지난 몇 년 동안 인공 지능이 더욱 정교해지면서 공급망 관리에 전례 없는 수준의 정확성, 효율성 및 혁신이 이루어졌습니다. 이는 작업 수행, 데이터 관리 및 고객 서비스 제공 방식을 재편하고 있습니다.
공급망에서 AI의 미래는 더욱 흥미진진합니다. 브랜드와 소매업체의 경우 단순한 가시성만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 그들은 이전에 일어난 일, 심지어 지금 일어나고 있는 일보다 더 많은 것을 알고 싶어합니다. 그들은 고객의 기대를 뛰어넘는 동시에 수요와 공급의 균형을 맞추려고 노력하면서 최대한 정확하고 빠르게 미래를 예측할 수 있기를 원합니다.
다음은 AI가 공급망 산업에 큰 영향을 미칠 세 가지 주요 영역입니다.
창고 및 운송
더 스마트한 라우팅 결정. AI 알고리즘은 이미 배송 경로를 간소화하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 하는 것으로 입증되었습니다. 데이터와 피드백을 통해 학습할 수 있는 시스템은 교통, 날씨, 배송 일정, 건물 레이아웃, 차량 용량 등의 변수를 고려하여 최소 이동 시간과 연료 소비량을 결정하는 데 더욱 스마트해집니다.
재고 및 이동. 창고 관리의 중요한 측면 중 하나는 시설 내 상품 이동을 최적화하는 것입니다. AI 알고리즘은 제품 수요, 창고 레이아웃, 재고 수준에 대한 실시간 데이터 등의 요소를 고려합니다. AI 기반 도구는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 수요 패턴을 예측하므로 창고에서는 어떤 제품이 더 자주 필요할지 예측하고 더 빠르게 접근할 수 있도록 배치할 수 있습니다. 이러한 시스템은 변화하는 조건에 지속적으로 적응하여 역동적인 환경에서도 최적의 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.
통계 분석. 공급망 관리 영역에서는 데이터가 가장 중요합니다. AI 기반 분석은 창고에 운영에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 도구는 창고 내 센서, 무선 주파수 식별 태그 및 사물 인터넷 장치에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석합니다.
예를 들어 예측 분석을 통해 재고 수요와 잠재적인 병목 현상을 예측할 수 있습니다. 기술 분석은 과거 데이터에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 창고에서 추세와 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근 방식의 결합은 재고 관리의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 보다 효과적인 자원 할당 및 계획에 기여합니다.
AI 기반 시스템은 과거 데이터를 분석하여 수요 패턴을 예측하고 재고 수준을 최적화하며 품절 가능성을 줄일 수 있습니다. 이러한 발전은 또한 직업 변화를 가져오며, 직원들이 자동화된 프로세스를 감독하고 최적화하는 등 보다 지적으로 자극적이고 전략적인 역할에 참여할 수 있게 해줍니다.
이행 및 포장. 최근 몇 년 동안 AI와 자동화는 창고에서 작업이 수행되는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 주문 피킹, 포장, 재고 관리 등 일상적이고 노동 집약적인 활동이 자동화되고 있습니다. 기계 학습 알고리즘으로 구동되는 시스템은 항목을 효율적으로 구성하고 포장하여 이행에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 시스템은 패키지 크기, 무게, 취약성과 같은 요소를 고려하여 최적의 포장 구성을 보장하고 공간 필요성을 최소화하며 운송 중 손상 위험을 줄입니다.
크로스 도크. AI 알고리즘은 기상 조건, 교통 패턴, 배송 시간 등 다양한 요소를 분석하여 경로 계획을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이로 인해 보다 반응성이 뛰어나고 적응성이 뛰어난 크로스 도킹 작업이 가능해졌습니다. 방대한 양의 정보를 처리하는 AI의 능력은 크로스 도크가 교통 네트워크의 현재 상태를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.
수동 프로세스 및 워크플로우
스캔 이벤트. 수동 데이터 입력은 오랫동안 노동집약적이고 오류가 발생하기 쉬운 공급망 관리 측면이었습니다. 오늘날 많은 기업에서는 제품이 특정 위치에 도착하거나 출발할 때 여전히 손으로 쓴 타임 스탬프에 의존하고 있습니다. 자동 스캐닝은 데이터 입력을 가속화할 뿐만 아니라 수동 입력과 관련된 오류를 사실상 제거합니다. 팔레트 또는 소포 운송의 모든 단계에서 스캔이 가능하므로 체인 위아래로 더 큰 통합 기회가 가능합니다. 실시간으로 데이터를 캡처하고 처리함으로써 이러한 시스템은 정확한 재고 추적, 주문 이행 및 전반적인 공급망 가시성에 기여합니다. 실시간 위치는 사용하기 쉬운 애플리케이션이나 플랫폼을 통해 이해관계자에게 직접 전달됩니다.
약속 일정. AI 알고리즘은 창고 용량, 부두 정체, 운송업체 가용성 및 배송 기간과 같은 요소를 고려하여 약속 일정을 최적화하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 기상 악화나 교통 지연 등 예상치 못한 상황에 대응하여 일정을 동적으로 조정할 수 있습니다. 약속 일정을 자동화함으로써 기업은 대기 시간을 최소화하고 운송 비용을 절감하며 전반적인 공급망 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
추적 기술. AI 기반 추적 시스템은 최종 소비자에게 엔드투엔드 가시성을 제공합니다. 리콜이나 품질 문제가 발생할 경우 기업은 영향을 받은 제품을 신속하게 추적하여 소비자와 전체 공급망에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
맞춤형 고객 서비스
챗봇과 대화형 AI. AI 기반 챗봇과 대화형 AI의 통합으로 고객 서비스 환경이 크게 변화했습니다. 공급망 업계에서 챗봇은 고객 문의를 처리하고 실시간 업데이트를 제공하기 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 챗봇은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습을 활용하여 고객 문의를 이해하고 응답합니다. 고객이 주문 상태, 배송 추적 또는 제품 정보에 대해 문의하는 경우 챗봇은 즉각적이고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 한편 인간 작업자는 복잡하고 감정적으로 미묘한 상호 작용을 처리하는 데 집중할 수 있습니다.
문제 해결. AI는 공급망 문제가 확대되기 전에 이를 식별하고 해결합니다. 예측 분석 및 기계 학습 알고리즘은 운송 지연, 재고 부족 또는 생산 병목 현상과 같은 잠재적인 중단을 사전에 식별할 수 있습니다. AI 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 문제의 근본 원인을 파악하고 적절한 솔루션을 제안할 수 있습니다.
주장에 대한 연구. AI 기반 시스템은 여러 소스의 데이터를 분석하고 상호 참조하여 청구의 타당성을 효율적으로 조사할 수 있습니다. 여기에는 상황에 대한 포괄적이고 정확한 이해를 제공하기 위해 배송 기록, 재고 데이터 및 통신 로그를 조사하는 것이 포함됩니다. 조사 프로세스를 자동화하면 기업은 청구 해결을 가속화할 수 있습니다.
데이터 입력, 재고 관리, 라우팅 및 기본 분석과 같은 작업이 점점 자동화되고 있어 작업자가 더 복잡하고 전략적인 역할에 집중할 수 있게 되었습니다. 그러나 이것이 물류 분야의 근로자에게 부정적인 영향을 미칠 필요는 없습니다. 자동화는 특정 일자리를 대체할 수 있지만 동시에 새로운 기회를 창출합니다. AI의 부상으로 인해 AI 시스템 트레이너, 로봇 시스템 유지 관리 기술자, 공급망 최적화 전문 데이터 분석가 등 새로운 역할이 등장했습니다.
업계가 발전함에 따라 자동화 시스템 관리 및 유지 관리에 대한 전문 지식을 갖춘 개인에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 기술 향상 및 재교육 프로그램의 중요성을 강조합니다. 기계 학습이 지속적으로 개선되고 적응하는 만큼, 감정이 관련될 때 인간의 손길은 항상 필요합니다.
기업이 이러한 기술을 계속 수용함으로써 오늘날의 과제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 역동적이고 끊임없이 진화하는 미래 환경에서 성공할 수 있는 입지를 확보하게 됩니다. 공급망에서 AI의 지속적인 개발과 채택은 혁신을 주도하고 글로벌 공급망의 탄력성을 보장하는 데 있어 AI의 중추적인 역할을 강조합니다.
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