팬데믹은 공급망 의사 결정을 위한 새로운 모델을 주도하고 있습니다

공급망 관리자는 대유행으로 인한 격변뿐 아니라 지속적인 수요 변화, 고객 기대치 상승, 외부 지정학적 요인으로 인해 전례 없는 혼란에 직면해 있습니다. 두 가지 사실이 분명해졌습니다. 이러한 혼란은 일시적인 것이 아니며 현재 공급망 데이터 모델의 단점을 조명했습니다.

이러한 혼란으로 인한 여파를 해결하기 위한 전략은 우리가 경제 반등을 준비함에 따라 더욱 집중될 것이며, 관리자들에게 팬데믹으로 인한 재해로부터 회복하는 동시에 팬데믹 이후 수요 및 소비자 지출의 잠재적으로 급격한 증가를 처리하는 두 가지 과제를 제공할 것입니다. 다가오는 해. 이제 기업이 새로운 성장 기회를 활용하는 동시에 회복에 대처하는 방법에 대해 자세히 알아볼 때입니다. 해결책은 팬데믹 이전 상태로 돌아가는 것이 아니라 새로운 데이터 모델을 구축하는 데 있습니다. 흔히 그렇듯이 재난은 혁신을 주도하고 더 많은 공급망 조직이 새로운 모델의 의사결정 인텔리전스를 수용하여 게임의 규칙을 다시 작성함에 따라 혁신이 일어나고 있음을 보고 있습니다.

더 나은 결과를 위한 의사결정 인텔리전스

지난 해의 혼란, 향후 수요 증가, 그리고 마지막으로 미래의 혼란에서 살아남는 데 필요한 지식과 통찰력을 얻으려면 과거 분석, 격리된 정보 및 온스크린 대시보드라는 기존 데이터 모델을 넘어서야 합니다. 제한된 출력 배열과 제한된 해석 수단.

차세대 의사 결정은 이미 여기에 있습니다. 의사 결정 인텔리전스는 인공 지능 및 미래 지향적인 예측 분석에 의해 구동되고 단일 통합 보기를 제공하기 위해 여러 데이터 소스를 추상화할 수 있는 미들웨어 계층을 통해 데이터와 추세에 조기에 즉각적인 액세스를 제공하며 모든 것이 자연스러운 언어 인터페이스.

통합된 자연어 인터페이스와 함께 제공되는 의사결정 인텔리전스는 작년의 혼란의 결과로 밝혀진 많은 숨겨진 취약성과 과제를 해결합니다. 정상적인 상황에서 의사 결정 지원은 효과가 있을 수 있으며 지금까지는 앞으로 나아갈 동기가 거의 없었습니다. 그러나 이전 모델은 예상치 못한 상황에 직면했을 때 많은 사람들이 준비되지 않은 상태를 유지했습니다.

예측 불가능한 세상에서의 의사 결정

Gartner Inc.의 CORE(구성, 최적화, 대응, 실행) 계획 계획 모델은 모든 공급망 의사 결정에 보편적인 모델을 적용합니다.

공급망 계획에서 성공적인 CORE 모델을 달성하려면 실시간 통찰력이 필요합니다. 실시간 통찰력을 얻으려면 데이터 분석가뿐만 아니라 모든 수준의 의사 결정자가 사용할 수 있는 지능형 대화형 실시간 인터페이스가 더 필요합니다. 이것은 사용자가 일련의 일회성 질문이나 명령을 수행하는 대신 시스템과 점진적인 대화를 할 수 있도록 시스템이 컨텍스트를 구축할 수 있도록 하는 자연어 처리 기능으로 달성할 수 있습니다. 또한 백엔드 처리의 추상화 계층을 통해 여러 정형 및 비정형 데이터 소스의 데이터를 투명하게 수집할 수 있습니다.

오늘날의 글로벌 생태계에서 대응하는 공급망은 기획자가 계획과 실행 사이의 오랜 간격을 좁힐 것을 요구합니다. 그 격차를 좁힐 수 있고, 예상치 못한 것을 예상하고, 예측할 수 없는 사건이나 수요 변화를 기반으로 신속하고 지능적으로 선회할 수 있는 능력을 구축할 수 있는 사람들은 작년의 엄청난 공급망 부족 기간 동안 더 잘 지냈으며 더 나은 위치를 차지할 것입니다. 필연적으로 뒤따르는 수요 변화를 신속하게 수용할 수 있습니다.

Ganesh Gandhieswaran은 의사결정 인텔리전스 플랫폼인 ConverSight.ai의 공동 창립자이자 CEO입니다.