AI 예측을 통해 S&OP를 작동시키는 방법

판매 및 운영 계획을 효과적으로 활용하는 조직은 비즈니스 목표 달성에 성공할 가능성이 더 높습니다. 강력한 S&OP 프로세스를 구현함으로써 기업은 생산 능력을 제어하고, 정보에 근거한 인력 결정을 내리고, 공급업체를 효과적으로 관리하고, 자재 요구 사항을 최적화할 수 있습니다.

AI 기술을 활용하면 기업이 S&OP를 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 웨비나 "AI 예측을 통해 S&OP를 활용하는 방법"에서는 S&OP의 주요 과제와 이에 대처하는 방법을 공개합니다. 전문 연사인 Business Views Consulting의 전무 이사 Igor Eisenblätter, Kernel Supply Chain Consulting의 전무 이사 Philip Taylor, GMDH Streamline의 파트너십 부사장 Natalie Lopadchak-Eksi, Streamline의 S&OP 구현 전문가인 Amy Danvers가 S&OP가 왜 효과적이고 효율적인 솔루션 플랫폼, 기획과 협업, 커뮤니케이션 프로세스의 가치를 극대화할 수 있는 디지털 기술 스택이 함께 제공됩니다.

웨비나에는 Streamline 플랫폼을 사용하여 이러한 접근 방식을 구현하는 실제 데모가 포함되어 있습니다.

S&OP가 중요한 이유는 무엇입니까?

효과적인 회사 관리의 맥락에서 전략과 실행을 일치시키는 것은 조직 분열을 방지하는 데 중요합니다. 이러한 조정에는 회사의 모든 수준에 걸친 강력한 커뮤니케이션 채널이 필요합니다. 통일된 초점, 비전, 우선순위를 달성하는 것이 기본입니다. S&OP(판매 및 운영 계획)는 응집력 있는 조치에 대한 요구 사항을 요약하여 능률적이고 동기화된 운영을 위해 활동을 네 가지 필수 구성 요소로 통합합니다.

S&OP 활동

S&OP 활동에서는 네 가지 주요 구성 요소가 핵심 프로세스를 구성합니다. 첫째로, 데이터 수집 고객의 관점, 시장 역학 및 요구 사항을 파악하기 위해 IT 시스템 및 영업 팀에서 정보를 소싱하는 데 중추적인 역할을 합니다. 동시에 운영팀은 활동을 통해 데이터를 수집하고 정보 풀을 강화함으로써 기여합니다. 두번째, 평가 결정적이 됩니다. 수집된 데이터를 이해하는 것은 필수적이며 수요 및 공급 계획자, 부서 직원 및 경영진이 관리하여 종합적인 평가를 보장합니다. 셋째, 의견 일치 목표가 됩니다. 모든 수준에서—기획자, 부서 및 임원—합의가 가장 중요하며 이는 행동 과정에 대한 합의를 의미합니다. 마지막으로, 실행 운영 리더, 관리자 및 팀이 조율하여 중앙 무대에 올라 계획된 조치가 모든 운영 수준에서 효과적으로 실행되도록 보장합니다.

영업, 재무, 공급망 관점 통합

각 팀에는 계획 및 운영의 예측 정확도, 영업의 고객 만족도, 재무의 예산 준수라는 뚜렷한 목표가 있습니다. 또한 그들은 데이터를 다르게 봅니다. 기획자는 공급업체 또는 제조별로 제품 그룹화에 중점을 두고, 영업팀은 시장 채널을 살펴보고, 재무팀은 예산 달성을 추적합니다. 더욱이 그들은 수량, 가치, 수익, 이익 마진 및 현금 흐름과 관련하여 서로 다른 "언어"를 사용합니다. AI를 사용하면 팀은 상업적 및 통계적 예측을 보고, 다양한 카테고리 그룹에 맞춰 서비스를 제공하고, SKU 세부 정보와 카테고리 합계 간을 전환하여 더 나은 팀 협업과 이해를 촉진할 수 있습니다.

공급망의 재고, 서비스 수준, 이익 및 현금 흐름 관리

AI는 공급망 내에서 재고 관리, 서비스 수준, 이익 및 현금 흐름을 최적화하는 데 중추적인 역할을 합니다. AI 기반 알고리즘과 예측 분석을 활용하면 기업은 수요를 정확하게 예측하여 최적의 재고 수준을 보장할 수 있습니다. AI는 과거 데이터, 시장 동향, 고객 행동을 분석하여 재고 정확성을 높이고 재고 부족 또는 과잉 재고 상황을 최소화하여 서비스 수준과 고객 만족도를 최적화합니다. 또한 AI는 비용 효율적인 재고 처리를 촉진하여 초과 재고 비용을 줄이고 재무 위험을 완화함으로써 수익성에 긍정적인 영향을 미칩니다.

결단력 있는 행동과 명확한 결정으로 마무리

AI는 강력한 도구로서 명확한 의사결정과 결단력 있는 행동을 촉진하는 데 크게 기여합니다. 기업은 AI의 예측 기능과 데이터 기반 통찰력을 활용하여 복잡한 정보를 실행 가능한 인텔리전스로 간소화할 수 있습니다. 실시간 정보를 처리하는 이 기술의 능력은 잠재적인 위험, 기회 및 최적의 전략을 식별하는 데 도움이 되며 조직이 역동적인 시장 상황에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

AI가 S&OP에 미치는 영향

AI 기반 계획은 S&OP의 주기 시간을 크게 단축합니다. 전통적으로 이 프로세스에는 모델링 및 분석에 몇 주가 소요되며 수동 프로세스, Excel 시트 및 팀 간 데이터 핸드오버로 인해 철저한 검토 및 의사 결정에 시간이 제한되어 있습니다.

“Streamline AI 기반 플랫폼을 사용하면 몇 주가 아닌 수요 예측 및 통계 분석의 초기 몇 주가 소요됩니다. 이러한 가속화를 통해 광범위한 수요 분석과 동시 공급 계획이 가능해지며 다양한 옵션을 신속하게 생성할 수 있습니다. 결과적으로 경영진은 정보에 입각한 의사 결정을 위해 더 많은 시간을 확보하고 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다." – Kernel Supply Chain Consulting의 전무이사인 Philip Taylor는 말했습니다."AI 기반 계획으로의 전환은 전체 S&OP 프로세스의 효율성과 성공을 형성하는 중추적인 역할을 합니다."

다양한 고려 사항과 제약 조건을 통합하는 AI 기반 예측을 사용하는 것은 획기적인 변화입니다. 디지털 트윈과 유사한 타임머신과 같은 '가정' 시나리오의 개념은 평가 및 실행 이해의 잠재력을 보여줍니다.

“계획의 정확성을 확립하면 데이터뿐만 아니라 팀 간의 신뢰도 높아져 더욱 중요한 조직 변화가 가능해집니다. AI 기반 S&OP는 응집력 있고 효과적인 조직 워크플로를 육성하는 데 중요합니다.” – Business Views Consulting의 전무이사인 Igor Eisenblätter는 말했습니다. “따라서 AI는 처리 효율성을 높이고, 명확한 결정을 내리며, 전략 작업이나 기타 중요한 작업에 시간을 확보하고, 실시간으로 목표의 균형을 맞추고, 고객 만족도를 향상시킵니다.”

결론

판매 및 운영 계획은 수요, 공급 및 재무 계획을 조화시키는 중요한 프로세스입니다. Streamline는 AI를 통해 S&OP 프로세스의 성숙도와 효율성을 높이고 가시적인 성과를 보장하는 것을 목표로 합니다. 예측 가능성 향상을 목표로 운영에 가장 적합한 것을 최적화하는 것을 고려하고 Streamline가 S&OP 절차의 가치를 어떻게 향상시킬 수 있는지 인식하십시오.