공급망과 물류 관리가 AI에 준비되지 않았습니다. AI가 되어야 합니까?

공급망과 물류 관리가 AI에 준비되지 않았습니다. AI가 되어야 합니까?

 

우리는 예측하는 사람들입니다. 우리는 절실하게 다음에 무엇이 있는지 알고 싶어하며, 앞으로 무엇이 있는지 이해하기 위해 우리가 가진 모든 리소스를 사용할 것입니다.

한때 날씨 예보는 동물의 행동과 구름 모양에 대한 관찰에 기반을 두었습니다. 주변 선수들의 늪에서 다음 신동을 찾아내는 임무를 맡은 야구 스카우트는 직감과 80-20 규칙에 의존하여 최고의 선수를 예측했습니다. 그리고 소비자 패턴(누가 무엇을, 언제, 어떤 가격으로 살 것인가)은 포커스 그룹과 설문 조사를 통해 결정되었습니다.

과거에는 공급망 계획이 미래를 더 잘 계획하기 위해 일어난 일을 되돌아보는 것에 기반을 두었으며, 역사는 반복될 것이라는 믿음이 있었습니다.

 

오늘날 인공지능의 등장으로 우리의 예측 능력은 눈앞에서 변화하고 있으며, 그 어느 때보다 미래지향적인 통찰력을 생성합니다. 그 결과, 과거에 공급망 전략을 성공적으로 만든 것이 앞으로도 성공적으로 만들지 못할 것입니다.

물론, 사람, 프로세스, 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고 공급망 결과는 여전히 일관되지 않고 불확실합니다. 원인은 SKU 확산, 새로운 소비자 채널, 디지털화, (탈)세계화, 규제, 레거시 시스템, 분리된 프로세스, 복잡한 네트워크, 정렬되지 않은 핵심 성과 지표 등 다면적입니다.

 

공급망 및 물류 기관은 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 데이터로 넘쳐납니다. 하지만 그들은 종종 정보를 활용하여 진정으로 분석에 기반하고 데이터 중심이 되는 데 어려움을 겪습니다.

 

그만큼하버드 비즈니스 리뷰조직의 4분의 1도 안 되는 조직이 성공적으로 데이터 중심이라고 보고합니다. 동시에 임원의 90% 이상이 급증하는 데이터 볼륨으로 인해 조직이더 적은효과적인 의사결정자.

AI 기반 기술은 만성적인 공급망 문제를 해결하는 더 나은 방법을 제공합니다.

 

2024년 2월 Gartner 분석에 따르면, 상위 공급망 조직은 성과가 낮은 조직보다 AI를 사용하여 프로세스를 최적화하는 빈도가 두 배 이상 높습니다. 간단히 말해서, 조직이 AI 구현을 추진하는 데 적극적일수록 AI의 역량을 활용할 준비가 더 잘 됩니다.

지금 행동하는 조직은 다른 사람들이 놓친 것을 보고 활용하여 경쟁적 발판을 마련할 기회가 있습니다. AI는 이를 빠르게 달성하여 며칠, 몇 달 또는 몇 년이 아니라 몇 분 만에 모든 사람이 정보에 접근할 수 있도록 합니다.

최신 AI 기술은 공급망 결과를 예측할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 브랜드 차별화는 AI 기술을 단순히 도입하는 데서 찾을 수 없습니다. 핵심은 배포 방법에 있습니다.

 

효율성, 혁신, 경쟁 우위를 확보하기 위해 공급망 관리에 AI를 구축하는 세 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

현명하게 시작하세요.공급망 관리 및 물류 기관은 AI를 중요하게 만들기 위해 완벽한 로드맵이 필요하지 않습니다. 또한 전체 운영 프레임워크를 한꺼번에 다시 구상할 필요도 없습니다. 대신 AI를 꾸준하고 전략적으로 배포하여 점진적이고 반복적인 변경을 통해 전반적인 성과를 개선하세요.

 

시작하려면 필요 사항을 파악하고 AI가 더 빠른 워크플로, 향상된 데이터 분석 또는 더 나은 의사 결정 효율성을 제공하여 해당 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사합니다. 가장 시급한 문제부터 시작한 다음 편안함과 역량이 확장됨에 따라 AI 통합을 확장합니다.

 

사람들이 참여할 수 있도록 준비합니다.공급망과 물류 워크플로에 AI를 안전하고 효과적으로 통합하려면 플러그 앤 플레이 방식 이상이 필요합니다. 의도적인 훈련과 준비가 필요합니다.

직원들은 이를 알고 있습니다. Ernst and Young의 한 조사에 따르면 직원의 80%가 직장에서 AI를 통합하는 데 더 편안함을 느끼기 위해 더 많은 교육과 업스킬링을 원하며, 73%는 회사가 AI 도입에 대비해 충분히 준비하지 않는다고 걱정합니다.

 

직원을 AI 여정에 참여시킵니다. 포괄적인 교육 프로그램과 대응형 기술 전이 이니셔티브를 통해 기술을 사용하도록 교육합니다. 동시에 피드백 채널을 만들어 기술을 안전하고 효과적으로 도입할 준비가 된 전체적인 성장 사고방식을 반영합니다.

배우고, 협력하고, 행동하세요.AI는 보조 기술입니다. 그래서 가장 유명한 AI 제품 중 다수가 조종사로 브랜드화되어 있습니다.

 

물류 및 공급망 기업의 경우, 간단하고 자연스러운 언어 프롬프트를 통해 귀중한 통찰력을 얻고, 복잡한 프로세스를 간소화하고, 의사 결정 역량을 향상시킬 수 있습니다.

IBM이 공급망 부문에서 AI를 분석한 결과, 이 기술은 "수요 계획이나 고객 수요에 따른 생산 및 창고 용량 예측과 같은 예측 지원"을 제공하는 데 탁월합니다. AI는 임원과 고위 의사결정권자부터 일반인과 초보 사용자까지 모든 사람이 대화에서 광범위한 데이터 세트를 검색할 수 있도록 하여 정보에 대한 접근성을 높입니다.

 

궁극적으로 목표는 인간의 의사 결정을 향상시키는 것이므로 플래시와 참신함보다 사용 가능한 통찰력을 우선시하십시오. 단순히 인상적이지만 피상적인 기능을 제공하는 것이 아니라 실제 가치를 제공하고 팀의 역량을 향상시키는 AI 도구 구현에 집중하십시오.

항상 해오던 방식을 바꾸는 것은 쉽지 않을 것입니다. 이 경우, 우리가 일하는 방식을 바꾸는 것 이상을 의미합니다. 우리가 누구인지 재정의하는 것을 의미합니다. 과거의 공급망 전문가들은 AI 기반 기술에 의존하여 의사 결정을 향상시키는 디지털리스트에게 자리를 내줄 것입니다.

노력할 만한 가치가 있습니다.