싱크탱크
“불확실성이 유일한 확실성”이라고 수학자 존 앨런 파울로스는 썼다. 조달 및 공급망 관리 산업도 예외는 아니지만 차세대 기술은 시청할 가치가 있는 트렌드를 제공합니다.
시간이 지남에 따라 공급망은 한때 백오피스 기능에서 비즈니스 성장의 전략적 동력으로 전환되었습니다. 현대 비즈니스 모델,기술 발전 및 혁신적인 프로세스는 공급망을 효율적이고 민첩하게 만들었습니다.
공급망은 더욱 복잡해지고 국제적으로 분산될 것이다. 조달 리더는 변화하는 비즈니스 환경을 탐색하고 신속하게 적응할 수 있도록 새로운 기능을 구축해야 합니다.
이 비율로,2030 년에 공급망은 어떻게 보일 것인가? 빅데이터,클라우드 컴퓨팅,인공지능,로봇 프로세스 자동화,사물인터넷 등은 조달 리더,계약업체 및 공급망 관리자가 미래의 수요를 충족할 수 있도록 도와줄 것입니다.
물류의 빅데이터는 아직 초기 단계이지만,인공지능,클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅이 작업을 단순화하고 자동화 시스템으로 이관하는 데 더욱 정확하고 효과적으로 활용되는 기반이다. 빅 데이터는 공급망 관리 시스템 및 소프트웨어의 기존 내부 데이터를 넘어 분석을 위해 데이터 세트를 확장합니다. 또한 통계 프로세스를 신규 및 기존 데이터 소스에 적용합니다. 이제 대부분의 회사는 공급망에서 빅 데이터를 탐색하고 활용할 수있는 도구와 지식이 부족합니다. 앞으로 이러한 도구에 더 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 인공지능
공급망은 빅 데이터를 생성하고 클라우드 기반 인공지능은 그 데이터를 통찰력으로 전환한다. 인공지능과 결합된 클라우드 컴퓨팅은 공급망 운영 방식을 변화시켰으며,향후 10 년 동안 그 능력은 복잡성이 증가할 것이다. 예측 분석을 통해 클라우드 및 인공 지능 시스템은 과거 동향 및 시장 지표를 사용하여 다음과 같은 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다:
- 프로세스 자동화 강화
- 공급업체 선택 알림
- 고객 지원 개선
- 공급업체 온보딩 간소화 및 공급업체 관리 자동화
- 발송물에 대한 실시간 정보 제공
- 운송업체 실적 분석
- 운영 문제 동향 예측
진보적인 기업들은 이미 공급망 지식 관리 시스템을 활용하여 공급망의 어려움에 실시간으로 대응하고 있다. 클라우드 기반의 모바일 지원 솔루션을 통해 감독자는 작업 현장에서 정보를 입력하여 운영자에게 즉시 알립니다.
기업은 조직과 공급 업체 및 계약자 간의 정보 교환을 자동화하여 투명한 공급 업체 관계를 구축 할 수 있습니다. 조직은 지리적으로 분산 된 작업 현장에서 각 개별 작업자에게 공급 업체를 쉽게 관리 할 수 있습니다. 근로자는 현장에 발을 들여 놓기 전에 사이트 별 오리엔테이션 및 교육을 온라인으로 완료 할 수 있습니다. 운영자는 교육 커리큘럼의 완료 상태를 추적하고 온라인 평가를 통해 지식 보유를 평가할 수 있습니다.
분석을 통해 기업은 공급업체/공급업체 기능을 모니터링하고 공급업체 규정 준수 또는 성능에 대한 데이터를 추적할 수 있습니다. 전통적으로 다른 부서는 종이 기록을 통해이 정보를 수집했습니다. 이 정보를 발견하기 위하여 의사 결정자는 종이 전자 파일의 더미를 통해서 체로 쳐야 했다. 오늘날 고급 분석을 통해 운영자는 공급 업체 속성을 정의하여 논리적 프로필 섹션으로 분류 할 수 있습니다. 자세한 공급업체 프로필을 통해 운영자는 몇 초 만에 공급업체 정보를 신속하게 검색,처리 및 검증할 수 있습니다.
새로운 공급업체가 온보딩되면 공급업체 데이터를 수집,확인 및 저장하면 책임있는 공급업체 위험 관리가 보장됩니다. 하이엔드 분석 엔진은 이 데이터를 분석하여 공급업체 성능 인사이트를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 소싱 전문가는 공급 업체 및 공급 업체 풀,보험 인증서 및 규정 준수 상태와 같은 자격 증명을 쉽게 모니터링 할 수 있습니다.
실질적인 비용 절감을 제공하는 것은 항상 조달에 중요한 과제였으며 향후 10 년 동안 계속해서 높은 우선 순위가 될 것입니다. 이를 고려할 때 조달 리더는 비용 효율성을 달성 할 수있는 새로운 방법을 찾아야 할 것입니다. 한 가지 방법은 공급 업체 분석입니다. 중요한 공급업체 정보는 종종 다양한 데이터 관리 시스템에 갇혀 있습니다. 이 데이터를 하나의 공통 리포지토리로 통합하면 운영자는 전체 가치 사슬에서 지출에 대한 가시성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 분석 엔진으로 보완된 중앙 집중식 데이터 프레임워크는 의사 결정자가 고가 또는 실적이 낮은 공급업체를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 중앙 데이터 관리 시스템은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 레거시 시스템과 원활하게 통합될 수 있습니다.
로봇 공정 자동화
로봇은”향후 5 년 동안,특히 낮은 가치,잠재적으로 위험하거나 위험이 높은 작업을 포함하는 공급망 운영 내에서 강력한 성장을 볼 것으로 예상된다”딜로이트에 따르면. 전자 상거래의 엄청난 성장과 함께,이 물류 세계에서 사람을 놀라게해서는 안된다. 로봇 기술 응용 분야에는 무인 항공기,트럭 및 기차와 같은 자동화 된 차량,라스트 마일 배달 및 보관 및 검색 시스템이 포함됩니다.
자율 로봇의 사용 증가는 다음과 같은 목표를 달성 할 수 있습니다:
- 효율성 및 생산성 향상
- 재작업 및 위험률 감소
- 직원 안전 개선
- 인간이 더 많은 전략적 노력을 기울일 수 있도록 일상적인 업무 수행
- 주문 이행 및 배송 속도를 개선하여 수익을 증대하고 고객을 만족시킴
자동화에 투자하여 로봇 공학으로의 도약을 훨씬 더 실현 가능하게 만듭니다. 서비스로서의 로봇 공학)을 사용하여 공급자는 고객이 선행 자본 지출을 지불하는 대신 월별 서비스 계약을 통해 단위를 임대합니다.
사물 인터넷
공급망 관리자의 새로운 추세는 시간과 비용을 절약하고 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게하기 위해 사물인터넷을 통한 자산 추적입니다.
사물인터넷은 무선 인터넷을 통해 분석을 위해 클라우드 기반 소프트웨어로 데이터를 모니터링,수집 및 전송할 수있는 상호 연결된 물리적 장치로 구성됩니다. 사물인터넷 장치는 배송 추적 및 소포 상태 모니터링을 통해 공급망의 품질 관리를 개선했습니다. 칩,스마트 기기 및 모바일 센서는 제품을 추적 및 인증하고,온도,습도,조명 수준,이동,취급,속도 및 기타 운송 환경 요인을 측정할 수 있습니다.
기술 혁신의 성장 속도는 디지털 공급망 관리 솔루션을 추진하고 있습니다. 고맙게도 기술 여정에 착수하면 더 많은 기술이 등장함에 따라 더 접근하기 쉽고 비용 효율적이 될 것입니다. 기존 시스템을 점진적으로 대체하면서 이러한 새로운 솔루션을 신속하게 채택하는 조직은 더 큰 통찰력과 효율성으로 이번 10 년을 더 잘 탐색 할 것입니다.
대니 쉴즈는 클라우드 기반 공급망 리스크 관리 기술을 제공하는 아베타의 산업 관계 담당 부사장이다.
“불확실성이 유일한 확실성”이라고 수학자 존 앨런 파울로스는 한 번 썼다. 조달 및 공급망 관리 산업도 예외는 아니지만 차세대 기술은 시청할 가치가 있는 트렌드를 제공합니다.
시간이 지남에 따라 공급망은 한때 백오피스 기능에서 비즈니스 성장의 전략적 동력으로 전환되었습니다. 현대 비즈니스 모델,기술 발전 및 혁신적인 프로세스는 공급망을 효율적이고 민첩하게 만들었습니다.
공급망은 더욱 복잡해지고 국제적으로 분산될 것이다. 조달 리더는 변화하는 비즈니스 환경을 탐색하고 신속하게 적응할 수 있도록 새로운 기능을 구축해야 합니다.
이 비율로,2030 년에 공급망은 어떻게 보일 것인가? 빅데이터,클라우드 컴퓨팅,인공지능,로봇 프로세스 자동화,사물인터넷 등은 조달 리더,계약업체 및 공급망 관리자가 미래의 수요를 충족할 수 있도록 도와줄 것입니다.
물류의 빅데이터는 아직 초기 단계이지만,인공지능,클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅이 작업을 단순화하고 자동화 시스템으로 이관하는 데 더욱 정확하고 효과적으로 활용되는 기반이다. 빅 데이터는 공급망 관리 시스템 및 소프트웨어의 기존 내부 데이터를 넘어 분석을 위해 데이터 세트를 확장합니다. 또한 통계 프로세스를 신규 및 기존 데이터 소스에 적용합니다. 이제 대부분의 회사는 공급망에서 빅 데이터를 탐색하고 활용할 수있는 도구와 지식이 부족합니다. 앞으로 이러한 도구에 더 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 인공지능
공급망은 빅 데이터를 생성하고 클라우드 기반 인공지능은 그 데이터를 통찰력으로 전환한다. 인공지능과 결합된 클라우드 컴퓨팅은 공급망 운영 방식을 변화시켰으며,향후 10 년 동안 그 능력은 복잡성이 증가할 것이다. 예측 분석을 통해 클라우드 및 인공 지능 시스템은 과거 동향 및 시장 지표를 사용하여 다음과 같은 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다:
- 프로세스 자동화 강화
- 공급업체 선택 알림
- 고객 지원 개선
- 공급업체 온보딩 간소화 및 공급업체 관리 자동화
- 발송물에 대한 실시간 정보 제공
- 운송업체 실적 분석
- 운영 문제 동향 예측
진보적인 기업들은 이미 공급망 지식 관리 시스템을 활용하여 공급망의 어려움에 실시간으로 대응하고 있다. 클라우드 기반의 모바일 지원 솔루션을 통해 감독자는 작업 현장에서 정보를 입력하여 운영자에게 즉시 알립니다.
기업은 조직과 공급 업체 및 계약자 간의 정보 교환을 자동화하여 투명한 공급 업체 관계를 구축 할 수 있습니다. 조직은 지리적으로 분산 된 작업 현장에서 각 개별 작업자에게 공급 업체를 쉽게 관리 할 수 있습니다. 근로자는 현장에 발을 들여 놓기 전에 사이트 별 오리엔테이션 및 교육을 온라인으로 완료 할 수 있습니다. 운영자는 교육 커리큘럼의 완료 상태를 추적하고 온라인 평가를 통해 지식 보유를 평가할 수 있습니다.
분석을 통해 기업은 공급업체/공급업체 기능을 모니터링하고 공급업체 규정 준수 또는 성능에 대한 데이터를 추적할 수 있습니다. 전통적으로 다른 부서는 종이 기록을 통해이 정보를 수집했습니다. 이 정보를 발견하기 위하여 의사 결정자는 종이 전자 파일의 더미를 통해서 체로 쳐야 했다. 오늘날 고급 분석을 통해 운영자는 공급 업체 속성을 정의하여 논리적 프로필 섹션으로 분류 할 수 있습니다. 자세한 공급업체 프로필을 통해 운영자는 몇 초 만에 공급업체 정보를 신속하게 검색,처리 및 검증할 수 있습니다.
새로운 공급업체가 온보딩되면 공급업체 데이터를 수집,확인 및 저장하면 책임있는 공급업체 위험 관리가 보장됩니다. 하이엔드 분석 엔진은 이 데이터를 분석하여 공급업체 성능 인사이트를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 소싱 전문가는 공급 업체 및 공급 업체 풀,보험 인증서 및 규정 준수 상태와 같은 자격 증명을 쉽게 모니터링 할 수 있습니다.
실질적인 비용 절감을 제공하는 것은 항상 조달에 중요한 과제였으며 향후 10 년 동안 계속해서 높은 우선 순위가 될 것입니다. 이를 고려할 때 조달 리더는 비용 효율성을 달성 할 수있는 새로운 방법을 찾아야 할 것입니다. 한 가지 방법은 공급 업체 분석입니다. 중요한 공급업체 정보는 종종 다양한 데이터 관리 시스템에 갇혀 있습니다. 이 데이터를 하나의 공통 리포지토리로 통합하면 운영자는 전체 가치 사슬에서 지출에 대한 가시성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 분석 엔진으로 보완된 중앙 집중식 데이터 프레임워크는 의사 결정자가 고가 또는 실적이 낮은 공급업체를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 중앙 데이터 관리 시스템은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 레거시 시스템과 원활하게 통합될 수 있습니다.
로봇 공정 자동화
로봇은”향후 5 년 동안,특히 낮은 가치,잠재적으로 위험하거나 위험이 높은 작업을 포함하는 공급망 운영 내에서 강력한 성장을 볼 것으로 예상된다”딜로이트에 따르면. 전자 상거래의 엄청난 성장과 함께,이 물류 세계에서 사람을 놀라게해서는 안된다. 로봇 기술 응용 분야에는 무인 항공기,트럭 및 기차와 같은 자동화 된 차량,라스트 마일 배달 및 보관 및 검색 시스템이 포함됩니다.
자율 로봇의 사용 증가는 다음과 같은 목표를 달성 할 수 있습니다:
- 효율성 및 생산성 향상
- 재작업 및 위험률 감소
- 직원 안전 개선
- 인간이 더 많은 전략적 노력을 기울일 수 있도록 일상적인 업무 수행
- 주문 이행 및 배송 속도를 개선하여 수익을 증대하고 고객을 만족시킴
자동화에 투자하여 로봇 공학으로의 도약을 훨씬 더 실현 가능하게 만듭니다. 서비스로서의 로봇 공학)을 사용하여 공급자는 고객이 선행 자본 지출을 지불하는 대신 월별 서비스 계약을 통해 단위를 임대합니다.
사물 인터넷
공급망 관리자의 새로운 추세는 시간과 비용을 절약하고 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게하기 위해 사물인터넷을 통한 자산 추적입니다.
사물인터넷은 무선 인터넷을 통해 분석을 위해 클라우드 기반 소프트웨어로 데이터를 모니터링,수집 및 전송할 수있는 상호 연결된 물리적 장치로 구성됩니다. 사물인터넷 장치는 배송 추적 및 소포 상태 모니터링을 통해 공급망의 품질 관리를 개선했습니다. 칩,스마트 기기 및 모바일 센서는 제품을 추적 및 인증하고,온도,습도,조명 수준,이동,취급,속도 및 기타 운송 환경 요인을 측정할 수 있습니다.
기술 혁신의 성장 속도는 디지털 공급망 관리 솔루션을 추진하고 있습니다. 고맙게도 기술 여정에 착수하면 더 많은 기술이 등장함에 따라 더 접근하기 쉽고 비용 효율적이 될 것입니다. 기존 시스템을 점진적으로 대체하면서 이러한 새로운 솔루션을 신속하게 채택하는 조직은 더 큰 통찰력과 효율성으로 이번 10 년을 더 잘 탐색 할 것입니다.
대니 쉴즈는 클라우드 기반 공급망 리스크 관리 기술을 제공하는 아베타의 산업 관계 담당 부사장이다.