AI가 공급망 병목 현상을 어떻게 제거하는가

공급망 병목 현상은 제조업체, 공급업체, 및 배급업체에게 재정적으로 파괴적인 영향을 미칠 수 있습니다. 인공지능은 가장 유망한 새로운 솔루션 중 하나입니다. 공급망 관리에서 인공지능을 활용하면 중단과 지연을 제거할 수 있을까요?

공급망 병목 현상이 나타날 수 있는 방법

공급망 병목 현상 — 상품의 흐름이 방해되는 지점 — 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

1. 예상치 못한 수요 급증

소비자 수요의 변동은 광범위한 공급망 중단을 유발할 수 있습니다. 제조업체, 공급업체, 및 배급업체는 일반적으로 갑작스러운大量 주문에 대처할 준비가 되어 있지 않아 지연이 발생할 수 있습니다.

2. 노동력 부족

기업은 상품을 배달할有人이 없으면 상품을 이동시킬 수 없습니다. 광범위한 노동력 부족은 공급망 부문의 모든 측면에 영향을 미쳐 물류企業이 물류를 원활하게 유지하기 어렵게 만듭니다.

3. 시설 또는 공장 폐쇄

단 하나의 폐쇄도 전체 공급망에 파급 효과를 일으킬 수 있습니다. 왜냐하면 그것은 상품의 흐름을 차단하기 때문입니다. 대책이 없는 기업은 공백을 메우기 위해 서둘러야 합니다. 그 동안에 그들의 제품은 먼지가 쌓여 있습니다.

4. 가짜 제품

물류 사기는巨大한 세계적인 문제입니다. 최근에公開された 일부 데이터에 따르면, 2016년에 5090억 달러 이상의 가짜 제품이 국제적으로 거래되었습니다. 가짜 제품이 공급망에 불법적으로 들어가면 상품의 흐름을 혼란시키고 방해할 수 있습니다.

5. 지缘 정치적 충돌

국가가 싸우면 수입과 수출이 우선순위가 아니게 되고 근처의 무역로가 souvent 위험해집니다. 지缘 정치적 충돌은 물류企業의 표준 루틴을 방해하여 장기적인 공급망 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

6. 극한 날씨 현상

지구상에서 어느 곳도 극한 날씨 현상으로부터 안전하지 않습니다. 홍수, 눈보라, 지진, 토네이도는 배, 비행기, 및 배달 트럭이 이동하지 못하게 할 수 있습니다. 그 후폭풍은 며칠 또는 몇 주 동안 지속될 수 있기 때문에 공급망 중단은 거의 불가피합니다.

공급망 병목 현상을 제거하는 중요성

공급망 병목 현상은 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 왜냐하면 브랜드는 창고에 있는 제품으로 돈을 벌 수 없기 때문입니다. 그 후 브랜드의 평판에 대한 손상 — 소비자는 배송 지연을 좋아하지 않기 때문입니다 — 는 장기적인 재정적 손실을 유발할 수 있습니다.

때때로, 기업은 공급망 문제가 해결된 후에도 그들의 제품을 이동시킬 기회를 얻지 못할 수 있습니다. 파손하기 쉬운 제품 — 꽃, 화장품, 유제품, 식물, 농산물, 및 고기 — 는 빠르게 손상되거나 파괴될 수 있습니다.

물류 과정에 참여하지 않은 사람들도 재정적으로 부정적인 영향을 경험할 수 있습니다. 실제로 연구에 따르면 공급망 병목 현상은 2021년부터 2022년까지 미국에서 인플레이션의 큰 부분을 유발했습니다. 즉, 모두가 이러한 지연의 대가를 지불합니다.

인공지능을 공급망에 활용하여 병목 현상을 간소화하는 방법

기업이 공급망에서 인공지능을 활용하면 물류 과정을 가속화하고 데이터 기반의 통찰력을 얻으며 잠재적인 방해를 예측하기 전에 식별할 수 있습니다.

1. 예측 분석

기계 학습 모델은 역사적 및 현재 데이터를 활용하여 미래의 결과를 예측할 수 있습니다. 예측 분석을 통해 물류企業은 공급망 병목 현상이 언제 및 어떻게 발생할지 예측하여 그것을 더 잘 피할 수 있습니다.

2. 수요 예측

기계 학습 모델은 소비자 행동, 시장 동향, 및 지缘 정치를 추적하여 수요가 언제 증가 또는 감소할지 예측할 수 있습니다. 제조업체, 공급업체, 및 배급업체는 수요가 언제 증가할지 알면 주문에 대한 대응을 더 쉽게 할 수 있습니다.

3. 품질 관리

인공지능은 진품과 가품을 구별하여 공급망을 방해할 수 있습니다. 한 연구 팀은 98%의 정확도로 가품과 진품을 구별할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다. 향상된 품질 관리는 물류 과정을 원활하게 유지할 수 있습니다.

4. 강화된 조정

인공지능 기술은 공급망의 가시성을 높이고 데이터 기반의 통찰력을 제공하여 공급업체, 배급업체, 및 제조업체가 조정할 수 있습니다. 또한 자연어 처리 모델은 언어 또는 문화적 장벽에 관계없이 그들에게 의사소통을 도와줄 수 있습니다.

5. 자율 배달

마지막 마일 배달은 물류 비용의 50%를 차지합니다. 높은 주문량, 비효율적인 운전, 및 경로 복잡성으로 인해 병목 현상이 발생하기 쉽습니다. 인공지능 기반 자율 자동차는 유망한 솔루션입니다.它们는 물품을事先 정의된 위치로 배달하여 배달을 간소화할 수 있습니다.

6. 실시간 조정

공급망 관리에서 인공지능을 활용하면 물류企業이 실시간 시장 및 수요 변화를 반응할 수 있습니다. 또한 지연 또는 방해의 징조가 나타나면 예방적으로 행동할 수 있습니다.

7. 경로 최적화

일부 공통의 공급망 병목 현상의 원인은 피할 수 없습니다 — 물류企業은 날씨 또는 지缘 정치적 충돌을 제어할 수 없습니다. 그러나 인공지능은 사례별 대책을 개발하여 방해를 예측하기 전에 우회로를 제공할 수 있습니다. 그것은 물류를 원활하게 유지하기 위해 대체 경로 또는 공급업체를 제안할 수 있습니다.

인공지능이 공급망 문제를 해결하는 데 왜 इतन 중요한가?

몇 년 동안 많은 물류企業은 어떤 식으로든 디지털화를 계획했습니다. 실제로 23%의 창고 관리자는 2019년에 자동화 기술을 채택할 계획이었습니다. 인공지능은 아직 새로운 기술이지만, 그것은 물류企業이 찾던 바로 그것입니다.

인공지능은 물류 과정에서 생성되는巨大한 데이터를 처리할 수 있는 몇 안 되는 기술 중 하나입니다. 그것은 수백 개의 출처에서 정보를 집계, 처리, 및 분석할 수 있습니다.

속도는 인공지능이 다른 기술과 다른 점입니다. 거의 hiçbir 대안이 인공지능과 같은 속도로 처리, 분석, 및 출력할 수 없습니다. 인공지능은 몇 초 안에 수백만 개의 가능성을 고려하고 실시간으로 반응할 수 있습니다.

인공지능의 주요 장점은 자동화 및 자율적으로 작동할 수 있는 능력입니다. 인공지능은 24시간 동안 독립적으로 작동할 수 있으며 거의 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 이는 노동력 부족 시기에 이상적입니다.

이 기술은 또한 비용 효율적입니다. 한 연구에 따르면 63%의 물류企業이 공급망 관리에서 인공지능을 활용하여 더 많은 수익을 얻었습니다. 또한 61%의 기업은 운영 비용이 낮아졌습니다.

많은 기술이 자동화, 빠른 데이터 처리, 또는 자율적으로 작동할 수 있지만, 거의 hiçbir 기술이 모두를 동시에 할 수 없습니다. 그것이 인공지능이 공급망의 중단 및 지연에 대한 유망한 솔루션인 이유입니다.

공급망에서 인공지능의 예시

인공지능 기반 감시 시스템 및 바코드 스캐너는 제품 결함 및 가품을 방지하여 물류 채널을 통해 진행할 수 있습니다. 일반적으로它们는 재고를 추적하기 위해 컨베이어 벨트에 또는 근처에 설치됩니다.

물류企業은 인공지능을 다른 공급망 기술과 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 그들은 물품 데이터를 분석하여 출하를 추적하기 위해 IoT 패키지 센서에 기계 학습 모델을 사용할 수 있습니다.

관리 인공지능은 내부 기록, 관리, 문서 처리, 및 정보 공유 작업을 처리합니다. 예를 들어, 그것은 청구서를 처리하고, 출하를 주문하고, 공급업체 계약을 갱신하고, 입찰 요청을 보내고, 근로자를 예약할 수 있습니다.

인공지능의 새로운 사용례 중 하나는 자율 자동차입니다. 자율 배달 트럭 및 드론은 실시간으로 환경에 반응하기 위해 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 자율 자동차는 아직 몇 년의 개발이 필요하지만, 개념 증명이 존재합니다.

공급망 관리에서 인공지능의 미래

인공지능은 아직 상대적으로 새로운 기술이기 때문에, 그들의 침투율은 몇 년 동안 낮을 것입니다. 73%의 물류企業이 새로운 기술에 대해 낙관적인데 반해, 50%의 기업은 그것이 더 안정적이 될 때까지 구현을 연기할 계획입니다. 많은 기업이 이상적인 사용례, 잠재적인 격차, 및 최선의 관행이 명확해질 때까지 기다릴 것입니다.

물류 부문에서 많은 기업이 인공지능을 채택하는 것을 주저하고 있지만, 지표는 그들이 인공지능을 빠르게 받아들이고 있음을 시사합니다. 2022년에 인공지능이 중요하다고 생각하는 물류 관리자는 11%였지만, 2025년에는 38%가 중요하다고 생각할 것입니다. 더 많은 기업이 공급망 관리에서 인공지능을 활용함에 따라 산업은 큰 변화를 경험할 수 있습니다.

인공지능이 공급망 병목 현상을 영구적으로 제거할 수 있을까?

공급망 관리에서 인공지능의 침투율이 증가함에 따라, 이 기술의 변革적 잠재력이 명백해질 것입니다. 물류企業이 인공지능을 전략적으로 활용하면 대부분의 — 또는 모든 — 표준 병목 현상을 제거할 수 있을 것입니다.