제조업체가 팬데믹 이후 세계에서 민첩성을 높일 수 있는 방법

코로나 바이러스 전염병이 강제 폐쇄되고 상업이 중단됨에 따라 소비재 제조업체는 엄청난 도전에 직면했습니다. 지출이 둔화되고 온라인 쇼핑으로 이동하면서 제조업체의 공급망에 부담이 가해짐에 따라 소비자 수요가 변경되었습니다. 백신이 노동력의 품에 들어오기 시작하면서 제조 턴어라운드와 코로나19 이후 세계가 활성화될 것이라는 낙관론이 커지고 있습니다.

팬데믹은 제조업체가 일반적으로 문제에 대응하고 사용 가능한 데이터를 사용하는 방식에서 오랜 문제를 노출했습니다. 업계는 인공 지능 및 머신 러닝을 포함한 최신 기술의 채택이 느리고 프로세스 자동화에 있어 다른 산업에 뒤쳐져 있습니다. 팬데믹의 경제적 영향으로 인해 기업은 압축된 일정에 따라 변화하고 새로운 표준으로 이행해야 합니다. 제조업체는 비용을 절감하고 규모에 맞게 운영하며 비즈니스가 격동의 2020년에서 회복할 수 있도록 공급망 프로세스의 개선 사항을 찾기 위해 지금 행동해야 합니다. 다음은 2021년에 민첩성과 경쟁력을 개발하기 위한 몇 가지 전략입니다. 앞으로 몇 년 동안.

동적 위험 및 대응 관리를 채택합니다. 제조업체는 운영 프로세스에서 발생하는 가치 누출을 식별하기 위해 운영을 면밀히 조사해야 합니다. 누락된 구성 요소 또는 장비로 인해 일관된 문제가 발생하여 주문 이월 또는 취소가 발생합니까? 거의 사용하지 않는 제품과 자재가 창고에 너무 오래 방치되어 귀중한 부동산을 차지합니까? 특정 필수 품목이 지속적으로 늦게 도착하는데 팀에서 더 빠른 배송 방법을 사용해야 하므로 마진을 줄여야 합니까? 아웃바운드 배송을 위험에 빠뜨리는 자원, 인력 또는 기계 가용성과 같은 작업 현장 문제가 있습니까?

실시간 데이터 피드에 대한 더 나은 액세스와 상황 기반 결정을 즉시 내릴 수 있는 위험을 식별하는 기능을 통해 이러한 질문에 답하고 상황을 해결할 수 있습니다. 라이브 데이터를 통해 제조 관리자는 원활한 실행을 위해 더 나은 선택을 할 수 있습니다. 그들은 배송 지연을 예상하고 일정이나 대체 공급업체를 변경하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. 실시간 데이터는 과거 정보를 검토하거나 오래된 정보를 기반으로 보고서를 실행하는 것보다 훨씬 더 가치가 있습니다. 제조업체는 실시간 배송 모니터링을 제공할 수 있는 전자 로깅 장치 및 클라우드 상주 기술을 사용할 수 있습니다. 라이브 데이터를 통해 모든 부서 내에서 사용되는 입력 및 프로세스에 대한 가시성을 높여 품질 관리를 개선할 수도 있습니다. 또한 각 배치를 추적하고 분석할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

라이브 데이터를 통해 제조 관리자는 제조 공급망에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택하여 전반적인 장비 효율성 목표를 개선할 수 있습니다. 상품에 대한 수요가 가속화되고 소비자가 소매업체로부터 즉각적인 응답을 기대하게 됨에 따라 동적 위험 관리는 2021년에 매우 중요할 것입니다. 이에 따라 제조업체는 주문형 제품을 공급해야 합니다.

자동화를 사용하여 확장합니다. 제조업체는 급변하는 수요에 대응하여 팬데믹 기간 동안 운영 규모를 상향 또는 하향 조정해야 했습니다. 일부는 다른 사람보다 이 작업을 더 잘 관리하고 있습니다. 성공한 기업은 일반적으로 자동화된 프로세스를 활용하여 수동 작업을 제거하고 각 작업자, 기계 및 작업 센터에서 더 많은 생산성을 끌어냅니다. 2021년 예상되는 반등을 활용하기 위해 자동화를 추가하려면 가장 영향력 있는 영역에 자동화를 추가하는 전략적 접근 방식이 필요합니다.

자동화된 프로세스는 소비자 기대의 "뉴 노멀"에 부합하는 데 필수적입니다. 자동화를 추가하면 규모에 더 빨리 도달할 수 있습니다. 제조업체의 경우 숙련된 기계공 및 기타 인력 부족으로 인한 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.

COVID-19는 복잡한 공급망의 취약성을 드러냈습니다. 개선된 데이터 관리와 결합된 자동화는 제조업체가 이러한 시스템 내에서 위험과 낭비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 인텔리전스와 자동화를 함께 사용하여 관리자는 고위 경영진에게 상황 기반 보고서를 제공할 수 있으며, 이 보고서는 수익을 개선하고 공급망을 더욱 간소화하기 위해 광범위한 변경을 수행할 수 있습니다.

AI 추가 그리고 머신 러닝을 혼합합니다. 팬데믹에서 살아남은 제조업체는 이제 까다로운 고객과 원활하고 빠르게 작동하는 공급망에 대한 요구로 가득 찬 새로운 환경을 정복해야 합니다. 일체 포함. 공급 및 수요 이동을 감지하고 재고를 동적으로 재할당하여 부품 및 자재 관리를 크게 개선할 수 있습니다. 제조업체가 불필요한 설정과 비용이 많이 드는 재설정 다운타임을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 아웃바운드 배송의 경우 A.I. 가용 및 배송 위치, 주문 할당 옵션, 충진율 및 배송 날짜 데이터에 대한 실시간 모니터링은 물론 주문에 대한 더 나은 위험 평가를 제공합니다. 조달 또는 생산 관련 여부와 관계없이 지연의 근본적인 이유를 조명합니다.

수요가 변화함에 따라 A.I. 최상의 동적 경로 재지정 옵션에 대한 정보를 제공하여 팀이 문제가 발생하기 전에 계획하고 조정할 수 있도록 합니다. 이는 규칙을 적용하고 공급망을 관리하는 것이 추측이 아닌 실시간으로 일어나는 일을 기반으로 하는 사전 예방적 접근 방식으로의 전환입니다. 관리자는 향후 병목 현상에 대한 경고를 받을 수 있습니다. 그리고 A.I. 플랫폼은 생산 프로세스의 변화를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 직감이나 잘못된 대면 관찰이 아닌 더 많은 실제 데이터 또는 최신 데이터를 기반으로 보다 적극적인 결정을 내릴 수 있습니다. 일체 포함. 또한 협업 및 효율성 향상을 위해 교대 근무 인계를 개선할 수 있습니다.

팬데믹 이후 계획을 세웁니다. 제조업체는 실시간 정보인 A.I. 통찰력과 자동화된 프로세스를 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 프로세스를 현대화해야 하는 제조 관리자는 A.I를 통해 향상된 민첩성을 제공할 수 있는 운영 인텔리전스 파트너를 고려해야 합니다. 그리고 기계 학습. 이 새로운 수준의 민첩성을 통해 변화하는 세상을 보다 잘 처리하고 2021년의 요구 사항을 정면으로 충족할 수 있습니다.

Vikas Rajput은 의 부사장이자 공급망 전문가입니다. 옵스베다 .