심연을 연결하는 결정

심연을 연결하는 결정

타임 스탬프 : 3 년 2024 월 12 일 오전 00:XNUMX
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다음과 같은 일반적인 조달 문제를 생각해 보십시오. 동일한 회사 내의 5개 조달 팀이 동일한 공급업체로부터 동일한 부품을 독립적으로 소싱하고 있습니다. 어느 팀도 다른 팀의 계획을 알지 못하며, 데이터 가시성 및 의사소통 부족으로 인해 모두 매우 다른 가격으로 부품을 확보하게 됩니다. 결과? 상당한 가격 단절로 인해 회사는 잠재적으로 수백만 달러는 아니더라도 수천 달러 이상의 비용을 부담할 수 있습니다. 이 시나리오가 익숙하게 들린다면 "의사결정의 심연"에 빠졌을 가능성이 높습니다. 엔지니어링과 제품 설계, 공급망 계획, 조직 내 조달 간의 단절로 인해 신속하고 정보에 입각한 의사결정과 가시성을 방해하는 상황이 발생합니다.

그러나 조직 전체에서 데이터 가시성 문제가 발생하는 경우는 혼자가 아닙니다. 데이터는 관리하고 활용하기 어려울 수 있습니다. 결정의 혼란은 일반적인 문제입니다. 99%의 회사 탈 렌드 설문조사에 참여한 응답자들은 데이터가 성공에 매우 중요하다는 점을 인식하고 있지만 97%는 데이터를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪고 있으며, XNUMX분의 XNUMX은 의사결정에 데이터를 사용하지도 않습니다. 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪는 이유는 다양합니다. 일부는 품질이 낮은 데이터를 지적하는 반면 다른 일부는 수동 프로세스에 대한 의존을 인정합니다.

많은 산업이 상당한 어려움을 겪는 동안 디지털 변환 워크플로를 개선하고 비용을 낮추기 위해 단절된 소프트웨어 도구에 맡겨진 대부분의 공급망 및 조달 전문가에게는 그렇지 않으며 스프레드시트를 활용하여 복잡하고 단절된 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻으려고 노력합니다. 너무 많은 기업이 공급망, 특히 소싱 및 조달 기능과 관련하여 결정의 나락에 빠지고 있습니다. 

Decision Abyss에 대한 이해 

심오한 결정을 이해하려면 조달, 공급망 및 제품 팀이 조직 전체에서 원활하게 협력하고 정보를 공유하여 공통 조직 목표를 달성해야 한다는 점을 인식해야 합니다. 그러나 현실은 이러한 이상과는 거리가 먼 경우가 많습니다. 공급망 전문가의 64%는 여전히 직접 소싱 관리를 위해 Excel을 사용하고 있으며, 비즈니스에 AI를 사용하는 기업의 35%.

직접 소싱을 관리하기 위해 Excel과 같은 스프레드시트를 사용하는 데에는 두 가지 문제가 있습니다. 첫째, 개별 기능 간의 공통 언어가 부족하기 때문에 보편적인 이해를 위해 데이터를 상황에 맞게 조정해야 합니다. Excel에는 이점이 없습니다. 둘째, 단편화된 스프레드시트를 사용하면 조직 사일로가 형성되어 팀 간의 원활한 정보 흐름이 차단됩니다. 비용 절감이나 공급 연속성 보장과 같은 공통 목표를 맡은 팀은 통합되고 지능적인 결정을 내리기 위해 모든 데이터를 공유하고 활용할 수 있는 능력이 있어야 합니다.

어제의 도구로 오늘날의 압력을 헤쳐나가세요

2021년부터 글로벌 공급망 중단이 발생하면서 기업들은 수익성을 저하시키는 공급망 문제에 더 많은 관심을 돌렸습니다. 현재 공급망은 최근보다 더 안정적으로 보이지만 지정학적 긴장이 전통적인 스프레드시트와 수동 프로세스의 기능을 능가하는 속도로 확대됨에 따라 여전히 취약하고 지속적으로 위험에 처해 있습니다. 예를 들어, 미국과 중국의 긴장이 고조되는 것은 매력적인 일입니다. 기업은 다른 곳에서 공급업체를 재고하고 다양화해야 합니다. 탄력성을 유지하려면 빠른 의사 결정을 위해 적시에 데이터에 액세스해야 하는 전략적 변화가 필요합니다.

또한 팀이 추가 공급 중단을 완화하기 위해 소싱 전략을 신속하게 조정할 수 있도록 실시간 통찰력이 필요한 리드 타임의 변화를 확인하고 있습니다. 예를 들어, 이스라엘-하마스 전쟁이 발발했을 때 공급망 및 조달 책임자는 어떤 공급업체와 부품이 회사 전체에 영향을 미쳤는지 즉시 파악해야 했습니다. 이와 같은 경우 조직 내의 팀이 효과적인 의사소통이나 정보 공유 없이 별도의 스프레드시트를 독립적으로 사용하는 경우 이러한 가시성을 확보하고 필요할 때 대체 공급업체와 부품을 찾기 위해 사전에 조치를 취할 수 없습니다.

심연의 결정을 연결하는 방법

공급망 및 조달 리더는 AI 자동화, 데이터 집계, 상황화와 같은 고급 기술을 활용하여 단편화 문제 및 관련 문제를 해결할 수 있습니다.

조직이 AI 소프트웨어를 사용하여 내부 운영과 더 넓은 데이터 생태계 전반에 걸쳐 포괄적인 데이터 가시성을 구축하면 상황에 맞는 데이터가 시기적절하고 실행 가능한 통찰력을 제공하고 의사결정의 혼란을 해소할 수 있습니다. 관련 팀 전반에 걸쳐 데이터를 통합하고 활용함으로써 기업은 의사 결정을 위한 단일 진실 소스와 부품 및 자재를 완제품에 연결하는 방법에 대한 고급 가시성을 확보하고 생산할 수 있는 제품과 제품을 더 정확하고 정확하게 일치시킵니다. 생산되어야 합니다.  

이러한 고급 기능을 갖춘 조달팀은 가격 및 재고 변동을 포함한 각 구성 요소가 조직의 매출 및 수익에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 명확하게 이해할 수 있습니다. 소싱 관리자는 AI 인텔리전스를 활용하여 공급업체와의 협상 중에 비용을 최적화할 수 있으며 팀은 중단이 발생하기 전에 원자재 부품 및 자재와 관련된 잠재적 위험 노출에 대한 실시간 경고를 받을 수 있습니다. 이 귀중한 정보를 통해 엔지니어링 및 제품 팀은 공급업체 상태를 평가하고 주요 구성 요소가 설계 프로세스 초기 단계에서 제품의 비용 구조에 어떤 영향을 미치는지 모델링할 수 있습니다.

A 2021년 커니 연구 조직 전반에 걸쳐 강력한 조달 파트너십을 맺은 선두 기업은 총 주주 수익률이 거의 200배 더 많아졌으며, 제19자 지출로 인한 핵심 기업 수익성 측정 EBITDA에 XNUMXbp 더 기여하고 코로나XNUMX 이후 XNUMX배 더 강력하게 반등했습니다.

일반적으로 AI 도구는 운영 효율성을 크게 향상시킵니다. 번거로운 스프레드시트 관리와 시간이 많이 소요되는 수동 작업 흐름에서 벗어나면 조달 팀은 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

심연의 결정을 가로막는 장벽

결정의 심연을 연결하는 데 흔히 발생하는 장애물은 시작하지 못하는 것, 즉 미지의 여정, 그 기간, 도중에 발생할 수 있는 잠재적인 어려움에 대한 두려움으로 인해 발생하는 '조직의 관성'입니다. 소싱 및 조달 팀이 전통적으로 수십 년 동안 공통 프로세스를 따랐기 때문에 경영진은 변화를 시작하는 것을 꺼려합니다.

에 따르면 맥킨지 연구에 따르면 제조 경영진의 61%는 비용이 감소했다고 보고했으며, 53%는 공급망에 AI를 도입한 직접적인 결과로 수익이 증가했다고 보고했습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 업그레이드가 아닙니다. 이는 팀이 효율성을 높이고 조직 내에서 보다 중요한 전략적 영향을 미칠 수 있도록 하는 힘을 실어주는 여정입니다.

심연의 결정에도 불구하고 앞으로 나아갈 길은 분명합니다. 향상된 의사결정 인텔리전스 시대를 여는 데 더 나은 소프트웨어 도구를 요구하는 것은 공급망 및 조달 리더에게 행동을 촉구하는 것입니다. AI를 통해 조직의 변화를 시작하기에는 아직 늦지 않았습니다. 지금 행동에 실패하면 의사결정의 곤경에 빠질 위험이 따르는 반면, AI 기반 플랫폼을 신속하게 채택하는 조직은 최적의 비즈니스 결과와 경쟁 우위를 확보하며 도약할 수 있습니다.

키스 하틀리(Keith Hartley)는 CEO입니다. 레바데이터.

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