AI를 사용한 공급망 관리

AI는 효율성, 가시성, 최적화를 통해 공급망 관리를変化시키고 있습니다. 공급망 조직이 이러한 이점을 경험하기 위해 AI를 구현할 수 있는 여러 가지 방법이 있으며, 스마트 시뮬레이션에서 자동화된 품질 관리까지 다양합니다. AI를 채택하는 것이 공급망을 발전시키고 오늘날의 공급망 도전에 대응하는 데 핵심이 될 것입니다.

1. AI 시뮬레이션을 통한 최적화

AI는 데이터를 분석하여 결과를 예측하는 데 매우 뛰어납니다. 공급망 비즈니스에서는 이 기능을 사용하여 AI 시뮬레이션을 통해 운영을 최적화할 수 있습니다. AI는 특정 운영 설정을 평가하고 병목 현상 및 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.

시뮬레이션에서는 공급망 비즈니스에서 운영을 최적화하는 데 더 많은 유연성이 있습니다. 실제 세계에서 지연을 일으키지 않고 운영을 최적화할 수 있습니다. Google은 2021년에 이러한 AI 기반 디지털 쌍둥이 도구를 출시했으며, 공급망 비즈니스에서 최적화를 통해 비용을 절약하도록 설계되었습니다. 이러한 유형의 도구는 공급망의 모든 링크에 매우 효과적일 수 있습니다.

예를 들어, 창고 관리자는 전체 창고의 디지털 쌍둥이를 만들 수 있습니다. 그런 다음 그는 디지털 쌍둥이에서 로지스틱스 시뮬레이션을 사용하여 다양한 최적화 전략을 실험할 수 있습니다. 이렇게 하면 실제 세계 운영을 방해하지 않고 창고에 대한 최적의 로지스틱스 전략을 찾을 수 있습니다.

2. 자동화된 재고 관리

창고는 공급망의 중요한 링크입니다. 창고가 비효율적으로 운영되거나 재고를 비효율적으로 관리하면 전체 공급망에 심각한 파급 효과를 일으킬 수 있습니다. AI는 창고에서 재고 관리를 자동화하는 데 도움을 주어 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.

예를 들어, 유닛에는 각 항목의 상태를 추적하는 IoT 태그가 부착될 수 있습니다. 항목이 파손되면 IoT 추적기는 만료일이 가까워지는 것을 추적합니다. IoT 태그는 이러한 데이터를 재고 데이터를 관리하는 AI 허브에 전송할 수 있습니다. AI는 재고 단위가 만료되거나 재고 수준이 특정 임계값을 초과하거나 미달할 때 창고 관리자에게 경고할 수 있습니다.

3. 공급망 사이버 보안

サイバー 보안은 공급망 조직에 있어 कभ-либо 중요했습니다. 실제로, 2022년에 랜섬웨어-서비스는 비즈니스에 대한 신속한 공격을 수행할 수 있는 해커들을 위한 새로운 지하 시장으로 등장했습니다. 큰 비즈니스만이 공급망의 회원이 아닙니다. 2022년의 한 사건은 최대 2000개의개별 소규모 및 중소기업에 영향을 미쳤습니다.

공급망 관리에는 사이버 위협에 대비하여 효과적이고 민첩한 사이버 보안이 필요합니다. AI는 이러한 위협을 예측하는 데 매우 효과적인 도구입니다.

예를 들어, 창고에서는 서버의 로그인 활동을 계속해서 모니터링하는 AI를 사용할 수 있습니다. AI가 의심스럽거나 승인되지 않은 로그인 시도를 감지하면 보안 담당자에게 경고하고 의심스러운 계정을 차단할 수 있습니다.

4. AI 수요 예측

AI는 제조업체와 소매업체에게도 많은 것을 제공할 수 있습니다. 이러한 비즈니스에서는 AI 데이터 분석 도구를 사용하여 미래 분기에서 공급과 수요가 어떻게 될지 정확한 아이디어를 얻을 수 있습니다. AI 알고리즘은 판매 데이터 및 소비자 트렌드와 같은 다양한 데이터 세트를 분석하여 특정 제품의 수요를 예측할 수 있습니다.

정확한 수요 예측을 통해 공급망의 모든 링크에서 전체 공급망의 부담을 줄일 수 있습니다. 제조업체가 특정 재료가 얼마나 필요할지 정확히 알면 과도한 원자재 공급업체의 주문으로 인해 과도한 비용을 지불할 필요가 없습니다.

제조업체에 주문하는 소매업체도 마찬가지입니다. 궁극적으로 이는 공급망에서浪費를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

5.浪費 및 오류 감소

AI는 공급망에서 물질浪費를 줄이고 전반적인 품질 관리를 개선하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이는 주로 컴퓨터 비전과 같은 기계 학습의 驚異的な機能으로 인해 복잡한 프로세스를 자동화하는 것을 가능하게 합니다. 공급망 비즈니스에서는 AI와 IoT를 결합하여 빠르고 정확한浪費 및 오류 감소를 달성할 수 있습니다.

예를 들어, 제조업체는 카드보드 상자의 품질 관리를 자동화하고 싶을 수 있습니다. 카메라를 사용하여 조립 라인에서 상자를 스캔하여 빠르게 결함을 감지할 수 있습니다.

또한 IoT 디바이스를 사용하여 제조 과정에서 사용되는 원자재의 데이터를 수집할 수 있습니다. AI 데이터 분석 알고리즘을 사용하여 원자재가 가장 많이 사용되는 곳과浪費가 가장 많이 발생하는 곳을 식별할 수 있습니다.

이러한 통찰력으로 비즈니스에서는 원자재를 더 효율적으로 사용하고 공급망의 전체 부담을 줄일 수 있습니다.

6. 공급망 지속 가능성 추적

지속 가능성은 최근 몇 년 동안 공급망 전반에서 주요 우선 순위가 되었습니다. 한편으로는 환경과 공급망에서 일하고 지원하는 사람들에게 좋습니다.

또한 지속 가능성 이니셔티브는 souvent浪費를 줄이는 데 중점을 두고 있으며, 이는 특히 원자재 공급업체에게 공급망에 대한 부담을 줄이는 데 중요합니다. AI는 비즈니스에서 공급망의 지속 가능성을 추적하는 데 도움을 주어 가시성을 높일 수 있습니다.

예를 들어, AI 로지스틱스 알고리즘을 사용하여 최적의 배송 루트를 식별하여 비즈니스에서는 공급망의 탄소足跡을 줄일 수 있습니다.

또한 AI와 IoT 디바이스를 사용하여 비즈니스에서는 공급업체와 파트너의 지속 가능성을 모니터링할 수 있습니다. AI 알고리즘을 사용하여 완제품의 구성 요소가 공급망의 어디에서 왔는지 추적할 수 있습니다. 이는 가시성을 높이고 잠재적인 지속 가능성 약점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 공급업체가 제조 과정에서 유해한 염색약을 사용할 수 있습니다. 비즈니스에서는 AI를 사용하여 이러한 사항을 인식할 수 있다면 더 지속 가능한 공급업체를 선택할 수 있습니다.

AI를 사용한 지능형 공급망 구축

AI는 미래의 더 효율적이고 지속 가능한 공급망을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 공급망의 모든 링크에서 비즈니스에서는 AI를 사용하여 프로세스를 자동화하고 운영을 개선하며 보안을 강화하고 원자재를 더 잘 사용할 수 있습니다. 올바른 기술을 사용하면 공급망 비즈니스에서는 오늘날의 도전에 대응할 수 있습니다.