효과적인 공급망 계획은 모두 데이터에 있습니다

플라톤에 의해 재발행

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아름답고 화창한 오후였고, 우리는 우리가 가장 좋아하는 주말 휴양지 중 하나로 향했습니다. 거기에 도착하려는 나의 계획은 매우 간단했습니다. 나는 가장 좋은 경로와 일반적인 교통 패턴을 모두 알고 있었기 때문에 우리는 2시간 정도 운전해야 할 곳으로 출발했습니다. 4시간 후, 우리는 피곤하고 좌절한 상태로 마침내 도착했습니다. 편안한 주말을 시작하기에 좋은 방법은 아니었습니다. 내 계획이 어디에서 잘못되었는지 생각해 보면 경로와 교통 패턴에 대한 개인적인 지식에만 거의 전적으로 의존했고 내부 및 과거 데이터만 사용했습니다. 물론 기상 조건과 같은 일부 외부 데이터도 수집했습니다. 하지만 여전히 대형 콘서트로 인한 추가 교통량, 도로 공사, 고속도로 정체 등의 여러 차량 사고 등 외부 요인으로 인한 위험에 노출되어 있었습니다.

백미러를 보면 자동차를 운전할 수 있다
당신 앞에 아무것도 없는 한. – 빌 조이

공급망 계획도 이와 거의 같습니다. 미래 결과를 예측하는 데 도움이 되는 계절 및 구매 패턴을 찾기 위해 과거 추세 데이터에 크게 의존하는 경향이 있습니다. 오해하지 마십시오. 과거 데이터는 수요 예측에 필수적입니다. 그러나 대부분의 변동성과 불확실성은 외부, 즉 공급, 물류, 채널 및 글로벌 무역 파트너의 확장된 네트워크에서 비롯됩니다. 이 데이터가 단기 계획 계산에 포함되지 않으면 어떤 새로운 AI 도구를 사용하든 상관없습니다. 오래된 격언은 여전히 적용됩니다. 쓰레기는 들어오고 쓰레기는 나옵니다.

데이터 수문을 열어보세요

따라서 포괄적이고 정확하며 실현 가능한 공급망 계획을 만드는 가장 효과적인 방법은 디지털 트윈을 만드는 것입니다. 디지털 트윈에는 AI 지원 통찰력 엔진을 제공하기 위해 다양한 내부 및 외부 소스로부터 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.

우선, 전사적 자원 관리 시스템(ERP), 고객 관계 관리 시스템(CRM), 제조 실행 시스템(MES), 창고 관리(WMS), 운송 관리를 포함한 모든 내부 시스템 및 데이터 소스의 데이터를 고려해야 합니다. (TMS), 제품 수명주기 관리(PLM), 재무 및 회계, 기타 계획 시스템 등이 있습니다.

그런 다음 첫 번째 계층(POS, 매장 재고, 유통 센터 재고, 자재 재고, 공급업체 용량 및 장점, 공급 약정/해체, 사전 배송 통지), 제3자 데이터(날씨, 사회적 정서, 위험 사건, 수출입 관세 및 관세, 제한 대상자 목록, 강제 노동 규제, 시장 데이터 등) 및 IoT 센서 데이터(제조 라인, 차량, 저장 장치 등).

지금쯤이면 이것이 이론적으로는 타당하다고 생각할 수도 있지만 이러한 모든 연결을 수행하기에는 시간과 예산이 충분하지 않습니다. 다양한 소스의 데이터를 정리하고 조화시키는 방법은 말할 것도 없습니다.

속도와 규모에 맞춰 다중 기업 연결 구축

LinkedIn을 사용하여 수백 또는 수천 명의 동료, 동료 및 동료와 연결하고 관계를 유지할 수 있는 방법과 유사하게 공급망 비즈니스 네트워크는 생태계 파트너와의 연결 프로세스를 간소화하고 확장합니다. 네트워크는 수십만 개의 공급, 채널, 물류 및 글로벌 무역 파트너와의 사전 연결을 구축하여 가치 실현 시간을 단축합니다.

공급망 비즈니스 네트워크를 평가할 때는 주의를 기울이십시오. 그것들은 모두 평등하게 창조되지 않았습니다. 범위, 규모 및 기능 측면에서 다릅니다. 공급, 채널, 물류, 글로벌 무역 등 완전한 가시성에서 4가지 생태계 범위를 모두 갖춘 공급망 비즈니스 네트워크를 찾아보세요. 또 다른 고려 사항은 연결된 기업의 수와 계층의 깊이 측면에서 네트워크의 규모입니다. 일부는 첫 번째 또는 두 번째 계층에만 연결할 수 있습니다. 이와 대조적으로 효과적인 네트워크는 업스트림 및 다운스트림 파트너의 모든 계층에 걸쳐 연결할 수 있습니다.

마지막으로, 동급 최고의 공급망 네트워크는 다양한 연결 및 통합 기능을 제공합니다. 귀하가 완전한 디지털 혁신을 향해 나아가는 동안 파트너는 따라잡을 수 있는 리소스가 없을 수도 있습니다. 네트워크 공급자는 비용이 많이 드는 통합 접근 방식을 강요하기보다는 기술적 성숙도에 따라 파트너를 만나야 합니다. 물론 여기에는 최신 Rest API 및 EDI가 포함되며, 롱테일 공급업체 및 파트너를 위한 웹 포털 및 이메일 기반 통합도 포함됩니다.

더럽고 이질적인 데이터를 귀중한 자산으로 만듭니다.

네트워크는 연결을 설정하고 데이터를 수집하여 계획 프로세스를 개선하는 데 걸리는 시간을 단축하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터는 본질적으로 누락된 값, 잘못된 값, Null 값을 포함하는 더러운 데이터입니다. 그리고 내부 시스템 전반에 걸쳐 다양한 마스터 데이터 관리(MDM) 정책과 관행이 적용되는 경우가 많습니다. 기업 외부에서 데이터를 가져오면 이 과제가 기하급수적으로 더 어려워집니다.

다중 기업 공급망 네트워크에는 서로 다른 데이터를 가치 있는 의사 결정 수준 자산으로 변환하기 위한 다중 기업 MDM(ME-MDM)이 필요합니다. 모든 시스템과 파트너의 정보를 하나의 명확한 언어로 이해하고 해석하는 범용 번역기라고 생각하십시오. ME-MDM을 달성하려면 내부 및 생태계 파트너 시스템을 포함한 모든 소스의 각 리소스에 대한 상황별 속성을 관리하는 표준 데이터 모델을 갖춘 플랫폼에 있는 네트워크를 찾으십시오. 시스템은 잘못된 값을 정리하고 서로 다른 여러 기업 소스의 데이터를 대규모로 조화시켜야 합니다.

빌 조이(Bill Joy)가 말했듯이, “앞에 아무것도 없는 한 백미러를 보면서 자동차를 운전할 수 있습니다.” 수요나 공급에 변화가 없는 한 과거 데이터만 사용하여 공급망을 계획할 수 있습니다.