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.

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.

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

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

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.

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.

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.