공급망 관리에서 AI 혁신을 활용하도록 직원을 재교육하는 방법

공급망 관리는 최적화 게임입니다. AI를 통해 기업은 이제 최상의 결과를 달성하는 데 더 집중하고 더 강력한 도구를 가질 수 있습니다. 업계 전문가가 최신 인공 지능 솔루션을 사용하여 직원을 재교육하여 공급망을 최적화하는 방법을 공유합니다.

지난 몇 년간의 비즈니스 변화가 우리에게 무엇인가를 가르쳐 주었다면, 혼란은 앞으로도 계속 표준이 될 것이므로 기업은 이에 대비해야 합니다. 이러한 불확실성 속에서 그들은 자신이 원하는 도구를 사용해야만 생존하고 발전할 수 있습니다. 다행히 AI 기술은 이들에게 신뢰할 수 있는 도구 역할을 할 만큼 성숙해졌습니다.

비즈니스 리더는 올바른 AI 구성을 통해 실시간으로 조직에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 이 정보를 적용하여 운영을 간소화하고 최적화하는 동시에 현재의 인재 부족 문제도 해결해야 합니다.

인공지능이 공급망 관리를 어떻게 변화시키고 있습니까?

간단한 솔루션은 없지만 AI 기술이 워크플로에 통합되고 직원이 스마트 기술을 사용하도록 적절하게 교육을 받으면 기업은 다음 번에 대비할 수 있습니다. 큰 충격을 받을 경우. 다음은 세 가지 주요 변환 영역을 살펴보겠습니다.

1. 선제적인 기상 파괴

디지털 혁신의 물결 속에서 기업은 기존 기술을 버리고 조직 기술 스택의 고립을 깨고 새로운 기술을 기업 운영에 통합해야 합니다. 날씨 예측을 공급망과 통합함으로써 AI는 날씨로 인한 혼란을 예측하고 예방할 수 있습니다. 기상 현상은 점점 더 일반화되고 있으며 공급망 프로세스에 지장을 주는 영향을 미칩니다. 심각한 기상 상황이 발생하면 표준 배송 시간에 맞춰 배송하는 것이 더 이상 불가능하여 일정이 완전히 중단됩니다.

인공 지능은 과거 날씨 추세와 기상 데이터를 사용하여 회사가 날씨 상황의 영향을 받는 배송 시간의 잠재적 위험을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 가능성이 높을 경우 기업은 예측에 대비하기 위해 계획을 변경할 수 있으며, AI가 주문 및 배송 지침을 통해 직접 변경할 수 있는 기능이 있기 때문에 이는 자동으로 발생할 수도 있습니다.

허리케인이 발생하는 것을 막을 수는 없지만, 허리케인을 더 잘 예측하고 계획할수록 허리케인이 발생했을 때 비즈니스 성과가 더 좋아질 것입니다.

2. 예측 자산 관리 활용

기업이 새로운 인공 지능 및 ERP 도구를 채택함에 따라 예측 유지 관리의 인기가 높아지고 있습니다. 예측 자산 관리(PAM)는 IoT 데이터를 사용하여 자산 신뢰성을 향상하고 유지 관리 비용을 줄이며 자산 성능을 더 잘 이해하는 자산 성능 관리(APM)의 한 형태입니다. APM은 자산이 최적의 상태로 작동하도록 보장하고 안정성, 신뢰성 및 가용성을 향상시키며 IoT 데이터 적용을 촉진합니다.

PAM은 작업 주문 프로세스를 간소화하여 비용을 절감하고 유지 관리 관련 시간을 줄입니다. AI는 결함이 있는 기기의 알람 신호나 오류 코드를 포착하면 해당 기기의 이전 작동 상태와 관련 신호 코드를 분석한다. 코드와 기계 수리 여행 이력을 기반으로 AI는 수리를 완료하는 데 필요한 올바른 예비 부품과 도구를 결정하고 이를 작업 주문에 기록하므로 장비의 초기 진단이 필요 없고 부품 주문에 필요한 시간이 필요하지 않습니다.

IoT 및 이 정보를 인공 지능에 직접 제공하는 장치의 기능과 결합된 예측 자산 모니터링은 현장 서비스 기술자와 같이 장비를 사용하는 모든 사람에게 획기적인 변화를 가져옵니다.

3. 데이터 최적화

적절한 데이터 수집은 인공 지능과 예측 유지 관리의 가능성을 실현하는 데 중요한 단계입니다. 공급망이나 자산 유지 관리에 AI를 사용하는 기업의 경우 자산을 설계, 구축, 배포 및 서비스하는 주요 방법은 현장 장비의 센서나 생산 현장의 데이터에서 이 데이터를 얻는 것입니다. 기업은 품질 필터를 프로세스에 통합하고 소스 데이터를 활용하여 물리적으로 이동할 필요가 없도록 함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

이 데이터는 해당 자산의 실제 상태를 이해하는 데 핵심입니다. 지속적인 모니터링을 통해 기업은 예정된 유지 관리 전후에 유지 관리 작업이 언제 수행되어야 하는지 예측할 수도 있습니다. 예를 들어, 예정된 유지 관리 전에 장치의 온도가 상승하는 것을 확인하면 온도가 너무 높아져 컴퓨터가 오프라인 상태가 되어 더 큰 중단이 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 자산에서 직접 얻은 정보는 데이터 사용의 예측 측면과 최종 결과를 더 좋게 만듭니다.

스마트 기계는 똑똑한 사람들을 일하게 합니다.

제조업체와 현장 서비스 제공업체의 데이터 과학에 대한 지속적인 투자는 새로운 일자리 기회를 창출합니다. IFS가 의뢰한 새로운 설문 조사에 따르면 기업의 약 3분의 1이 기술적 이점을 가장 중요한 차별화 요소로 보고 있으며, 이 수치는 2018년 이후 3배 증가했습니다. 이는 스마트 기술이 제공하는 모든 이점을 활용하려는 기업의 끊임없는 열망을 분명히 보여줍니다.

첨단 기술 배포에 대한 관심은 증가할 것이지만, 이러한 배포를 수행하는 데 필요한 숙련된 인력의 공급은 수요를 따라가지 못했습니다. 실제로 이번 IFS 설문 조사에 따르면 기업의 거의 50%가 서비스 수준 계약을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 보고했으며 37%는 이를 기술 지원 부족 때문이라고 생각했습니다. 또한 제조업체의 경우 기술 부족이 그 어느 때보다 뚜렷해졌습니다. 44%는 숙련된 노동력 부족과 이직률이 가장 큰 문제라고 답했으며, 40%는 사용자의 신기술 채택을 언급했으며, 29%의 제조업체는 자산 복잡성 증가가 가장 큰 관심사.

적절한 인력을 확보하는 것은 적절한 장비를 확보하는 것만큼 중요합니다. 기존 직원을 재교육하고 기술을 향상시키는 것은 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 특히 경제 전반에 걸쳐 노동력 부족이 증가하고 적합한 인재를 유치하는 것이 더욱 어려워지는 상황에서 더욱 그렇습니다. 기존 직원을 유지하고 새로운 역할을 위해 재교육함으로써 기업은 제도적 지식을 잘 정비된 기계의 핵심으로 만들고 해고와 관련된 비용을 절약할 수 있습니다. 건강한 기업 이미지 구축은 고객 유치와 투자 유치, 직원 사기 진작의 핵심입니다.

견습 프로그램을 시작하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 현장에서의 실습 학습을 통해 회사는 직원을 자신의 표준에 맞게 구체적으로 교육할 수 있습니다. 견습 프로그램을 마친 직원은 회사에 남을 확률이 높으며, 이는 회사가 우수한 기술 인재를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이는 또한 사람들이 경제에서 승리하기 위한 새로운 기술을 습득하고 관련 기술 역할을 배울 수 있는 저렴한 방법이기도 합니다.

전체적 접근 방식

노동 문제를 해결하려면 두 가지 이상의 솔루션이 필요합니다. 사람과 기술은 동전의 양면입니다. 인공 지능과 혁신 덕분에 기업은 이제 더욱 강력한 도구를 갖게 되었으며 최상의 결과를 달성하는 데 더 집중할 수 있습니다. 스마트 기술은 실제 응용에 사용될 만큼 충분히 성숙했지만, 우리는 여전히 노동력 부족 문제에 직면해야 합니다.

기술 발전의 약속을 실현하려면 기업은 인력 부족 문제를 해결하여 적절한 인력을 확보해야 합니다. 비즈니스가 성공하려면 첨단 기술과 이를 적용할 수 있는 잘 훈련된 인력이 필요합니다.

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