보다 탄력적인 공급망이 어떻게 비용 대비 가치를 제공할 수 있습니까?

Claire Agutter는 "예측할 수 없는 시장 수요와 공급측 혼란에 대응하여 공급망 운영을 신속하게 조정할 수 있는 기업의 능력과 능력이 많은 사람에게 성패를 좌우할 수 있습니다"라고 말합니다.

2023년 기업은 높은 인플레이션, 금리 상승, 경기 침체, 지정학적 갈등, 에너지 위기, 인재 경쟁, 취약한 공급망 등 수많은 도전과 불확실성에 직면해 있습니다.

2023년 기업은 수많은 도전과 불확실성에 직면해 있습니다.

이러한 요인들은 복잡하고 불확실한 비즈니스 환경을 조성하고 더욱 악화시키고 있습니다. 이들 중 대부분은 이전에 세계가 직면한 문제이지만 디지털 세계에서 운영되는 비즈니스에는 탄력성과 유연성을 갖춘 공급망을 통해 민첩하고 대응할 수 있는 능력이 그 어느 때보다 필요합니다.

간단히 말해서, 예측할 수 없는 시장 수요와 공급측 중단에 대응하여 공급망 운영을 신속하게 조정하는 기업의 능력은 많은 사람에게 성패를 좌우할 수 있습니다.

기업은 시장 상황의 예상치 못한 변화와 고객 구매 패턴의 변화에 ​​성공적으로 대처하기 위해 공급망 전반에 걸쳐 더 많은 유연성과 탄력성을 구축해야 합니다.

유연하고 탄력적인 공급망의 핵심은 통합, 투명성 및 데이터 인텔리전스입니다. 이는 성공적인 서비스 통합 및 관리 솔루션(SIAM)을 위한 완벽한 요소를 구성합니다.

SIAM 관리 방법론은 복잡한 공급 환경에 명확성을 제공하고 기업이 엔드투엔드 가치에 집중하고 해당 가치를 지원하는 모든 서비스 제공업체를 식별할 수 있도록 해줍니다.

엔드투엔드 공급망을 지능적으로 맞춰야 하는 퍼즐로 생각하십시오. 각 부분은 동료와 완벽하게 맞아야 하며, 그 결과 귀중한 데이터를 생성하는 통합 솔루션이 탄생합니다.

SIAM은 물류의 모든 요소에 대한 가시성을 제공합니다. 상품이 선박에 실리는 순간부터 고객에게 배송되는 순간까지. 그런 다음 기업은 이러한 통찰력을 활용하여 올바른 재고 결정을 내려 고객에게 정시에 배송하고 더 광범위하게는 미래 수요를 예측할 수 있습니다.

디지털 제품 및 서비스의 경우 SIAM은 조직이 다양한 서비스 및 클라우드 제공업체의 전문 기술을 활용하여 고객에게 최상의 온라인 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

예상치 못한 상황에 대처할 때 기업은 해당 데이터를 활용하여 잠재적인 새로운 물류 솔루션에 대한 실험을 추진할 수도 있습니다. 유연한 공급망을 구축하면 기업은 탄력적인 공급망 중단과 수요 변화에 효과적으로 대처할 수 있습니다.

기업들도 인공지능(AI)을 활용해 공급망을 강화하고 있다. 공급망 영역에서 머신러닝(ML)은 인공지능을 둘러싼 대부분의 활동이 집중되는 곳입니다. 2000년대 초반부터 사용된 ML은 수요 예측 및 시장 변화를 예측하고 최적의 대응을 제안하며 운영을 간소화할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 매장에서 특정 제품이 얼마나 많이 판매될지 예측하는 것은 특정 제품군의 제품이 한 지역에서 얼마나 많이 판매될지 예측하는 것보다 훨씬 더 집중적입니다. 예측 수와 정확도의 폭발적인 증가는 최신 ML 세대가 없었다면 불가능했을 것입니다.

AI를 복잡한 생산 및 유통 웹, 즉 공급망에 통합하면 다른 기술 적용보다 더 큰 경제적 영향을 미치고 더 많은 기업에 영향을 미칠 것입니다.

McKinsey는 기업이 공급망과 제조에 AI를 사용함으로써 연간 1조 3천억 달러에서 2조 달러 사이의 경제적 가치를 창출할 것으로 추정합니다. 동시에 여러 측면에서 진행되는 발전으로 인해 AI는 비즈니스에 훨씬 더 널리 채택되고 있습니다.

여기에는 새로운 기계 학습 알고리즘 개발, 컴퓨팅 성능, 빅 데이터 분석 및 업계 리더의 수용이 포함됩니다.

공급망의 다양성은 위험을 최소화하는 데에도 도움이 되며, 코로나19 팬데믹이 공급망 리더에게 무엇인가를 가르쳐주었다면 탄력적인 공급망의 중요성입니다.