데이터 패브릭의 의미 - 공급망에 미치는 이점

제조업체는 제품 혁신, 엔지니어링, 계획, 생산 및 물류를 아우르는 복잡한 기능 웹의 균형을 지속적으로 유지하고 있습니다. 이처럼 고도로 상호 연결된 프로세스는 조직과 파트너 전반에 걸쳐 있으며 데이터 격차, 정보 지연 및 운영 및 구성 요소 간의 복잡한 연관성을 생성하는 장벽을 만듭니다.

혼란의 지난 해는 많은 글로벌 공급망을 위기에 빠뜨렸습니다. 잘못된 데이터 전략이 원인이었습니다. 공급망은 실제로는 변화에 빠르게 적응하기 위해 동기화되어야 하는 복잡한 행위자의 복잡한 네트워크인 경직된 시스템으로 취급했기 때문입니다. 팬데믹 기간 동안 수많은 제품에 대한 소비자 수요가 사상 최고치를 기록하면서 소스 시스템의 데이터 지연으로 인해 응답이 지연되어 많은 제조업체와 공급업체가 변화하는 시장 환경에 대응할 수 없었습니다.

기존 데이터 관리 시스템은 공급망 전문가가 적응할 시간이 더 많고 엔터프라이즈 데이터 환경이 더 균일하고 구조화되며 단순할 때 잘 작동했습니다. 하지만 지금 세상은 다릅니다. 공급망 데이터는 재사용이 가능해야 합니다. 이는 문제 식별 및 방정식 해결을 위해 반복 불가능한 데이터 추출이 필요하기 때문에 기존 접근 방식으로는 할 수 없는 것입니다. 설상가상으로 사물 인터넷(IoT)의 등장, 비정형 데이터 볼륨의 증가, 외부 데이터 소스의 관련성 증가, 하이브리드 멀티 클라우드 환경으로의 추세가 각각의 새로운 데이터 요청을 충족시키는 데 장애물이 되고 있습니다.

관계형 데이터 시스템을 중심으로 한 오래된 데이터 전략은 근본적으로 무너졌지만 제조업체는 어떻게 반응형 데이터 전략에서 반응형 데이터 전략으로 전환할 수 있습니까? 정보 지연을 극복하기 위해 제조업체는 데이터 패브릭과 같은 새로운 기술 접근 ​​방식을 채택하여 데이터가 공급망을 따라 이동할 때 데이터를 정확하게 나타내는 디지털화된 공급 네트워크와 작업 완료 방식을 정의하는 관계를 구축하고 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 패브릭은 내부 사일로 및 외부 소스의 데이터를 결합하고 비즈니스 애플리케이션, 인공 지능 및 분석을 지원하는 정보 네트워크를 생성합니다.

오늘날의 복잡하고 연결된 기업 전체를 지원하는 이 디지털 표현에는 가치 사슬 전반에 걸쳐 명확한 보기를 제공하기 위해 공급 네트워크에 표현되는 모든 프로세스, 제품, 사람, 파트너, 정책 및 타사 데이터 소스가 포함됩니다. 이러한 가시성을 통해 제조업체는 영향 및 근본 원인 분석을 생성하고, 분산된 계층 구조를 관리하고, 실시간 및 IoT 데이터를 활용하여 적시에 의사 결정을 수행할 수 있습니다.

데이터 패브릭은 데이터 전문가에게 비즈니스를 제어하는 ​​비즈니스 논리 및 규칙은 물론 주요 엔터티 및 관계에 대한 구성 가능하고 기계가 이해할 수 있는 표현을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이전 데이터 통합 ​​기술과 달리 데이터 패브릭은 표현력이 뛰어나 제조업체가 질문을 하고 특정 작업의 실제 효과, 결과 및 속성을 설명할 수 있습니다. 패브릭은 모든 사용 사례/기능에서 확장 및 재사용할 수 있으며 유지 관리가 쉽고 필요에 따라 파트너에게 확장할 수 있습니다.

공급망 성과 촉진

기업 내에서 비즈니스 가치를 창출하기 위해 제조업체는 중요한 모든 데이터를 연결할 수 있어야 합니다. 데이터 패브릭은 기업 전체에 데이터뿐만 아니라 의미를 전달하여 현상을 변화시킵니다. 이 의미는 데이터 및 메타데이터, 내부 및 외부 소스, 클라우드 및 온프레미스 시스템과 같은 많은 소스에서 함께 엮여 있습니다. 의미는 데이터 모델 내에서 캡처되며, 각 데이터 자산의 모든 컨텍스트는 기계가 이해할 수 있는 형태로 완전히 존재하고 사용 가능합니다. 데이터 패브릭을 사용하면 사람과 알고리즘이 더 나은 결정을 내리는 동시에 데이터 오용 또는 오해의 가능성과 위험을 줄일 수 있습니다. 보다 구체적으로 말하면 데이터 패브릭은 다음과 같이 제조업체에 도움이 됩니다.

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수요 감지를 개선합니다. 긴급한 수요를 충족하기 위해 시차를 줄이는 것은 제조업체에게 매우 중요합니다. 그러나 데이터 대기 시간과 소셜 미디어에서 POS 데이터에 이르기까지 모든 항목에서 연결을 찾을 수 없기 때문에 수요 감지가 어렵습니다. 데이터 패브릭은 기존 ERP 또는 수요 예측 솔루션을 다시 배선할 필요 없이 이러한 격차를 제거합니다.

비즈니스 계획을 개선하기 위해 이를 활용할 수 있는 수요 계획 리더에게 통찰력을 전달할 수 있습니다.

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연결 작업 높은 수준의 수요 변동성은 운영 성능, 제품 가용성 및 수율에 영향을 미치는 추세를 빠르게 이해해야 하는 제조업체에 파급 효과를 줍니다. 불행히도 여러 MES 또는 작업 현장 운영 체제는 공급 가용성에 대한 실시간 시나리오 트레이드오프를 식별하고 지원할 수 없습니다.

제조업체는 데이터 패브릭을 사용하여 추가 데이터 레이크 사일로나 운영 지원/조달 분석가 비용을 가정하지 않고도 공급에 대한 변경 사항을 식별하고 필요한 조정을 수행할 수 있습니다.

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고객 불만의 근본 원인 분석을 제공합니다. 제품 결함으로 인한 고객 불만은 많은 후속 평가를 유발할 수 있습니다. 결함의 원인은 무엇이었습니까? 어떤 다른 고객이 영향을 받았습니까? 리콜이 필요한가요? 제조업체는 데이터 패브릭을 사용하여 결함 제품에 대한 고객 불만을 원자재까지 추적하여 완제품과 원자재 간의 관계를 쉽게 상호 참조할 수 있습니다.

또한 이러한 원자재는 여러 제조 현장에서 생산되고 공급업체에 따라 다른 이름으로 불릴 수 있기 때문에 데이터 패브릭은 고객, 제조, 현장 지원, 제품 및 기타 데이터 다른 도메인. 이를 통해 제조업체는 상황의 전체 범위를 볼 수 있으므로 적절하게 행동하고 고객 불만의 근본 원인 분석을 비용 효율적으로 관리할 수 있습니다.

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디지털 공급망 쌍을 만듭니다. 디지털 공급망 쌍에는 예측 분석, 소스 데이터를 연결하는 모델과 물론 소스 데이터 자체(예:ERP, CRM, MES, LoT, 고객 네트워크)가 필요하여 특히 공급망 계획과 관련된 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 디지털 트윈은 수억 개의 관계를 나타낼 수 있어야 합니다. 시맨틱 그래프의 복잡한 비즈니스 논리 기능과 다양한 데이터를 나타내는 기능을 갖춘 데이터 패브릭은 제조업체가 복잡한 논리 및 상황에 따른 의사 결정을 처리할 수 있는 비즈니스 규칙을 관리할 수 있는 자동화된 제어 기능을 제공합니다.

데이터 패브릭은 기존 데이터 관리 시스템을 결합하여 프로세스에서 연결된 모든 애플리케이션과 사용자를 풍부하게 하는 기능으로 계속해서 주목받고 있습니다. 이들은 데이터 관리 분야에서 다음 단계로 나아가는 것으로 간주되어 오늘날 점점 더 복잡해지고 연결된 기업 전체를 지원합니다.

Rob Harris는 EKG(Enterprise Knowledge Graph) 플랫폼 제공업체인 Stardog의 솔루션 담당 부사장입니다.