'완벽한 질서'를 향한 로드맵의 다섯 가지 단계

'완벽한 질서'를 향한 로드맵의 다섯 가지 단계

타임 스탬프 : 12 년 2024 월 12 일 오전 00:XNUMX
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코로나19 이후 공급/수요 혼란은 완화되고 있지만, 이로 인해 발생하는 옴니채널 이행 과제는 여전히 진행 중입니다. 성장과 회복력을 위한 장기적인 이행 전략을 계획하는 기업은 사일로화된 운영을 넘어 새로운 기술을 통합하고 내부 및 외부 파트너와의 완벽한 정보 공유 및 협업을 통해 지속적인 추진을 가능하게 하는 "주문 및 배송 우수성"에 도달하기 위한 방향이 필요합니다. 개선. 

이행 및 최종 마일 성숙도를 달성하는 데 필요한 5가지 이정표와 장애물은 다음과 같습니다.

1 전체적으로 생각하십시오. 조직의 사일로를 무너뜨려라.

대부분의 기업에서 디지털 성숙도는 단편화되어 있습니다. 제조업체 또는 소매업체는 시간이 지남에 따라 구축되고 지역, 사업부, 제품 라인, 배송 우선순위 또는 기타 특성별로 분류된 사일로화된 사업부 및 다중 공급망을 다루고 있습니다. 또한 제3자 물류 제공업체(XNUMXPL)는 예산이 부족하기 때문에 수동으로 주문 데이터를 입력하거나 온라인 마켓플레이스 파일을 배송업체에서 제공하는 배송 소프트웨어로 가져오고 있습니다. 

WiseTech Global Group의 일부인 Transstream 다중 캐리어 관리 소프트웨어 제공업체인 Pierbridge의 제품 관리 부사장인 Mike Graves는 "이것은 우리가 '일을 끝내고 무대 밖으로 나가는 것'이라고 부르는 것입니다."라고 말합니다. “통합되거나 최적화된 것이 거의 또는 전혀 없습니다. 마침내 그러한 상태에서는 계속해서 성장하고 확장하여 오랫동안 수익성을 얻을 수 없다는 것을 깨닫고 효율성을 높이기 위해 내부 사일로를 무너뜨리고 수동 데이터 입력을 제거해야 한다는 필요성을 인식하게 되었습니다.” 

2 효율성 향상을 위한 기술 통합

조직은 데이터 표준화를 시작하고 각 단계의 수동 입력에서 일회성 입력 및 데이터 통합으로 전환하여 주문, 재고 및 배송 데이터에 대한 단일 실시간 보기로 전환합니다. 

통합은 부서별 정보 사일로를 무너뜨려 중복을 제거하고 총량을 활용하며 경로, 로드 및 자산 활용도를 재구성합니다. 기술 및 프로세스 변화는 전체 조직이 이익을 얻을 수 있도록 기존 사일로를 무너뜨리는 데 필요한 문화적 변화에 대한 명확한 의사소통을 통해 지원됩니다.

이제 배송업체는 여러 배송업체를 비교하고 협상하고 관리할 수 있습니다. 그들은 창고 선택 및 포장의 순서를 정하고 자동화하며, 트리거된 보충, 배치 인쇄 라벨을 도입하고 휴대용 장치를 사용하기 시작합니다.

Graves는 “전체 재고 비용, 보충 비율 및 선택 정확도를 알기 시작합니다.”라고 설명합니다. "창고를 대량으로 개편하여 리소스를 더욱 효율적으로 만들 수 있으므로 새로운 인력이나 면적을 추가하지 않고도 더 많은 수요를 처리할 수 있습니다."

3 조직 내 완벽함 우선

여기서 비즈니스는 확장을 준비하기 위해 운영과 프로세스를 미세 조정합니다. 자동화 및 최적화 소프트웨어가 배포되어 주문, 창고 및 운송 관리 시스템과 통합됩니다. 내부 기능 및 부서별 사일로가 제거되었으며 꾸준한 실시간 데이터 스트림에 액세스하고 기업 전체에서 공유할 수 있습니다. 

전체 주문 주기에 대한 가시성과 집중이 이전 보고 공백을 메웁니다. 데이터와 단일 정보 소스를 공유하면 주기 시간과 서비스 비용을 명확하게 파악할 수 있는 세부적인 운영 세부 정보가 생성됩니다. 

자동화된 피킹 및 포장은 주문의 우선순위를 동적으로 지정하고 예외를 관리하며 최적의 상자 포장 및 소포 요금을 결정합니다. 시스템 전반에 걸쳐 재고를 추적하고 여러 시설에서 검색할 수 있어 재고 부족을 줄이고 고객 문앞까지의 배송 거리를 단축할 수 있습니다. 주문 및 반품에 대한 고객 지원이 통합되고 자동화되었습니다. 

실시간 평가 도구를 통해 배송 견적을 보다 효율적으로 결정할 수 있습니다. 정의된 KPI에 대한 운송업체 성과에 대한 컨트롤 타워 뷰와 요금 비교 분석을 통해 구성 가능한 지침을 통해 운송업체를 선택할 수 있습니다. "완벽한 주문", 즉 올바른 제품이 적절하게 포장되어 손상 없이 정시에 또는 조기에 적절한 비용으로 도착하며 원활한 반품 경험이 점차 표준이 됩니다.  

4 조직의 벽을 넘어 협업하고 확장하세요

내부 운영, 프로세스 및 올바른 기술이 마련되고 최적으로 작동하면 결과적인 효율성이 공급업체, 운송업체, 물류 공급업체, 파트너 및 판매 채널과의 관계를 심화하기 위한 기반을 마련합니다. 프로세스 개선과 수요 예측부터 제품 재설계, 공동 투자에 이르기까지 협업 기회는 적대적인 협상과 비난을 대체합니다. 

회사는 공급업체 및 운송업체 선택을 다양화하여 위험을 관리하고 유연한 재고 최소 및 최대치를 활용하여 판매율을 높이고 재고 운반 비용을 절감할 수 있습니다. 가시성이 향상되어 매장, 유통 센터, 공급업체 및 3PL로 구성된 투명한 "끝없는 통로"에서 배송하여 재고 부족 현상을 거의 없앨 수 있습니다. 

마지막으로, 회사는 운임 할인의 대가로 바람직한 화물을 제공하고 픽업 시간, 일일 물량 약정 및 배송 밀도 극대화에 대한 운송업체 계약을 관리하여 운송업체와 "선택한 배송업체" 관계를 구축할 수 있습니다.

5 지속적인 개선을 조율하고 최적화합니다.

모범 사례를 위해 노력하는 대신 모범 사례를 설정하는 것이 재미가 시작되는 곳입니다. 주문이 완벽하거나 거의 완벽합니다. 대부분의 경우 공급망은 글로벌이며 최첨단 자동화 창고 및 복합운송 운송업체 네트워크의 지원을 받습니다. 

리더십은 탄력성과 민첩성의 지속적인 개선을 위해 시간, 자원 및 자산에 대한 예산을 책정했습니다. 비즈니스는 성공적인 고객 경험을 제공하고 변화에 적응하고 있습니다. 이는 더 이상 비용 절감뿐만 아니라 새로운 시장 개척, 새로운 채널 개발, 새로운 제품과 서비스를 통한 가치 추가에 관한 것이기도 합니다. 

ROI는 동적 계획 및 모델링을 위한 인공 지능과 기계 학습, 프로세스를 더욱 자동화하기 위한 최적화 지침, 인간 성능을 향상시키기 위한 로봇 공학을 통합하여 지속적인 개선에 재투자됩니다. 

대부분의 회사, 특히 규모가 작고 덜 다양화된 회사는 세 번째 또는 네 번째 단계에서 원하는 성숙도에 도달합니다. Graves는 중요한 것은 해결해야 할 문제의 집합을 명확히 하는 것이며 과도한 접근을 해서는 안 된다고 경고합니다. “단순히 울타리를 향해 스윙하는 것이 아닙니다.”라고 그는 말합니다. “한 입 크기의 덩어리로 물건을 가져가면서 ROI를 얻습니다. 그렇게 하면 준비가 되었을 때 필요한 플랫폼과 시스템(그리고 자금)을 갖추게 될 것입니다.”

Pierbridge/Transtream은 디지털 성숙도를 향한 길을 제시합니다.

Pierbridge는 선도적인 다중 운송업체 소포 배송 소프트웨어 제공업체입니다. Transstream 클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 운송업체 선택, 예약, 라벨 인쇄, 추적, 송장 조정 및 비즈니스 인텔리전스 보고를 통합하는 엔터프라이즈급 다중 운송업체 소포 배송 솔루션을 제공합니다.  

2018년에 회사는 CargoWise 공급망 플랫폼 개발사인 WiseTech Global의 일부가 되었습니다. Transstream은 CargoWise Parcel 솔루션 영역의 일부입니다. 

Pierbridge는 자매 회사인 Microlistics WMS와 협력하여 Fulfillment and Final-Mile Maturity Model을 개발하여 복잡한 기술 의존형 옴니채널, 소비자 직접 주문 이행 환경에 적응하거나 이에 적응하는 기업에 지침을 제공했습니다. 소매 출하량의 20%, 전 세계적으로 연간 9% 성장, 11년까지 미국에서는 2027% 성장이 예상됩니다. 

이 모델은 시장의 다른 모델을 보완하여 모든 규모와 유형의 기업이 전략적 목표를 달성하는 데 필요한 성숙도에 대해 현재 상태를 벤치마킹할 때 지침을 제공합니다. 여기에는 성능을 최적화하고, 고객 경험을 향상시키며, 운영 위협과 시장 기회에 대응하기 위한 확장 가능하고 유연한 프로세스와 시스템을 구현하는 것이 포함됩니다. 마진과 운전 자본을 보존하기 위해 성숙도 성장과 지출을 진행하면서 모든 작업이 완료되었습니다.

리소스 링크 : www.pierbridge.com

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