기업은 공급망 관리의 미래와 인공 지능이 이 분야에서 제공하는 기회를 고려해야 합니다. 또한 공급망 관리 시스템에 인공 지능을 통합하여 제품 설계, 생성 및 고객에게 효율적으로 혁신을 통합할 책임이 있습니다.
인공 지능은 고객 경험과 의사 결정 프로세스를 자동화, 강화 및 향상하여 비즈니스를 돕습니다. 따라서 공급망 관리 공간의 생산성이 향상되어 기업이 운영할 수 있는 더 높은 가치의 더 나은 제품을 만들 수 있습니다.
공급망 관리(SCM)에는 물류, 재고 관리 및 보관이 포함됩니다. 이는 자재 운송과 향후 사용을 위한 창고 보관을 포함하기 때문에 SCM의 가시적 요소입니다. 공급망 관리를 통해 회사와 부서는 장기 계획을 조정하고 공급망의 위아래로 공급업체 자재의 일일 흐름을 제어할 수 있습니다.
인공 지능은 기계가 인간처럼 프로세스 지향적이지 않고 시스템에 삽입된 경험이나 데이터를 기반으로 학습하고 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
Gartner 분석가인 Noha Tahomy가 소개하고 분류한 바와 같이 인공 지능은 다음과 같이 분류됩니다.
인공 지능을 공급망 관리 관련 작업에 적용하면 조직의 매출 및 이익 가치를 모두 높일 수 있는 높은 잠재력이 있습니다.
인공 지능은 뿌리 깊은 비효율과 불확실성을 식별하고 제거함으로써 공급망 관리 산업의 얼굴을 바꾸고 있습니다. 인간이 대규모로 모방할 수 없는 방법론을 사용하여 공급망의 모든 측면에 대한 가시성을 높입니다.
AI는 기업의 복잡한 공급망 관리 프로세스를 혁신하여 효율성을 높이고 일상적인 작업에 소요되는 시간을 확보하여 전략적 조치에 참여할 수 있도록 합니다.
Zap Inventory는 주문, 배송 및 재고 관리 기능을 하나의 자동화된 플랫폼으로 제공하는 SaaS 기반 솔루션입니다. 실시간으로 재고를 동시에 추적하는 동시에 주문 및 모든 백엔드 프로세스의 다중 채널 이행을 용이하게 합니다. Zap Inventory는 또한 주요 시장과의 원활한 통합을 제공합니다. 지금 데모를 예약하여 자세히 알아보십시오.
다음은 인공 지능이 회사의 다양한 공급망 관리 기능을 지원할 수 있는 6가지 방법입니다.
Chabot 기능의 자동화 및 증대를 통해 조달 관련 작업을 간소화하려면 로봇의 프레임 또는 기준점으로 사용할 수 있는 강력하고 지능적인 데이터 세트에 액세스해야 합니다. 챗봇은 다음과 같은 일상 작업에도 사용할 수 있습니다.
공급망 계획은 비즈니스 세계에서 중요한 활동이었지만 오늘날 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 구체적인 계획이 필요하기 때문에 더욱 중요합니다. 이러한 계획을 수립하기 위한 강력한 작업 도구와 지능형 기술을 사용하면 귀사가 다른 비즈니스보다 우위를 점할 수 있을 것이라고 확신할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 미래의 요구 사항이 발생하기 전에 예측하거나 고객의 선호도에 따라 잘 팔릴 수 있는 상품 유형을 예측하는 기능을 통해 재고 수요를 계획하는 방법에 혁신을 일으킬 수 있습니다. 머신 러닝은 공급망 계획의 민첩성과 최적화를 혁신할 수 있습니다.
공급망 관리 전문가는 빅 데이터 세트를 기반으로 최적의 상품 배송을 위한 최적화된 시나리오를 생성할 수 있습니다. 머신 러닝 기술을 통해 매개변수를 설정하여 성공을 보장하고 사람의 입력이나 개입을 줄일 수 있습니다.
모든 회사 공급망의 성공은 재고를 얼마나 잘 관리하느냐에 달려 있습니다. 상품에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 공급망 계획의 중요성도 커지고 있습니다. 항상 사용할 수 있는 충분한 제품과 재고가 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 머신 러닝이 포함된 예측 엔진은 일상적인 판매 동향에 대한 더 자세한 정보를 원하는지 여부에 따라 다른 알고리즘을 사용하여 계속 앞을 내다보고 창고 관리 시스템을 최적화합니다.
머신 러닝은 기업이 인벤토리를 저장하는 방식을 혁신했습니다. 자체 적응형 예측을 통해 창고는 미래의 요구 사항을 계획하고 끊임없이 변화하는 시장 동향에 앞서 나갈 수 있으며 매일 더 똑똑한 정보로 지속적으로 업데이트 및 업그레이드되는 끝없는 루프를 제공할 수 있습니다.
Zap Inventory로 창고 재고를 관리하는 더 나은 방법을 찾으십시오. 한 곳에서 모든 것을 관리하거나 여러 위치에서 사용하고 이동 중에 정리하십시오. 지금 무료 평가판을 시작하세요!
물류 및 배송 분야에서 인공 지능의 부상은 비밀이 아닙니다. 이는 비용을 절감하는 더 빠른 운송으로 리드 타임을 줄이는 동시에 무엇보다도 노동율에 영향을 미치는 이러한 작업을 보다 효율적으로 만들기 위한 환경 친화적인 노력이기 때문에 공급망 관리 내에서 주목해야 하는 초점이 되었습니다. 특정 비즈니스 분석가가 가정한 잠재력으로 자율 주행 차량이 개발된다면 물류 최적화에 미치는 영향은 천문학적일 것입니다.
NLP(자연어 처리)는 국가 간의 언어 장벽을 연결하는 인공 지능 및 기계 학습 기술입니다. NPL은 문맹률이 부족하기 때문에 정보가 거의 없는 공급업체에 대한 대규모 데이터 세트를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 이 개발의 잠재적인 이점에는 쉽게 해독할 수 있는 데이터 세트를 통해 접근성이 향상되어 감사 절차 간소화가 포함됩니다. 또한 기업이 끊임없이 재생 가능한 에너지원에 접근할 수 있도록 할 수도 있습니다.
점점 더 많은 회사가 공급망 지속 가능성, CSR 또는 비즈니스를 수행할 때 기본적인 윤리를 고려하도록 강요받고 있습니다. 공급업체 선택이 중요한 측면이 되었습니다. 위험 관리는 비용이 많이 드는 실수를 하지 않도록 하는 데 중요합니다. 하지만 이러한 공급업체와의 모든 상호 작용에서 자신을 가장 잘 보호하는 방법을 알고 있는 사람이 항상 곁에 있다면 어떨까요?
공급업체 선택의 미래는 이제 그 어느 때보다 지능적입니다. 공급업체 데이터 수집은 기계 학습 및 이해 가능한 알고리즘을 통해 회사가 첫날부터 긴밀하게 협력하는 사람에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 능동적 프로세스를 생성하는 동시에 사람이 쉽게 액세스할 수 있는 성공을 위한 도구가 되었습니다.
공급망 관리에서 인공 지능을 채택할 때 문제는 더 이상 '왜?'가 아니라 '언제'와 '어떻게'입니다. 기술이 향상되고 데이터 포인트 수가 증가하고 비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 기업이 이 흥미로운 새 도구로 무엇을 달성할 수 있는지 알 수 없습니다.
