AI를 통한 SAP ERP 기능 확장: IBP 모범 사례

웹 세미나 "AI를 통한 SAP ERP 기능 확장: IBP 모범 사례"는 AI 통합이 IBP(통합 비즈니스 계획) 프로세스 내 문제를 해결하고 SAP ERP 기능을 향상하며 효율성을 높이기 위해 최고의 IBP 사례를 개선하는 방법을 탐구하도록 설계되었습니다.

우리의 스피커:

미칼 스바텍, 글로벌 생산 기업의 공급망에서 15년 이상의 경험을 보유한 공급망 전문가입니다. 그는 200개 이상의 프로세스 개선 및 디지털화 프로젝트를 성공적으로 구현하고 지원했습니다.

지하드 아슈르, 공급망 관리 분야에서 10년의 경험과 SAP 구현 프로젝트 관리, 비즈니스 프로세스 개발, S&OP 관리 분야에서 6년 이상의 경험을 보유한 공급망 전문가입니다.

나탈리 로파착-엑시, PhD(C), CSCP, GMDH Streamline 파트너십 부사장, 전 세계 공급망 전문가를 통합하는 경험이 풍부한 비즈니스 개발 및 커뮤니케이션 전문가입니다.

에이미 댄버스, 공급망 전문가, Streamline의 S&OP 구현 전문가. 국제 경제 및 무역 학사, 조달 운영 분야에서 4년의 경험을 보유한 공급망 전문가입니다.

IBP 프로세스 소개

통합 비즈니스 계획은 조직 전체의 비즈니스 목표, 재무 목표 및 운영 계획을 조정하는 전략적 계획 프로세스입니다. 영업, 마케팅, 재무, 공급망, 제조 등의 기능을 통합하여 더 나은 의사 결정과 실행을 촉진하는 단일 통합 계획을 만듭니다.

프로세스는 일반적으로 조직의 장기 목표, 시장 동향 및 경쟁 환경을 지원하기 위한 전략적 검토로 시작하여 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 주요 동인 및 외부 요인을 식별합니다.

“IBP 프로세스 자체의 중요성을 사람들에게 설득할 필요는 그리 많지 않습니다. 이는 기업 전체에 관한 것이며 이를 설정하는 방법과 이것이 작동하고 가치를 가져오도록 조정하는 방법에 관한 것입니다.” – 공급망 전문가인 Michal Svatek은 말했습니다.

IBP에는 ERP가 충분합니까?

ERP 시스템은 조직 내 운영을 간소화하는 데 중요하지만 통합 비즈니스 계획에는 ERP만으로 충분합니까? ERP는 재무, HR, 생산, 공급망 등 필수 비즈니스 프로세스를 관리하는 데는 탁월하지만 IBP에 필요한 고급 계획 도구와 기능을 제공하는 데는 부족한 경우가 많습니다.

ERP는 일반적으로 기본적인 예측 및 계획 기능을 제공하지만 IBP는 수요 감지, 예측 분석 및 시나리오 모델링을 위한 보다 정교한 도구를 요구합니다. 또한 ERP에는 시장 변화에 따라 계획을 신속하게 조정하는 데 필요한 실시간 가시성이 부족합니다. 판매, 재고, 생산에 대한 실시간 가시성은 적시에 적절한 조치를 취하는 데 필수적입니다.

"ERP 시스템은 일상적인 운영을 관리하는 데 필수적이지만 의사 결정에 필요한 고급 계획 및 예측 도구와 시장 변화에 대응할 수 있는 유연성을 제공하지 못할 수 있습니다."– Deep Horizon Solutions의 CEO인 Jihad Ashour는 말했습니다.

고급 분석을 통합하고 실시간 데이터 통합 및 협업을 촉진함으로써 조직은 IBP 프로세스를 크게 향상시켜 효율성과 대응성을 높일 수 있습니다.

올바른 기술의 영향

실시간 계획, 통합 데이터, 고급 분석, 협업 및 확장성은 모두 효과적인 통합 비즈니스 계획에 중요합니다.

실시간 계획

현대 기술을 통해 IBP 팀은 시장 변화에 신속하게 대응하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션하며 그 영향을 평가할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다.

통합 기획

강력한 IBP 플랫폼은 다양한 소스의 데이터를 통합하여 단일 정보 소스를 제공합니다. 이를 통해 모든 이해관계자가 일관되고 정확한 정보에 접근할 수 있습니다.

고급 분석

최신 알고리즘을 활용하는 고급 분석은 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이를 통해 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 보다 정확한 예측과 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

협동

완전한 엔드투엔드 가시성을 제공하는 최신 도구를 통해 영업, 재무 및 공급망 기능 간의 향상된 협업이 촉진됩니다. 이러한 통합 접근 방식은 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시킵니다.

통합 및 확장성

성장, 인수합병, 시장 변화 기간에는 새로운 지점, 판매 채널 및 생산 단위를 원활하게 통합하는 것이 중요합니다. 이는 확장성과 원활한 전환을 보장합니다.

Streamline의 AI 기반 IBP 워크플로

전체 Streamline 도구는 ERP 시스템 또는 Excel, SAP 및 다양한 ERP 시스템과 같은 여러 소스의 데이터를 단일 진실 소스로 연결하도록 설계되었습니다. 이 통합을 통해 통합된 데이터를 시각화할 수 있습니다.

Streamline는 강력한 자동화 및 분석을 제공하지만 신제품, 프로모션 및 고객 관계 변화에 대한 마케팅 팀의 의견을 통합하는 것이 중요합니다. 어떤 소프트웨어도 고객 확보 또는 상실, 새 지점 개설과 같은 이벤트를 자동으로 처리할 수 없습니다. 따라서 Streamline를 사용하면 이러한 동적 요인을 수용하기 위해 다양한 버전의 예측을 생성할 수 있습니다.

Streamline의 AI 기반 IBP 워크플로에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 통합 및 통합: 여러 소스의 데이터를 단일 시스템으로 수집하고 통합합니다.
• 수요 계획 및 예측: 통합된 데이터와 다양한 입력을 기반으로 정확한 예측을 생성합니다.
• 공급 계획: 최적의 재고 수준을 보장하기 위해 예측 수요에 맞춰 공급을 조정합니다.
• 성능 모니터링 및 동적 시뮬레이션: 성능을 지속적으로 모니터링하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 변화에 적응합니다.
• 협업 및 커뮤니케이션: 공유된 데이터와 인사이트를 통해 부서 간 협업을 촉진합니다.

Streamline는 이 워크플로우를 따라 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시키는 효율적인 AI 기반 통합 비즈니스 계획을 가능하게 합니다.

IBP 통합 결과

Streamline 고객 성공 사례를 기반으로 한 IBP 통합의 결과는 다음과 같습니다.

• 서비스 수준. 통합 비즈니스 계획을 구현함으로써 5%에서 20%까지 향상된 서비스 수준을 통해 서비스 수준이 크게 향상되었습니다. 이러한 개선은 더 나은 서비스 수준과 정시 배송을 보장함으로써 고객 만족도와 충성도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 결과의 주요 동인에는 10-40%를 통해 향상된 예측 정확도의 상당한 증가, 공급업체와 고객 모두를 위한 리드 타임 단축이 포함됩니다.
• 영업이익. IBP 구현으로 영업 이익률이 1%에서 5%로 향상되어 수익성이 크게 향상되었습니다. 이러한 이점은 주로 비용 절감과 효율성 향상을 통해 달성되며 통합되고 최적화된 계획 프로세스의 재정적 이점을 강조합니다.
• 수익 성장. IBP를 구현한 결과 2%에서 10%로 수익 성장이 향상되었습니다. 이러한 성장은 수요 충족 강화와 시장 대응력 향상에 힘입어 기업이 고객 요구를 더 잘 충족하고 시장 기회를 활용할 수 있게 해줍니다.
• 현금-현금 주기 시간. IBP를 구현하면 10%에서 30%까지 현금-현금 주기 시간이 개선되었습니다. 유동성 및 운전 자본 관리의 이러한 향상은 재고 최적화의 10-15% 개선과 주문 이행 시간 및 공급업체 리드 타임의 10-20% 감소에 의해 주도됩니다.
• 생산 계획. IBP 구현으로 5-20%의 생산 계획이 개선되었으며, 보다 정확한 계획을 통해 가동 중지 시간이 크게 줄어들고 리소스 활용도가 향상되었습니다.

결론

본질적으로 IBP는 Streamline와 같은 올바른 기술과 결합하여 조직이 민첩성, 예측 및 탄력성을 통해 오늘날의 비즈니스 환경의 복잡성을 탐색하여 지속 가능한 성장과 경쟁 우위를 주도할 수 있도록 지원합니다.

“Streamline를 사용하면 올바른 재고가 적시 적소에 있는지 확인하여 최적의 재고 관리를 달성할 수 있습니다.” – 공급망 전문가인 Michal Svatek은 말했습니다.