인공 지능과 자동화는 어떻게 공급망 탄력성을 향상시킬 수 있습니까?

글로벌 공급망의 디지털 혁신은 많은 관심을 끌었으며 지난 10년 동안 이 주제가 널리 논의되었지만 많은 기업은 이 불분명한 목표를 달성하는 방법에 대해 여전히 혼란스러워하고 있습니다. 이러한 변화의 중요성은 널리 인식되고 있으며, 코로나19 팬데믹과 그 엄청난 영향은 업계의 디지털 혁신 추진에 강력한 힘을 실어주었습니다.

KPMG 보고서에 따르면 영국 CEO들은 전통적인 공급망에 대한 위험에 대해 점점 더 우려하고 있으며 이 문제는 5대 우려 사항 중 하나로 꼽혔습니다. CEO의 50% 이상이 공급망이 점점 더 큰 압박을 받고 있다고 믿고 있습니다. 마찬가지로 CEO의 50%는 향후 3년 동안 더 많은 혼란을 피하기 위해 공급망의 탄력성을 높여야 한다는 점을 인식하고 있습니다.

그러나 글로벌 공급망을 디지털화하는 것은 쉽지 않을 것입니다. 이러한 변화의 핵심은 인공 지능(AI), 머신 러닝, 자동화를 통합하는 솔루션을 채택하는 것입니다. 이를 통해 기업은 디지털화를 진정으로 실현하는 데 필요한 세부적인 가시성, 더 빠른 응답 시간, 향상된 생산성을 얻을 수 있습니다.

자동화와 AI는 어디서부터 시작해야 할까요?

자동화와 인공 지능의 기원은 120년 전 최초의 컨베이어 벨트 또는 1950년대 자동화된 보관 및 검색 시스템의 최초 사용으로 거슬러 올라갑니다.

이제 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 시작하기에 좋은 곳입니다. 미래 지향적인 기업은 점점 더 디지털화되는 세상에서 경쟁력을 유지하기 위해 RPA와 인공 지능 전략의 결합을 모색하고 있습니다. 이러한 기술 조합을 IPA(지능형 프로세스 자동화)라고 하며 기계 학습, 동적 로드 밸런싱, 감정 분석 및 기타 고급 애플리케이션과 같은 다른 기술과 함께 사용할 수도 있습니다. RPA는 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 현금 흐름을 개선할 수 있습니다. 동시에 여러 시스템에 걸쳐 자동화된 작업을 동기화할 수 있습니다.

AI와 자동화는 기업에 전체 공급망에 대한 깊은 이해와 명확한 시각을 제공합니다. McKinsey의 보고서는 공급망 위험이 정보의 불투명성과 밀접한 관련이 있다고 지적했습니다. 특히, 공급망 위험은 주로 취약성과 예측할 수 없는 사건에 반영됩니다. 위험을 완화하려면 먼저 회사 공급망에서 발생할 수 있는 약점을 명확하게 이해해야 합니다. 예를 들어 공급망에서 어떤 공급업체, 프로세스 또는 시설이 위험 지점이 될 수 있습니까? 공급 부족이나 가격 변동의 위험이 있는 중요한 프로세스는 무엇입니까?

디지털 혁신의 중요한 단계에서 인공 지능 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 솔루션은 여러 시스템을 모니터링하고 정보를 통합하여 관리자에게 의사 결정을 위한 정보를 제공하고 조직이 잠재적인 문제 지점을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

명확한 가시성과 투명성을 통해 공급망 운영이 더욱 유연해지고 빨라집니다. 인공 지능이 제공하는 실시간 통찰력을 통해 기업은 기존 문제를 신속하게 조정하거나 리소스를 이동하여 고객 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다. 인공 지능을 기반으로 한 스마트 공급망 및 비즈니스 솔루션을 통해 기업은 제품 및 제조 프로세스에서 보다 환경 친화적인 방식을 구현할 수 있습니다. 설계 시작부터 제품이 고객에게 도달할 때까지 지속 가능한 제품 설계를 통해 기업은 비용을 제어하고 비용을 절감할 수 있습니다. 비용 낭비.

인공지능과 자동화의 구현에 있어 가장 매력적인 부분은 스스로 생각하고 학습하는 능력을 갖춘 로봇의 혁신적인 활용이다. 최근 LLM(Large Language Model)과 생성 인공지능(Generative Artificial Intelligence)의 개발이 이러한 추세를 보이고 있다. 이러한 유형의 AI의 주요 목표는 회사 직원에게 로봇 시스템 통합 및 자동화로 인해 발생하는 추가 지식, 지원 및 통찰력을 제공하는 것입니다. 반복적이고 노동 집약적이며 기타 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직은 운영 직원의 인적 자원을 극대화하고 개인의 재능을 가장 중요한 부분에 활용할 수 있습니다(특히 인간적인 손길을 갖춘 전문가가 필요할 때). 최종 고객과의 상호 작용 장면과 같은 비즈니스 모델.

인공 지능(AI)과 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 공급망 탄력성을 높이는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지는 다음과 같습니다.

1. 예측 분석: AI는 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 예측 분석을 수행하여 조직이 공급망의 잠재적인 문제와 위험을 예측하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 조기 의사결정이 가능해지고 공급망의 탄력성이 향상됩니다.

2. 실시간 의사결정 지원: AI와 RPA는 관리자가 복잡하고 역동적인 환경에서 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 실시간 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 공급망의 대응성과 유연성이 향상됩니다.

3. 프로세스 자동화: RPA는 주문 처리, 재고 관리, 송장 처리 등 공급망에서 반복적이고 일상적인 여러 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 공급망의 효율성과 정확성을 높이는 동시에 인적 자원을 더욱 복잡하고 사람 집약적인 작업에 투입할 수 있게 해줍니다.

4. 수요 예측: AI는 조직이 고객 수요와 시장 동향을 보다 정확하게 예측하여 공급망 전략과 계획을 적시에 조정할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 재고 비용을 절감하고, 고객 만족도를 향상시키며, 공급망 경쟁력을 높일 수 있습니다.

5. 위험 관리: AI와 RPA는 조직이 공급 중단, 가격 변동, 품질 문제 등과 같은 공급망의 위험을 식별하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 공급망의 안정성과 신뢰성이 향상됩니다.

6. 공급망 투명성: AI와 RPA는 공급망 투명성을 향상하고 조직이 공급망의 상태와 성과를 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 이를 통해 공급망 가시성과 통제력이 향상되어 공급망 탄력성이 더욱 향상됩니다.

일반적으로 AI와 RPA는 조직이 공급망 관리를 최적화하고 공급망 효율성과 탄력성을 향상시켜 시장과 환경 변화에 더 잘 대응할 수 있도록 도와줍니다.

지난 4년 동안 RPA는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 운영 비용을 절감하는 데 있어 강력한 효과를 입증했습니다. 그러나 디지털 혁신을 진행하는 과정에서 많은 조직은 변화 프로세스를 선택하고 관리하는 방법, 로봇 구축에 필요한 기술 격차를 메우는 방법, RPA 과제를 지원하기 위해 IT 인프라를 사용하는 방법 등 몇 가지 심각한 과제에 직면하기도 합니다. , 그리고 기대를 뛰어 넘는 로봇 구현 및 유지 관리 비용의 더 깊은 문제를 처리하는 방법.

점점 더 경쟁이 치열해지는 환경, 특히 공급망 탄력성에 중점을 두는 현재 환경에서 인공 지능과 RPA는 공급망 개발에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 그러나 이러한 기능은 현대 공급망의 시작점일 뿐이므로 공급망 CIO는 이러한 기술을 평가하고 디지털화 프로세스를 지속적으로 촉진해야 합니다.

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이미지 출처: 언스플래시