공급망 내 AI의 마법: 과대광고 vs. 현실.

플라톤에 의해 재발행

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공급망의 AI는 현실이자 지속적인 개발과 혁신의 주제입니다. 공급망 관리에서 AI를 둘러싼 과대 광고와 AI가 이미 업계에 가져왔고 계속해서 가져오고 있는 실질적인 이점을 구별하는 것이 중요합니다.

현실: 수요예측, 재고관리, 경로 최적화, 창고 자동화 등 공급망의 다양한 측면에서 이미 인공지능이 활용되고 있습니다. 기업들은 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 공급망 성능을 향상시키기 위해 AI 기반 솔루션을 채택하고 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 보다 정확한 수요 예측을 할 수 있으므로 기업은 재고 수준을 최적화하고 재고 과잉 또는 재고 부족 위험을 줄일 수 있습니다.
과대 광고: SCM의 인공 지능을 둘러싼 과장된 광고가 있습니다. 일부 회사와 공급업체는 AI 기술의 기능을 과도하게 판매합니다. 현실적인 기대와 AI가 효과적으로 해결할 수 있는 특정 과제에 대한 명확한 이해를 바탕으로 공급망에서 AI 구현에 접근하는 것이 중요합니다.

[포함 된 콘텐츠]

고려해야 할 몇 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다.

데이터 품질 및 가용성: 공급망의 인공지능은 데이터에 크게 의존합니다. 회사가 고품질 데이터에 대한 접근이 부족하거나 데이터 통합에 어려움을 겪는다면 인공 지능이 약속한 이점이 완전히 실현되지 않을 수 있습니다.
구현의 복잡성: 공급망에 AI를 구현하는 것은 복잡할 수 있습니다. AI 모델을 효과적으로 개발하고 배포하려면 숙련된 데이터 과학자, 엔지니어, 도메인 전문가가 필요합니다.
ROI 및 장기적인 이점: 공급망에서 인공지능의 투자수익률(ROI)을 측정하는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다. 일부 이점은 즉시 나타나지 않을 수 있으며, 가치를 극대화하려면 지속적인 조정과 개선이 필요할 수 있습니다.
인간-기계 협업: 인공 지능은 많은 작업과 프로세스를 자동화할 수 있지만 의사 결정, 문제 해결, 공급망의 예상치 못한 중단 관리에는 인간의 전문 지식이 여전히 중요합니다.
규제 및 윤리적 고려 사항: AI가 공급망 운영에서 더욱 중요한 역할을 하기 때문에 기업은 AI 기반 의사결정과 관련된 규제 준수, 데이터 개인정보 보호, 윤리적 고려 사항도 고려해야 합니다.

요약하자면, 공급망의 AI는 단순한 과장이 아닙니다. 이는 이미 많은 조직에 상당한 이점을 제공하고 있는 현실입니다. 그러나 기업이 공급망 운영에서 지속 가능하고 의미 있는 개선을 달성하려면 기업이 AI 구현에 신중하게 접근하여 데이터 품질, 복잡성 및 인간-기계 협업을 해결하는 것이 중요합니다. 핵심은 공급망 맥락에서 AI의 잠재력과 실질적인 고려 사항 사이의 균형을 맞추는 것입니다.

SCM 지수

“거래에서 발생하는 모든 돈을 벌려고 하면 절대 안 됩니다. 다른 사람도 돈을 좀 벌게 놔두세요. 왜냐하면 당신이 항상 돈을 많이 번다는 평판을 갖고 있다면 거래가 많지 않을 것이기 때문입니다.” ~J. 폴 게티
"공급망은 자연과 같아서 우리 주변에 있습니다." ~데이브 워터스
“실패를 두려워하지 마십시오. 나가서 실험하고 배우고 실패하고 경험에 따라 비율을 얻으십시오. 도전하고 도전하면 자신이 무엇을 할 수 있는지, 잠재력이 무엇인지, 기회가 어디에 있는지 배우게 됩니다. 하지만 실패를 두려워해서는 안 됩니다. ~델 컴퓨터의 창업자인 마이클 델.
“사람들이 땀을 흘릴 필요가 없도록 일을 더 쉽고 재미있게 만드는 것은 어떨까요? 도요타 스타일은 열심히 일해서 결과를 만들어내는 것이 아닙니다. 인간의 창의성에는 한계가 없다고 말하는 시스템이다. 사람들은 '일'하기 위해 도요타에 가는 것이 아니라 '생각'하기 위해 그곳에 가는 것입니다.” ~오노 타이 이치
“물류가 없으면 세상은 멈춥니다.” ~데이브 워터스
“Toyota 역사의 상당 부분 동안 우리는 모든 생산 라인에 안돈 코드라는 장치를 배치하고 조립 문제가 있는 경우 팀 구성원이 생산을 중단할 수 있는 권한을 부여하여 차량의 품질과 신뢰성을 보장했습니다. 문제가 해결되어야 라인이 다시 움직이기 시작합니다.” ~아키오 토요다

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