공급망 AI: 5단계로 시작하기

Supply Chain AI는 지난 한 해 동안 상당한 흥분과 충격, 두려움을 불러일으켰습니다. 다음과 같은 생성적 AI 혁신에서 잡담GPT 업계 이벤트, 분석가, 대중 매체 기사에 이르기까지 모든 비즈니스 리더는 비전과 기술에 대한 신뢰부터 내부 준비, 공급망 운영에 인공 지능 통합에 이르기까지 테스트를 받고 있습니다.

이러한 다양한 감정의 주된 이유는 AI 발전을 채택하는 방법을 모르기 때문입니다. 최근 웹 세미나 중 하나에서는 a 설문 조사 쇼d 참석자 76명 중 100%가 자사 기업에 제너레이티브 AI를 도입하는 교육 단계에 있었습니다. 또한 불과 한 달 후 실시된 또 다른 여론 조사에서는 참석자의 31%가 시작 제안을 개발 중이거나 현재 회사에 AI를 통합하는 파일럿을 테스트 중이라고 답한 것으로 나타났습니다.

대부분의 기업이 공급망 AI 여정의 어느 위치에 있는지 생각해 보면 흥분과 우려가 뒤섞인 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 단계는 종종 다음을 포함하여 대답하기 어려운 다양한 질문으로 특징지어집니다.

• Generative AI가 생성하는 정보를 어떻게 신뢰하고 검증할 수 있습니까?
• 우리 조직은 현재와 미래의 AI 역량에 가장 잘 대비할 수 있는 방법은 무엇입니까?
• 기획자부터 데이터 과학자까지 내부 리소스가 제한되어 있는 경우 어떻게 앞으로 나아갈 수 있습니까?

채택에 대한 이러한 일반적인 장애물을 극복하려면 비즈니스 리더는 생성 AI와 기계 학습의 차이점을 이해하고 어떤 사용 사례가 가장 큰 영향을 미치는지 알아야 합니다.

제너레이티브 AI와 머신러닝의 차이점

생성적 AI와 머신러닝은 더 넓은 인공지능 영역 내에서 밀접하게 연관되어 있습니다. 그러나 둘 사이에는 주요 목표와 결과라는 중요한 차이점이 있습니다. 주로 작업 지향적인 기계 학습과 달리 Generative AI는 특정 입력 데이터와 직접적으로 관련될 필요는 없지만 대신 기본 구조를 학습하여 새롭고 유사한 결과를 생성하는 독창적인 콘텐츠를 만드는 데 더 중점을 둡니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 경험이나 데이터를 통해 작업 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델을 포함하는 분야입니다. 이 기술은 레이블이 지정되거나 구조화되지 않은 데이터로부터 학습하여 주어진 데이터를 기반으로 예측 또는 분류하고, 결정 또는 추론을 내리고, 모델을 훈련하여 작업을 수행하는 다양한 기술을 포함합니다. 그런 다음 시스템은 패턴을 학습하고 제공된 데이터를 기반으로 분류, 회귀 또는 클러스터링과 같은 특정 작업에 중점을 두고 예측 또는 결정을 내립니다.

제너레이티브 AI반면, 라벨이 지정된 데이터와 라벨이 지정되지 않은 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성하는 딥 러닝의 하위 집합입니다. 이 필드는 주로 입력 데이터에서 학습되고 재생성된 패턴과 정보를 기반으로 원래 데이터세트의 일부가 아니었을 수 있는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오를 포함한 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다.

두 기술 간의 이러한 차이점을 아는 것은 인공 지능을 효과적으로 활용하려는 기업에 매우 중요합니다. 그러나 둘 사이의 보완적인 관계도 인정되어야 합니다. 특히 하나의 발전이 궁극적으로 다른 하나에 도움이 되고 정교한 응용 프로그램의 광범위한 개발에 기여하기 때문입니다.

여행을 시작하는 다섯 가지 방법

원활한 전환을 위해서는 공급망 AI 여정을 시작하기 위한 구조화된 접근 방식이 필수적입니다. 기업은 목표를 정의하고, 올바른 도구와 기술을 확보하고, 데이터 인프라를 준비하고, AI 모델을 구현하고, 시스템을 지속적으로 개선해야 합니다.

AI 채택을 위한 5가지 핵심 사용 사례는 다음과 같습니다. 수요AI+ 및 인벤토리AI+ 솔루션. 이러한 시나리오는 잠재적인 영향을 보여줄 뿐만 아니라 AI 우선 공급망 계획 또한 다양한 비즈니스 측면에 걸쳐 다양하고 광범위한 응용 프로그램을 보여줍니다.

1. 디맨드 센싱

단기 수요에 대한 실시간 가시성과 통찰력을 통해 서비스 수준을 향상하고 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 이 기능은 시장 기반 수요 정보를 변환하여 공급망 조직이 단기 구매 패턴을 감지할 수 있도록 합니다. 새로운 수학적 기법과 실시간에 가까운 수요 신호를 활용하여 공급망 대응을 개선할 수 있습니다. 계획되지 않은 수요 변화 – 모든 기업을 위한 변혁의 기회입니다.

2. 인과관계 예측

내장된 인과 예측은 시장 "노이즈"로부터 실제 수요 신호를 분리합니다. 기계 학습과 생성적 AI 기술을 결합하면 종종 놓치기 쉬운 복잡한 패턴을 찾아낼 수 있어 공급망 전문가가 비즈니스, 고객 및 전반적인 성장에 가장 중요한 데이터에 집중할 수 있습니다.

3. 신제품 소개

판매 내역 없이 신제품 출시를 예측하는 것은 어려울 수 있지만 인공 지능은 이러한 예측을 더욱 정확하게 만드는 데 도움이 되는 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 공급망 시스템은 실시간으로 변화하는 수요로부터 학습하여 훨씬 적은 노력으로 더욱 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 시간이 지남에 따라 다운스트림 공급망 계획이 더욱 구체적이 되어 수익성이 높아지고 고객 만족도가 높아지며 공급망 파트너 간의 동기화가 향상됩니다.

4. 재고 최적화

재고 관리에 인공지능을 적용하면 계획 대비 재고 성과에 대한 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 형태의 지능형 분석은 공급망 계획자에게 실시간 경고와 예외 사항 및 제안된 문제 해결 방법에 대한 즉각적인 가시성을 제공하는 동시에 수익성이 더 높은 재고 위치로의 문을 열어줍니다.

더 좋은 점은 지능형 스코어링을 통해 지능형 시나리오가 경제적 우선순위를 적용하여 가장 중요한 기회에 더 집중함으로써 궁극적으로 서비스 수준을 높이고 적자를 방지하는 동시에 늘어나는 재고를 줄이는 것입니다. 또한 재고 계획 기능은 최신 정보를 기반으로 모든 재고 위치에서 각 SKU에 대한 최상의 재고 정책을 자동으로 식별할 수 있습니다. 이러한 데이터에는 수요, 수요 변동성, 공급 변동성, 시설 간 리드 타임, 대체 재고 위치에 보관된 재고, 각 시설의 재고 유형이 포함됩니다.

공급망 계획자는 또한 AI로 자동화된 재고 정책 기능을 활용하여 광범위한 크기 범위, 예비 부품 또는 산업 장비와 같이 어떤 제품이 산발적이거나 "덩어리" 수요를 겪고 있는지 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 공급망은 다음과 같은 결과를 가져올 수 있는 확률론적 보충 계획 전략을 적용할 수 있습니다. 9%~27% 사이의 서비스 수준 개선 재고 수준과 물류 비용을 낮추는 동시에

5. 네트워크 최적화

오늘날 공급망 네트워크 흐름의 복잡성은 상품 이동의 효과적인 모니터링 및 관리를 방해할 뿐만 아니라 배송 중단을 더욱 복잡하게 만들 수 있는 자연 재해 및 지정학적 긴장에 대한 공급망의 취약성을 증가시킵니다.

네트워크 최적화에 대한 혁신적인 접근 방식은 공급망의 디지털 트윈을 신속하게 생성하여 이러한 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다. Generative AI를 사용하여 잠재적인 미래 시나리오를 탐색함으로써 이 전략을 통해 공급망 계획자는 비용을 효과적으로 관리하고 서비스를 개선하며 배출 감소 목표에 부합할 수 있는 다양한 구성을 분석 및 평가할 수 있습니다. 또한 기획자는 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 평가할 수 있으므로 현대 공급망 환경의 복잡성을 탐색하기 위한 사전 의사 결정 및 전략 계획이 가능합니다.

진정한 AI 우선 비즈니스 혁신을 향한 순조로운 길

기계 학습과 생성적 AI 간의 독특하고 상호 보완적인 관계를 인식함으로써 공급망 조직은 회사를 데이터 인텔리전스의 새로운 시대로 안내할 수 있는 특별한 기회를 갖게 됩니다. 현대 공급망의 복잡성을 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 효율성을 개선하고, 비용을 관리하고, 서비스 수준을 향상하고, 공급망과 전반적인 비즈니스를 위해 보다 지속 가능한 미래를 만들 수 있습니다.