자동화는 창고 운영 및 관리에 어떤 영향을 미치나요?

 

 

창고는 기업 내 다른 기능에 비해 자동화와 인공지능 도입이 가장 빠르게 진행되는 영역 중 하나이다.

로봇 기술에 대한 투자가 널리 알려진 Amazon 및 Ocado와 같은 조직은 오늘날 창고와 DC에서 무엇이 가능하고 이미 일어나고 있는지에 대한 훌륭한 예를 제공합니다. 그러나 대부분의 중간 규모 제조업체와 소매업체의 경우 로봇으로 완전히 운영되는 창고를 구상하는 것은 비용이 많이 드는 것은 물론이고 너무 미래 지향적일 수 있으며 최종 현실은 그 사이 어딘가에 있을 것입니다. 이 지점에 도달하려면 인공 지능과 함께 작업할 수 있는 데이터 분석 기술과 역량을 갖춘 차세대 창고 관리자가 필요합니다.

 

업계 전문가에 따르면 창고 및 물류는 다른 산업에 비해 향후 10년 동안 자동화 및 인공 지능 채택 수준이 더 높아질 것으로 예상되는 분야 중 하나입니다. 예를 들어 McKinsey는 기존 창고 및 물류 기능의 약 57%가 다양한 로봇과 기계에 의해 자동화되고 처리될 것이라고 예측했습니다. 이는 직무의 49%만이 자동화될 것으로 예상되는 건설과 대조됩니다.

 

AI의 사용은 창고 산업의 채택 범위에서 가장 높은 수준에 있을 것으로 예상되지만 여전히 기능의 40%가 자동화되지 않은 상태로 남아 있습니다. 이는 창고 관리자가 현재 역할을 인공 지능으로 지원하고 일부 인력이 자동화로 대체될 것으로 기대할 수 있음을 의미합니다.

 

특히 운영 창고 관리자의 경우, 이번 개발은 업무 수행에 필요한 기술을 크게 변화시킬 것입니다. 오늘날 이 역할의 상당 부분은 인력 관리 중심이지만, 미래에는 훨씬 더 분석적이고 데이터 중심적인 역할을 맡게 될 것입니다. 우리와 함께 일하는 대부분의 창고 관리자는 옴니채널 또는 다중 채널 비즈니스를 지원하고 높은 고객 만족도 수준을 보장하는 데 중요한 역할을 하는 매우 전략적인 역할을 맡고 있습니다. 그러나 직장 생활의 일상 현실은 다소 다르며 많은 사람들이 공급망을 전략적으로 개선하는 방법을 찾는 데 집중하기보다는 소방 활동이나 인력 관리에 하루의 대부분을 소비합니다.

 

인공 지능은 이 모든 것을 변화시킬 것입니다. 왜냐하면 기계의 기술적 능력과 창고에서 일어나는 변화로 인해 창고 관리자는 운영 작업에서 물러나 애초에 실제로 고용된 업무에 집중할 수 있게 될 것이기 때문입니다. 이는 성과 데이터가 더 광범위하게 측정되기 때문에 데이터 관리 및 분석 기술이 현재보다 미래에 훨씬 더 많이 요구될 것임을 의미합니다. 일상적인 운영은 분석 중심이 될 것이며 빅 데이터 및 통계 분석 기술에 대한 수요가 높아질 것입니다. 전반적으로 창고 관리자의 역할은 일상적인 작업 기반 모니터링보다는 훨씬 더 미래 지향적이고 규정 준수 및 위험 완화에 중점을 두게 될 것입니다.

 

우리의 견해로는 AI와 로봇 공학으로의 마이그레이션 비용은 제조 부문을 양극화할 가능성이 높습니다. 초기 수용자는 레거시 인프라가 없는 충분한 자금을 갖춘 스타트업이거나 더 깊은 자금을 가진 대기업입니다. 동일한 수준의 지원이 없는 중급 제조업체나 조직은 재정적, 운영적, 문화적 이유로 전환하기가 더 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.

 

이들 회사는 이미 작동 중인 인프라와 프로세스와 더불어 상당한 규모의 인력을 보유하고 있습니다. 이들에게 과제는 기존 창고 내에서 자동화 결합으로 효율적으로 전환하고 이에 필요한 새로운 데이터 분석 기술을 확보하는 방법을 식별하는 것입니다. 이는 훈련을 통해 또는 채용 과정에서 다양한 기술을 추구함으로써 달성될 수 있습니다. 예를 들어 훨씬 더 많은 수의 SKU를 수용할 수 있도록 창고를 조정하려면 피킹 효율성을 향상시키기 위해 동적 슬롯을 도입해야 할 수 있으며 이는 고도로 분석적인 작업입니다.

 

전반적으로 AI와 자동화가 창고의 일부 일자리를 필연적으로 대체하지만 대량 실업을 의미하지는 않습니다. 경영진을 포함한 창고 및 물류 부문 전문가는 기계와 함께 작업하는 환경에 적응해야 합니다. 향후 10년 정도 지나면 창고와 물류 기능이 변화할 것으로 예상되며, 고용 기회를 빼앗는 대신 새롭고 고도로 분석적인 기술과 '인간과 기계' 사이의 고유한 수준의 상호 작용을 요구하는 새로운 일자리가 등장하기 시작할 것입니다. .

 

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