기업들은 대량의 운영 데이터를 활용할 수 있습니다. 이들은 공장 자동화, 더 나은 품질 관리, 정확한 수요 예측, 예측 유지보수 등 다양한 개선을 위해 AI와 데이터 사이언티스트 팀을 활용하게 됩니다. 이러한 혁신은 공급망 운영을 크게 향상시킬 수 있습니다. 공급망 관리는 조직이 발전함에 따라 주요 독립 산업으로 자리 잡았습니다. 이제 공급과 수요의 전략적 최적화에 중점을 두고 있습니다. AI 기반 솔루션이 더 접근하기 쉬워지면서 놀라운 공급망 성과가 나타나고 있습니다. 성공적인 AI 도입은 다음과 같은 결과를 가져옵니다:
- 물류 비용 15% 감소
- 재고 수준 35% 축소
- 서비스 수준 65% 향상
공급망에서 AI를 사용하는 것은 최첨단 기술을 도입하여 일을 더 잘하고 똑똑하게 만드는 것과 같습니다. 이는 기업이 현대 공급망의 난제를 보다 효율적이고 정밀하게 처리하는 데 도움을 줍니다.
공급망 관리(Supply Chain Management)에서 AI가 활용되는 방법 8가지
1. 운영 비용 절감(Reduced Operational Expenses)
기업은 수익 창출을 목표로 하며, 비용을 절감시켜주는 모든 요소는 매우 중요합니다. 다음은 공급망 관리에서 AI를 활용할 때 간과할 수 없는 주요 이점입니다. 창고 관리부터 고객 서비스에 이르기까지, AI 운영은 24시간 내내 오류 없이 작동합됩니다. 이는 인적 오류와 비용이 많이 드는 작업장에서의 잠재적인 오류를 줄여주는데요, 24시간 가동이 가능할 뿐만 아니라, 창고 로봇은 더 높은 정확성과 속도를 제공하여 생산성을 높여줍니다. 그리고 이 모든 것은 운영 비용 감소로 이어집니다.
2. 수요 예측 모델(Demand Forecasting Models)
재고 위기는 사업가들에게 가장 큰 악몽 중 하나입니다. 공급망 관리 시스템에서는 비즈니스가 최적의 재고 수준을 유지하는 것은 매우 중요요한데요. 최적의 재고 수준은 과잉 재고나 품절 상태로부터 비즈니스를 보호하는 데 필수적입니다. 과거의 데이터 활용, 시장 트렌드, AI 알고리즘, 그리고 몇몇 외부 요인과 같은 다양한 요소들이 미래의 수요를 정확하게 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 기업들은 이에 선제적으로 대응함으로써 재고 문제를 신속하게 처리할 수 있고, 변화하는 소비자 니즈에 맞춰 공급망을 적응시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 소프트웨어는 다음과 같은 분야에서 탁월합니다:
- 제품의 수명 주기 예측
- 판매 채널에서 제품 수명 종료 계획
- 잠재적인 하락세 식별
기업은 신모델로 원활하게 전환함으로써 제품의 수명을 연장할 수 있습니다. 이는 AI가 수요 예측에 얼마나 큰 영향을 미치는지 보여줍니다.
3. 창고 효율성(Warehouse Efficiency)
공급망의 기본이자 필수적인 부분은 효율적인 창고입니다. AI 기반 자동화는 창고에서 물품을 제때 찾아내 고객에게 원활하게 배송될 수 있도록 효율적으로 지원합니다. AI 도구는 다양한 창고 문제를 어떠한 인간 직원보다 더 정확하고 신속하게 해결할 수 있는데요, 또한 복잡한 절차를 단순화하고 전체 운영 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 게다가 AI 기반 자동화는 소중한 시간을 절약할 뿐만 아니라 창고 직원에 대한 필요성과 인건비도 크게 줄여줍니다.
4. 향상된 안전성(Enhanced Safety)
작업자와 재고 자산의 안전성은 모든 비즈니스에 중요합니다. AI 기반 자동화 소프트웨어는 효율적인 창고 관리와 스마트한 조직을 만들어주는데요, 그 결과 자재와 직원의 안전을 확보할 수 있습니다. AI는 작업장 데이터를 심층적으로 분석할 뿐만 아니라 제조업체와 관리자에게 잠재적 위험에 대한 정보를 제공합니다. 재고 매개변수를 추적하고, 필요한 피드백 루프를 통합하고, 운영을 업데이트하고, 사전 예방적 감독을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 신속하고 단호하게 대응하여 창고의 보안을 유지하고 안전 표준을 효과적으로 준수할 수 있게 됩니다.
5. 포괄적인 엔드투엔드 가시성(Comprehensive, End-to-End Visibility)
오늘날의 복잡한 공급망에서 제조업체는 전체 프로세스를 쉽게 파악할 수 있어야 합니다. 지능형 AI 기반 플랫폼은 이를 더욱 쉽게 만들어줍니다. 이 플랫폼은 단일 데이터 레이어를 제공하여, 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고, 문제를 해결하며, 개선 방법을 찾을 수 있도록 지원합니다. 이 모든 것이 과거 데이터가 아니라 실시간으로 이루어집니다.
6. 적시 배송(Timely Delivery)
AI는 수작업에 대한 의존도를 줄여주어 모든 단계가 더 빠르고 정확하게, 그리고 안전하고 스마트하게 실행되도록 돕습니다. 이는 고객에게 약속한 기한 내에 제품을 배송할 수 있도록 만들어주는데요, 자동화 시스템은 기존의 창고 프로세스를 가속화하며, 최소한의 노력으로 가치 사슬 전반의 운영 장애물을 제거합니다. 이를 통해 배송 목표를 더욱 효율적으로 달성할 수 있습니다.
7. 통합 비즈니스 계획(Integrated Business Planning)
공급망 관리자들은 공급망을 완전히 최적화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 실시간 정보를 추적하고, 제품 포트폴리오 간의 충돌을 감지하며, 소비자 수요 트렌드의 변화를 이해하고, 예기치 않은 사건에 대한 최신 정보를 파악하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 제조업체의 가동 중단이나 운송 문제 등이 있습니다. AI 알고리즘은 운송 경로를 최적화하여 비용을 절감하고 환경에 미치는 영향을 줄입니다. 이는 배송 효율성을 높이고, 지속 가능하며 친환경적인 공급망 관행을 촉진시킵니다.
8. 스마트한 의사 결정(Smart Decision Making)
AI 기반 공급망 최적화 소프트웨어는 예측과 최적의 행동 제안을 통해 중요한 의사결정을 지원합니다. 이는 시간, 비용, 수익 등 다양한 상황을 고려하여 전체 공급망 성과를 향상시킵니다. 이 소프트웨어는 시간이 지남에 따라 계속 학습하며, 환경이 변화함에 따라 추천 내용도 개선되어 시간이 흐를수록 더 나은 이익을 가져다줍니다.
공급망 관리에서 AI를 활용하는 기업
Google과 IBM과 같은 일부 주요 기업들은 이미 공급망 관리에 AI를 활용하고 있습니다. 흥미롭게도, AI를 사용하지 않는 것으로 알려진 조직들조차도 공급망 운영에 AI를 도입하는 데 빠르게 관심을 기울이기 시작했는데요, AI는 다음과 같은 다양한 작업을 수행함으로써 업계를 빠르게 변화시키고 있습니다.
- 비즈니스 운영의 효과적인 추적
- 생산성 향상
- 비즈니스 계획 보완
- 온라인 고객 상호작용
- 공급망 관리 강화
예를 들어, Oracle은 고객이 활용하고 혜택을 얻을 수 있는 자동 관리 및 업데이트 데이터베이스를 개발하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 또 다른 조직인 Coupa는 AI를 활용해 공급망 관리를 강화하고, AI와 딥 러닝 프로그램을 통해 기업의 공급망 관리 전반을 지원하고 있습니다. 물류 산업의 트럭 운송과 제품 주문 프로세스 역시 AI를 널리 도입하고 있습니다. 더 많은 기업들이 AI로 성공을 경험함에 따라, 많은 조직들이 공급망 프로세스 최적화를 위해 AI를 도입하고 있습니다.
결론
더 나은 공급망 관리를 위해 AI를 활용하는 것은 다수의 기업들에서 실행되고 있습니다. 더 나아가, 이는 다양한 산업 전반에 걸쳐 점점 표준화된 관행이 되어가고 있는데요, AI는 실시간 데이터 분석과 첨단 알고리즘을 활용해 기업에 힘을 실어줍니다. AI를 사용하는 기업은 고객의 수요를 예측하고, 더 탄력적이고 민첩한 공급망을 구축할 수 있습니다. 향상된 가시성 덕분에 제조업체는 글로벌 공급망의 복잡한 네트워크를 정확하게 관리할 수 있습니다.
결론적으로, AI를 복잡한 공급망 관리 분야와 융합하면 조직이 예외적인 도전 속에서도 적응하고 성장할 수 있게 됩니다. 공급망 역학에서 AI를 마스터하는 것은 선택이 아니라, 혁신과 지속적인 성공, 그리고 회복력을 향해 앞서 나가고자 하는 기업들에게 필수적인 전략입니다.
자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
