필독 : 비즈니스 프로세스 최적화를위한 스마트 공급망 관리 솔루션
모든 비즈니스는 많은 문제에 직면했고 새로운 자금 최적화 방법과 생산 비용 절감을 모색했습니다. 최적화를위한 방법으로 회사는 웹 사이트, 마케팅 기술 및 앱 개발에 최대한 많은 관심을 기울이고 있습니다. 여전히 공급망 수율을 개선하면 회사에 더 많은 혜택을 가져올 수 있습니다.
디지털 혁신 솔루션
디지털 혁신은 전 세계의 기업이보다 효율적이고 투명 해 지도록 도울 것입니다. 현대 공급망은 그 어느 때보 다 더 많은 정보와 기술에 접근하여 새로운 디지털 공급망을 만들고 있습니다. 그러나 디지털 공급망은 스마트 소프트웨어 솔루션, 사물 인터넷 (IoT), 인공 지능, 빅 데이터와 같은 "스마트 기술"의 사용을 기반으로 점점 성장하고 있으며, 블록 체인은 전반적인 운영 개선을위한 새로운 수준의 가시성과 기회.
스마트 공급망 관리 소프트웨어 솔루션
추적, 과잉 재고 관리, 수요 예측, 재고 계획 기술 및 기능을 제공하는 공급망 관리를위한 다양한 소프트웨어 솔루션이 있습니다. 따라서 공급망 관리를위한 기존 자원이 충분하지 않다고 느끼는 기업은 스마트 소프트웨어 솔루션을 찾아야합니다. 회사 프로세스에 도구를 구현하는 시간 및 ERP 시스템과의 통합 가능성과 같이 회사가주의해야 할 중요한 요구 사항이 있습니다. 또한 기업의 비즈니스 요구에 따른 소프트웨어 유연성 수준도 중요한 역할을합니다. Streamline와 같은 유틸리티는 회사의 필요에 따라 의도적으로 구축 된 솔루션을 제공합니다. 이 소프트웨어는 미래 수요를 예측하고, 재고를 최적화하고, 동결 된 자본을 해제하여 모든 규모의 비즈니스를 관리하는 데 필수적입니다. 이를 설명하기 위해 Streamline는 시계열 분해, 간헐적 수요 모델 및 각 제품에 적합한 모델을 선택하는 인간과 유사한 의사 결정 알고리즘을 사용합니다.
이 접근 방식은 과적 합에 대한 저항력이 높습니다. 불규칙한 수요에 맞추려고하지 않지만 동시에 계절성, 추세 및 수준 변화와 같이 명확하게 관찰 된 모든 종속성을 캡처 할 수 있습니다. Streamline는 정확한 예측을 생성하는 유일한 방법 인 데이터의 종속성을 여전히 캡처하는 가장 간단한 모델을 선택하는 것을 목표로합니다. 모델 단순성과 데이터 적합 사이의 절충안은 마침내 가능한 최고의 정확도를 가져옵니다.
스마트 SCM 솔루션은 재고가 공급망을 통해 이동할 때 관련 비용 및 문서를 포함하여 재고에 대한 탁월한 가시성을 제공해야합니다. 또한 가장 세부적인 수준의 세부 정보를 제공하고 예외별로 문제를 관리 할 수 있어야합니다. 그리고 이것이 바로 Streamline가 작동하는 방식입니다.
물류 분야의 사물 인터넷 (IoT) 기술
다양한 웹 지원 장치를 동시에 연결하여 운영을 간소화하기 위해 기업에서 사용하는 IoT입니다. 농업에서 제조에 이르기까지 비즈니스 시장은 생산 및 운송 프로세스의 각 단계에서 문제에 직면 해 있습니다. 운송 지연,화물 모니터링 느슨 함, 도난, 운영자 오류, 오래된 IT 오류 등 공급망을 만들거나 끊을 수있는 많은 문제가 있습니다. 이러한 모든 요소는 이익을 위협하고 비즈니스에 관계없이 끊임없는 비용 압력을 가중시킵니다.
특히 부패성 식품의 경우 그 결과는 수익 범위를 넘어서게됩니다. 최근의 IoT에 따르면 부패하기 쉬운 모든 농산물과 제품의 전체 30%는 농장에서 식탁까지 결코 도달하지 않습니다. 이는 낙담 한 낭비이지만 식량 불안이 높은 인구 증가와 지역에 영향을 미치는 고통 지점에 첨단 기술을 적용 할 수있는 기회입니다.
위의 모든 사실을 고려할 때 연결된 물류 플랫폼의 가치는 의심 할 여지가 없습니다. 그리고 물류 4.0—로 알려진 차세대 성공적인 공급망 관리 —는 엣지 컴퓨팅과 사물 인터넷 (IoT)을 활용하여 실시간 자동 감지 및 응답 피드백 메커니즘을 생성합니다. 또한 사이버 보안과 데이터의 안전한 처리를 프리미엄 수준으로 배치 할 것입니다. 또한 물류 조직은 공급망 프로세스 전반에 걸쳐 투명성, 효율성, 유지 보수, 자동화,화물 안전 및 비용 최적화를 달성 할 수 있습니다.
수요 예측 소프트웨어의 인공 지능
AI는 체인의 거의 모든 프로세스를 최종 사용자까지 바로 간소화 할 수있는 기능을 통해 공급망에 권한을 부여하여 비즈니스에 실시간 데이터를 기반으로 동시에 의사 결정을 내릴 수있는 기회를 제공합니다.
AI의 핵심 중 하나는 학습 및 적응 능력입니다. 딥 러닝 기술을 사용하는 AI는 세심하고 사람이 실수하기 쉬운 프로세스에 적합합니다. 이를 설명하기 위해 AI는 데이터를 분석하고 이전 이벤트를 학습하여 재고 수준 식별 또는 주문 이행을 개선 할 수 있습니다. 또한이 기술은 실수로부터 학습하기 위해 방대한 양의 과거 데이터를 사용할 수 있습니다. 실수를하더라도 다시는 발생하지 않습니다. 기본적으로 AI는 더 나은 결정을 더 빨리 내릴 수 있습니다. 이 간소화는 놀라운 결과를 위해 공급망 전체에 적용될 수 있습니다.
AI가 큰 잠재력을 지닌 또 다른 측면은 물류 최적화입니다. 이러한 스마트 솔루션은 인건비의 리드 타임과 비용을 줄일 수있는 무인 자동차에 적용될 수 있습니다. 또한 이러한 차량은 사람보다 운전 중에 더 효율적이고 정확도가 높습니다. Tesla, Nissan 등과 같은 무인 능력을 갖춘 전기 세미 트럭을 출시하기 위해 노력하는 많은 회사가 있습니다. 이러한 혁신은 일반적으로 공급망 산업에서 운송을 혁신 할 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 특히 다른 공급 업체에 영향을 미칠 것입니다.
제조 분야의 빅 데이터 접근 방식
빅 데이터 및 분석은 이미 제조 개선에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 에너지 집약적 인 생산 가동을 예약하여 변동하는 전기 가격을 활용할 수 있습니다. 조립 작업에 사용되는 힘이나 부품 간의 치수 차이와 같은 제조 매개 변수에 대한 데이터를 보관하고 분석하여 결함이 몇 년 후에 발생하더라도 근본 원인 분석을 지원할 수 있습니다. 농업 종자 가공 업체 및 제조업체는 다양한 유형의 카메라를 사용하여 실시간으로 제품의 품질을 분석하여 각 종자에 대한 품질 평가를받습니다.
수백만 대의 장치에 카메라 및 센서 네트워크가있는 사물 인터넷은 향후 다른 제조 기회를 가능하게 할 수 있습니다. 궁극적으로 기계 상태에 대한 실시간 정보는 3D 프린팅 된 예비 부품의 생산을 촉발 할 수 있으며, 이는 부품을 교체하는 동안 증강 현실 안경을 사용하여 안내 할 수있는 엔지니어를 만나기 위해 드론을 통해 공장으로 배송됩니다.
비즈니스 최적화를위한 블록 체인 기술
이 잘 알려진 기술을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 거래 비용을 극적으로 줄이겠다는 과대 광고와 큰 약속 외에도 현실적으로 블록 체인 기술은 대부분의 거래를 기록하고 추적하기 위해 물류에 사용될 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
오늘날 데이터의 가장 큰 문제 중 하나는 기록 및 저장 프로세스입니다. 한편으로 회사의 거래에 대한 정보는 모든 활동의 마스터 원장이 대부분 사용 가능하지 않고 비공개로 저장됩니다. 반면에이 데이터는 종종 회사 부서 또는 특정 작업에 내부적으로 분산되므로 트랜잭션 조정에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 대신 블록 체인 시스템에서는 거래 확인 또는 전송 프로세스를 위해 제 3자를 고용 할 필요가 없습니다. 또한 블록 체인 기반 시스템에서는 원장이 많은 수의 동일한 데이터베이스에 복제되므로 모든 트랜잭션이 몇 초 내에 보호되고 확인됩니다. 결과적으로 가까운 미래에 블록 체인은 물류의 이러한 문제를 극복하고 공급망 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 이 기술 사용의 주요 이점은 데이터 투명성을 달성하고 가치 사슬을 따라 관련 이해 관계자들에게 접근하여 '단일 진실 소스'를 생성하는 것입니다.
요약
스마트 공급망 관리 솔루션은 비즈니스 프로세스를 최적화하고 수익을 높일 수있는 다양한 기회를 제공합니다. 공급망을 개선하는 현명한 접근 방식은 재고 예측 격차를 해결하고 수요 계획을 개선하는 더 나은 소프트웨어에서 시작됩니다. 이러한 요소가 더 이상 비즈니스 개발에 집중적 인 영향을 미치지 않으면 속도와 정확성이 변화의 지점이 될 것입니다. 그리고 IoT, AI, 빅 데이터 및 블록 체인과 같은 기술은 회사를 향상시키고 더 많은 프로세스를 더 쉽게 만들 것입니다. 더욱이 이러한 기술은 기업을 가능하게하고 모든 서비스 제공 계층에서 효율성을 크게 향상시킬 것이지만 아직 갈 길이 멀다. 물류, 재고 계획 및 스트리밍 프로세스와 관련된 모든 문제에 대해 하나의 마법의 약은 없으며 한 도구가 최상의 결과를 제공하고 다른 도구는 노력을 기울이지 않는다는 점을 항상 기억하십시오. 시도하기 전까지는 알 수 없습니다.
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