자동화 기술은 다양한 산업, 특히 공급망 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 오늘날 이는 공급망 관리 소프트웨어의 중요한 부분이 되었습니다. 앞으로 자동화 기술이 더욱 발전함에 따라 전체 공급망과 공급망 관리 소프트웨어가 큰 변화를 겪게 될 것입니다. 이는 보다 효율적인 물류 및 재고 관리로 이어지고 생산 및 배송의 속도와 품질을 향상시켜 결과적으로 기업의 발전과 경쟁력을 촉진할 것입니다.
미래를 내다보는 공급망 플레이어는 새로운 상황에 대처할 준비가 되어 있습니다. CIO는 조직을 위한 최상의 결과를 보장하는 데 앞장서야 하며, 공급망에서 로봇 공학, 인공 지능, 자동화의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.
공급망 자동화는 공급망 활동에 대한 인간의 참여를 줄이거나 없애기 위해 기술적 수단을 사용하는 것을 의미합니다. 기계학습, 로봇공학, 인공지능 등 다양한 기술과 방법을 다루고 있습니다. 따라서 자동화는 공급망의 다양한 지점에서 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.
공급망 자동화는 인력 부족, 자재 부족, 부정확한 수요 예측, 운송 지연 등과 같은 제조 산업의 현재 많은 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 공급망 자동화 기술이 성숙해지고 가격이 하락함에 따라 이는 틈새 사용 사례를 위한 추가 기능이 아닌 업계의 필수적인 부분이 될 것입니다.
이론적으로는 공급망의 거의 모든 측면을 자동화할 수 있지만 실제로는 특정 단계가 완전 자동화에 더 가깝습니다. 예를 들어 공급망 추적, 재고 관리, 창고 관리, 배송 및 백오피스 작업은 오늘날 가장 일반적인 자동화 프로세스 중 하나입니다. 이러한 자동화된 프로세스는 효율성을 높이고 오류 위험을 줄이며 기업의 시간과 비용을 절약합니다.
(1) 공급망 추적
공급망에는 원자재 조달 및 완제품 운송을 포함한 여러 링크가 포함됩니다. 추적 시스템은 모든 배송물이 제 시간에 전송되고 수신되도록 보장합니다.
특정 목적지, 항공사 또는 경로에 대한 패턴이 나타나면 추적 시스템이 관련 팀에 경고를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역의 악천후가 배송 시간에 영향을 미칠 수 있는 경우 고객 서비스 팀은 고객에게 지연을 사전에 알릴 수 있습니다. 또한 운송업체에 배송 문제가 자주 발생하는 경우 비즈니스 리더십 팀은 데이터를 사용하여 계속 협력할지 여부와 같은 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 추적 시스템은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 기업이 공급망 관리를 최적화하고 전반적인 효율성을 향상시키는 데도 도움이 됩니다.
(2) 재고 관리
적절한 재고 관리는 공급망에 큰 문제를 일으키고 사업 수익을 잠식할 수 있는 과잉 재고와 부족 재고를 방지하는 데 중요합니다.
다행히 수요 계획 분석을 통해 향후 제품에 대한 수요가 바뀔지 여부를 예측할 수 있습니다. 그런 다음 재고 관리 시스템은 SKU가 부족할 때 자동 알림을 생성하여 품절 상황을 방지합니다.
(3) 창고 관리
공급망 자동화는 창고 관리를 여러 면에서 변화시켰습니다. 예를 들어, SCM 소프트웨어는 자동으로 주문을 받고 확인할 수 있으며, 상자 알고리즘은 배송을 통합하고 낭비를 줄이기 위해 적절한 크기의 팔레트를 추천합니다.
또한 창고 관리 도구는 반복적인 작업을 제거하거나 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 피킹 시스템은 작업자가 제품을 더 빨리 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. Amazon 창고에서 주문을 이행하는 데 사용되는 것과 같은 로봇 유도 차량은 사람의 도움 없이 패키지를 검색할 수 있습니다.
(4) 운송
운송 자동화는 엄청난 기술적 과제로 인해 아직 갈 길이 멀지만 공급망 자동화의 미래를 유망하게 만듭니다. 이러한 유형의 자동화에는 자율 주행 차량, 대체 배송 장비 및 경로 최적화 기술이 포함됩니다.
자율주행 트럭이 실현 가능해지면 장거리 트럭 운전사 부족 문제를 해결할 것이며, 배달 드론으로 전환하면 라스트마일 배송을 위해 트럭과 밴을 사용할 필요성이 줄어들 것입니다. 그동안 운송 자동화는 배송 경로와 차량 유지 관리 일정을 최적화하는 데 집중하는 것이 좋습니다.
(5)Billing
인공지능과 광학문자인식(OCR)의 힘으로 주문, 영수증, 송장 등의 문서를 자동으로 캡처하여 처리할 수 있습니다. 이를 통해 반복적인 수동 작업이 줄어들고 정확성이 향상되며 전체 청구 프로세스가 더욱 효율적으로 이루어집니다.
공급망의 모든 측면을 자동화하면 모든 규모의 기업에 큰 가능성이 있습니다.
첫째, 자동화를 통해 작업자는 부가가치가 높은 작업에 더 많은 시간과 에너지를 소비할 수 있습니다. 또한 정보가 중복되거나 부정확하거나 손실될 위험이 있는 데이터 입력과 같은 작업에서 인적 오류를 최소화합니다.
또한 SCM 소프트웨어로 생성된 디지털 종이 기록은 공급망의 모든 측면에 대한 가시성을 높입니다. 이를 통해 비즈니스 리더는 실시간 데이터를 기반으로 보다 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다.
공급망 자동화를 통해 조직의 민첩성을 더 쉽게 유지할 수도 있습니다. 예상치 못한 일이 발생하는 경우(예: 자연 재해, 광범위한 원자재 부족 또는 코로나19 전염병) SCM 소프트웨어는 영향을 예측하고 대응 계획을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 결합된 요소는 더 빠른 생산 프로세스, 더 높은 수익 및 더 높은 고객 만족도로 이어집니다.
상당한 이점에도 불구하고 공급망 자동화는 아직 비교적 초기 단계에 있습니다. 결과적으로 공급망 자동화에 올인하려는 기업에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
많은 기술(특히 인공 지능)은 아직 완전히 성숙되지 않았으며 잠재력을 최대한 발휘하지 못했습니다. 이는 현재 가장 단순하고 기계적인 작업만 자동화할 수 있음을 의미합니다. 소프트웨어가 현재 인간이 수행하는 보다 복잡한 작업을 처리하는 데는 시간이 걸리기 때문에 현재 많은 SCM 소프트웨어가 백엔드에 초점을 맞추고 있습니다.
비용은 또 다른 큰 과제입니다. 이는 설치 비용이 많이 들고 제대로 작동하려면 지속적인 유지 관리가 필요한 로봇의 경우 특히 그렇습니다. 기술이 향상됨에 따라 비용은 낮아질 것이지만 현재로서는 많은 공급망 기업의 진입 장벽으로 남아 있습니다.
이것이 바로 Amazon과 같은 대기업이 현재 특히 로봇과 자율주행차와 관련하여 공급망 자동화를 위한 길을 닦고 있는 이유입니다. 예산이 제한된 중소기업이 공급망 자동화의 이점을 경험하기까지는 다소 시간이 걸릴 것입니다.
공급망 자동화는 현재 비교적 초기 개발 단계에 있지만 결국 제조 경쟁력을 유지하기 위한 협상 카드가 될 것이며 이는 조만간 일어날 수 있습니다.
현재 회사에 모든 유형의 자동화를 구현할 예산이 없더라도 공급망 회사의 CIO는 경쟁업체가 무엇을 하고 있는지, 자동화가 향후 수년 동안 자체 공급망에 어떤 영향을 미칠지 이해해야 합니다. 그리고 기계 학습이나 인공 지능 기능을 갖춘 SCM 소프트웨어를 선택하는 것이 좋은 출발점입니다.
창고 로봇 및 자율 주행 자동차와 같은 하드웨어 집약적인 자동화 도구는 투자 가치가 높지만 신뢰성이 향상되고 비용이 감소함에 따라 소규모 공급망 플레이어가 사용할 수 있게 됩니다. 공급망에서 로봇의 이점을 이해하고 그에 따라 준비하는 것이 중요합니다.
가까운 미래에 CIO는 이러한 다가오는 변화에 대비하기 위해 레거시 시스템을 업데이트하는 데 집중해야 합니다. 또한 인공 지능, 데이터 과학, 로봇공학 등 핵심 분야의 기술을 갖춘 직원을 고용하여 새로운 공급망 자동화 이니셔티브를 구현할 때 필요한 인력을 이미 확보해야 합니다.
위 내용은 로봇 공학과 인공 지능이 공급망을 자동화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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