AI가 일반적인 공급망 병목 현상을 제거하는 방법

공급망 병목 현상은 제조업체, 공급업체 및 유통업체에게 재정적으로 큰 타격을 줄 수 있습니다. 인공지능은 가장 유망한 새로운 솔루션 중 하나입니다. 공급망 관리에 AI를 활용하면 중단과 지연을 없앨 수 있을까요?

공급망 병목 현상이 나타나는 방식

상품 흐름이 차단되는 지점인 공급망 병목 현상은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

1. 예상치 못한 수요 급증

소비자 수요의 변화로 인해 광범위한 공급망 중단이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 제조업체, 공급업체 및 유통업체는 갑작스럽고 대규모 주문 증가를 처리할 준비가 되어 있지 않아 오랜 지연이 발생할 수 있습니다.

2. 노동력 부족

회사는 물품을 유통할 사람이 있는 경우에만 물품을 이동할 수 있습니다. 광범위한 노동력 부족은 공급망 부문의 모든 측면에 영향을 미쳐 물류 기업이 원활한 흐름을 유지하는 것을 어렵게 만듭니다.

3. 시설 또는 공장 폐쇄

단일 폐쇄라도 상품 흐름을 차단하기 때문에 전체 공급망에 파급 효과를 미칠 수 있습니다. 비상 계획이 없는 기업은 그 격차를 메우기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 그동안 그들의 제품은 먼지를 모으고 있습니다.

4. 위조품

물류 사기는 전 세계적으로 심각한 문제입니다. 최근 공개된 데이터에 따르면, 509억 달러 규모의 위조품 2016년에 국제적으로 거래되었습니다. 불법적으로 공급망에 진입하면 상품 흐름을 혼란시키고 방해할 수 있습니다.

5. 지정학적 갈등

국가들이 싸울 때, 수입과 수출이 더 이상 우선순위가 되지 않으며, 인근 무역로가 위험해지는 경우가 많습니다. 지정학적 갈등은 물류 조직의 표준 루틴을 방해하여 장기적인 공급망 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

6. 기상이변

지구상 어느 곳도 기상이변으로부터 안전한 곳은 없습니다. 홍수, 눈보라, 지진, 토네이도로 인해 보트, 비행기, 배달 트럭이 어디로든 갈 수 없게 될 수 있습니다. 낙진은 며칠 또는 몇 주 동안 지속될 수 있으므로 장기간의 공급망 중단은 사실상 불가피합니다.

공급망 병목 현상 제거의 중요성

공급망 병목 현상은 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 결국 브랜드는 창고에 갇혀 있는 제품으로는 돈을 벌 수 없습니다. 이에 따른 브랜드 평판의 손상(소비자는 배송 지연을 좋아하지 않음)은 장기적인 금전적 손실로 이어질 수 있습니다.

때로는 공급망 문제가 해결된 후에도 기업이 상품을 이동할 기회를 얻지 못하는 경우가 있습니다. 꽃, 화장품, 유제품, 식물, 농산물, 고기 등 부패하기 쉬운 제품은 빠르게 손상되거나 파손될 수 있습니다.

물류 과정에 참여하지 않는 사람이라도 재정적으로 부정적인 영향을 받습니다. 실제로 연구에 따르면 공급망 병목 현상이 발생하는 것으로 나타났습니다. 인플레이션의 큰 부분을 초래했다 즉, 모든 사람이 이러한 지연에 대한 대가를 지불합니다.

공급망에서 AI를 활용하여 병목 현상을 간소화하는 방법

공급망에서 AI를 활용하는 기업은 물류 프로세스 속도를 높이고, 데이터 기반 통찰력을 얻고, 문제가 발생하기 전에 잠재적인 방해 요소를 식별할 수 있습니다.

1. 예측 분석

기계 학습 모델은 과거 및 현재 데이터를 활용하여 미래 결과를 예측할 수 있습니다. 예측 분석을 통해 물류 회사는 공급망 병목 현상이 언제 어떻게 발생하는지 파악하여 병목 현상을 더 효과적으로 방지할 수 있습니다.

2. 수요예측

기계 학습 모델은 소비자 행동, 시장 동향 및 지정학을 추적하여 수요가 급증하거나 감소할 시기를 예측할 수 있습니다. 제조업체, 공급업체 및 유통업체는 언제 증가하거나 감소해야 하는지 알면 주문을 제때에 이행하기가 더 쉬워집니다.

3. 품질 관리

AI는 정품과 위조품을 구별하여 공급망 중단을 방지할 수 있습니다. 한 연구팀은 이들을 구별할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다. 시간의 98 % 평균적으로. 향상된 품질 관리를 통해 물류 프로세스를 원활하게 진행할 수 있습니다.

4. 강화된 조정

AI 기술은 공급망 가시성을 높이고 데이터 기반 통찰력을 제공하여 공급업체, 유통업체 및 제조업체의 조정을 돕습니다. 또한 자연어 처리 모델은 언어나 문화적 장벽에 관계없이 의사소통하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 자율 배송

라스트마일 배송 물류비의 50% 차지, 일부 추정에 따르면. 높은 주문량, 비효율적인 운전자 및 경로의 복잡성으로 인해 병목 현상이 발생하기 쉽습니다. AI 기반 자율주행 차량은 유망한 솔루션입니다. 소포 보관함과 같이 미리 정의된 위치로 물품을 배달하여 배송을 간소화할 수 있습니다.

6. 실시간 조정

공급망 관리에 AI를 활용하면 물류 회사는 실시간 시장 및 수요 변화에 대응할 수 있습니다. 또한 지연이나 중단 징후가 나타날 때 사전에 조치를 취할 수 있습니다.

7. 경로 최적화 

공급망 병목 현상의 가장 일반적인 원인 중 일부는 피할 수 없습니다. 물류 회사는 날씨나 지정학적 갈등을 통제할 수 없습니다. 그러나 AI는 사례별 비상 계획을 개발하여 문제가 발생하기 전에 중단에 대한 해결 방법을 제공할 수 있습니다. 원활한 운영을 위해 대체 경로나 공급업체를 제안할 수 있습니다.

공급망 문제를 해결하는 데 AI가 중요한 이유는 무엇입니까?

수년 동안 많은 물류 조직은 어떤 방식으로든 디지털화를 계획해 왔습니다. 사실은, 창고 관리자의 23% 2019년에 자동화 기술을 채택할 예정입니다. AI는 여전히 새로운 기술이지만 그들이 찾고 있던 것과 정확하게 일치합니다.

이는 물류 프로세스에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 몇 안 되는 기술 중 하나입니다. 부담 없이 수백 가지 소스의 정보를 집계, 처리 및 분석할 수 있습니다.

속도는 AI가 유사한 기술과 차별화되는 또 다른 요소입니다. 이러한 속도로 처리, 분석 및 출력할 수 있는 대안은 거의 없습니다. 수백만 가지 가능성을 몇 초 만에 고려하고 실시간으로 상호 작용에 대응할 수 있습니다.

AI가 다른 기술에 비해 갖는 가장 큰 장점은 업무를 자동화하고 자율적으로 처리할 수 있다는 것입니다. 24시간 내내 독립적으로 작동할 수 있으며, 사람의 개입이 거의 필요하지 않아 인력 부족 상황에 매우 적합합니다.

이 기술은 비용 효율적이기도 합니다. 한 연구에 따르면, 물류업체의 63% 공급망 관리에 AI를 활용하면 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 또한 61%는 운영 비용이 더 저렴하다고 보고했습니다. 

많은 기술이 작업을 자동화하고 데이터를 빠르게 처리하거나 자율적으로 작동할 수 있지만 모든 것을 동시에 수행할 수 있는 기술은 거의 없습니다. 이것이 바로 AI가 공급망의 중단 및 지연에 대한 유망한 솔루션인 이유입니다.

공급망 내 AI의 예 

AI 기반 감시 시스템과 바코드 스캐너는 물류 채널을 통해 제품 결함 및 위조가 진행되는 것을 방지할 수 있습니다. 일반적으로 재고를 추적하기 위해 컨베이어 벨트 위나 근처에 배치됩니다.

물류 회사는 AI를 다른 공급망 기술과 통합할 수 있습니다. 예를 들어 기계 학습 모델을 사용하여 사물 인터넷(IoT) 패키징 센서를 구동할 수 있습니다. 이런 방식으로 제품 데이터를 분석하여 배송을 추적할 수 있습니다.

관리 AI는 내부 기록 보관, 관리, 문서 처리 및 정보 공유 작업을 처리합니다. 예를 들어 송장 처리, 배송 주문, 공급업체 계약 갱신, 입찰 요청 보내기, 작업자 예약 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

공급망에서 AI의 새로운 용도 중 하나는 자율주행차와 관련이 있습니다. 자율주행 배달 트럭과 드론은 기계 학습을 사용해 실시간으로 환경에 반응할 수 있습니다. 자율주행차는 개발 기간이 몇 년 남았지만 개념 증명은 존재합니다.

공급망 관리에서 AI의 미래 

AI는 아직 상대적으로 새로운 기술이기 때문에 침투율은 몇 년 동안 낮게 유지될 가능성이 높습니다. 하는 동안 물류회사의 73% 신흥 기술에 대해 낙관적이며 50%는 위험이 줄어들 때까지 구현을 연기할 계획입니다. 많은 사람들이 이상적인 사용 사례, 잠재적인 격차 및 모범 사례가 더 명확해질 때까지 기다릴 것으로 보입니다.

해당 분야의 많은 사람들이 AI 채택을 다소 주저하고 있지만, 지표에 따르면 AI를 수용하는 데 빠르게 성장할 것으로 보입니다. 비록 물류 임원의 11% 2022년에 AI가 중요하다고 느꼈던 이들 중 약 38%는 2025년까지 AI가 필수적이라고 생각할 것입니다. 더 많은 기업이 공급망 관리에 AI를 활용함에 따라 업계는 상당한 변화를 경험할 수 있습니다.

AI는 공급망 병목 현상을 영구적으로 제거할 수 있습니다.

공급망 관리에서 AI의 보급률이 증가함에 따라 이 기술의 혁신적인 잠재력이 분명해질 것입니다. 물류 회사가 이를 전략적으로 활용하면 표준 병목 현상의 전부는 아니더라도 대부분을 제거할 수 있습니다.