급망 지속 가능성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 제품 제조 및 운송은 에너지 집약적인 프로세스이며 대부분의 기업이 환경에 미치는 영향은 공급망에 기인합니다. 그러나 공급망은 복잡하고 지속 가능하게 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 지속 가능성 시리즈의 이 기사는 시작점을 제공합니다. 다음은 제품 팀과 제조업체가 생산 프로세스의 마지막 단계에서 지속 가능성을 유지할 수 있는 세 가지 방법입니다. 공급망 전반에 걸쳐