머신 러닝과 AI가 공급망 관리 시스템을 혁신하는 방법

4 차 산업 혁명 속에서 공급망, 물류 등 다양한 생산 프로세스와 기술의 융합은 오늘날 비즈니스를 수행하는 데 없어서는 안될 부분이되었습니다. 기업들은 공급망 가시성과 추적 성을 더욱 강화하고 정보화 시대에 수익을 증대 할 수있는 새로운 방법을 정의하는 도구에 대한 필요성을 표명하고 있습니다. 결과적으로 공급망 관리 시스템의 디지털 변혁은 비즈니스 세계의 최신 트렌드 중 하나로 부상하고 있습니다.

지난 몇 년 동안 공급망 관리의 디지털 전환을 강화하기위한 최신 기술에 대한 투자가 새로운 차원에 도달했습니다. 인지 분석, 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 과 같은 차세대 기술을 공급망 관리 시스템과 통합함으로써 제조업체는 공급과 수요 간의 격차를 줄이는 데 높은 수준의 효율성을 달성 할 수있었습니다.

공급망 최적화에서 크게 성장하기위한 AI 및 ML 채택

미국 소프트웨어 회사 인 JDA Software, Inc.와 다국적 컨설팅 회사 인 KPMG LLP가 최근 발표 한 설문 조사에 따르면 응답자의 3/4 이상이 공급망의 가시성과 추적 가능성을 공급을위한 가장 높은 투자 영역으로 간주했습니다. 체인 경영진.

또한 설문 조사에 따르면 응답자의 거의 80 %가 공급망 및 가치 사슬 시스템의 복잡한 문제를 처리하는 데 적용 할 수 있기 때문에 AI와 ML을이 환경에서 가장 영향력있는 기술로 여겼습니다. 공급망을 최적화하는 현대적인 방법에서 가장 중요한 측면 중 하나가되는 예측 적 종단 간 가시성으로 인해 다양한 산업 분야의 공급망 관리 시스템에서 AI 및 ML 도구의 보편성이 크게 증가 할 것입니다.

AI와 ML이 모든 비즈니스의 공급망 운영에서 가장 영향력있는 기술 중 하나로 부상함에 따라 이러한 기술에 대한 투자는 계속 상승세를 보일 것입니다. 그러나 이러한 기술을 최대한 활용할 수 있도록 공급망 관리에 대한 AI와 ML의 정확한 영향을 함께 이해하는 것은 매우 중요합니다. 공급망 관리의 인공 지능은 프로세스를 자동화 할뿐만 아니라 사람의 개입없이 조달, 재고 관리, 공급 물류 등에 대한 결정을 내립니다.

공급망 전략으로서 VUCA 관리에서 AI / ML 구현

Industry 4.0의 추세는 조직 개선을 촉진하기 위해 산업에서 양적 및 질적 변화를 모두 초래하고 있지만 다양한 산업 운영의 디지털화는 변동성, 불확실성, 복잡성 및 모호성 (VUCA)과 같은 많은 위험 요소를 유발했습니다 . VUCA는 공급망 관리 프로세스를 표준화하기위한 주요 장애물이며, 기업은 AI 및 ML과 같은 고급 기술의 출현으로 이러한 문제를 해결하는 방법을 찾았습니다.

인공 지능과 머신 러닝을 공급망 관리 시스템 및 물류에 통합하여 VUCA를 효과적으로 관리하는 방법으로 인기를 얻고 있으며, 이는 다양한 프로세스에서 우발 사항을 식별 할뿐만 아니라 정의 할 수도 있습니다. 공급망 관리에서 AI 및 ML 기반 도구를 채택함으로써 제조업체는 하이테크 제품과 관련된 모호성, 복잡성 및 기타 VUCA 문제를 관리 할 수 ​​있었지만 인더스트리 4.0의 추세는 계속 증가하고 있습니다.

공급망 관리에서 인공 지능의 역할

로봇 공정 자동화가 대부분의 산업 운영 및 장비에서 불가피한 부분이되면서 공급망 관리 시스템도 디지털 전환을 겪고 있습니다. 따라서 AI 및 ML과 같은 기술은 장비 제조뿐만 아니라 공급, 가치 사슬 및 창고 관리의 일부가되며 주로 빠르고 정확한 의사 결정을 기반으로합니다.

그 어느 때보 다 빠르게 적절한 결정을 내려야한다는 끊임없는 압력으로 인해 제조업체는 AI 및 ML 기술을 사용하여 공급망 관리에서 사람의 간섭을 줄이지 않도록하고 있습니다. 대부분의 AI 및 ML 지원 도구는 공급망 관리의 의사 결정 프로세스와 통합 될 때 인간 추론 기술을 모델로 구현하며, 이는 제품에 대한 통찰력의 속도와 정확성과 이러한 프로토콜에 의해 최종적으로 달성되는 추세를 향상시킵니다..

지연된 결정은 경우에 따라 수익, 수익, 현금 흐름 및 고객 만족도에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 AI와 ML을 통해 제조업체는 첨단 공급망 관리 시스템에서 의사 결정 프로토콜의 속도를 높일 수 있습니다. AI 및 ML 기반 도구가 공급망의 의사 결정 프로세스에 긍정적 인 영향을 미치면서 디지털 혁신을 겪고있는 비즈니스의 긍정적 인 성장에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

AI 및 ML 기술이 공급망 계획 및 최적화에 대한 동기화 된 접근 방식에 영향을 미침

공급망 관리는 항상 다양한 데이터 기반 및 분석 프로세스의 상호 연결로 간주되며 정확한 공급망 계획을 보장하기 위해 이러한 방대한 양의 데이터 동기화가 필수적입니다. 또한 기술 중심의 공급망의 복잡성이 증가함에 따라 공급망의 최적화를 보장하기 위해 동기화 된 계획 프로세스가 수행되는 방식에 근본적인 변화가 발생했습니다.

AI 및 ML 기반 도구가 공급망 계획 환경에 진입하여 정적에서 여러 공급망 운영의 동적 시퀀스로의 전환을 촉진합니다. 이러한 기술 중심 도구는 오늘날의 공급망 관리 시스템에 통합되고 있으며 이는 종단 간 공급망 계획을 동기화하는 데있어 이점을 강조하고 있습니다. 이러한 도구는 또한 수요와 공급을 일치시키는 절차를 자동화하는 데 사용할 수있을뿐만 아니라 실시간 의사 결정 프로세스를 통해 궁극적으로 공급망 환경에서 계획 생태계를 동기화합니다.

공급망 관리에서 인공 지능 및 머신 러닝 채택의 과제

글로벌 산업 환경이 디지털 혁신을 강화하기 위해 차세대 기술을 채택하는 방향으로 움직이고 있지만 공급망 관리와 같은 틈새 영역에서 이러한 기술을 채택하는 것은 상당히 낮습니다. AI 및 ML과 같은 기술의 과대 광고와 실제 기술 가치 사이의 격차는 주로 공급망 관리에서 기술 기반 도구 채택의 한계에 기인합니다.

대부분의 관리자와 비즈니스 임원은 비즈니스 성장에서 공급망 관리에서 AI 및 ML의 정확한 이점과 영향을 이해하고 시각화하지 못합니다. 또한 AI 및 ML 도구는 공급망 관리 시스템의 예상 매개 변수 내에서 완벽한 작동을 보장하기 위해주기적인 유지 관리가 필요하며, 이는 추가 비용으로 이어집니다. 이러한 문제는 전 세계 모든 지역에 걸쳐 이러한 기술의 보급을 크게 방해하고 있습니다. 그러나 공급망 관리에서 AI 및 ML의 극적으로 긍정적 인 영향에 대한 인식이 빠르게 증가함에 따라 이러한 도전에도 불구하고 향후 몇 년 동안 AI 및 ML의 채택이 불가피해질 것입니다.