공급망의 AI가 비즈니스에 가치를 제공하는 방법

공급망 리더는 공급망 계획을 더욱 확실하게 파악하려고 합니다. 인공지능(AI)보다 더 좋은 시작 방법이 있을까요?

지난 몇 년 동안 유행어가 넘쳐나는 동안 우리는 AI의 잠재력에 대한 흥미와 혼란을 불러일으키는 수많은 빛나는 새 도구를 보았습니다. 기술은 처음부터 AI 기능을 사용하여 예측을 개선하고 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있도록 설계되고 있습니다. 그리고 ChatGPT를 사용하면 누구나 쉽게 콘텐츠(완전한 기사와 백서 포함)를 생성하여 사람들이 상상할 수 있는 거의 모든 질문에 답할 수 있습니다.

공급망 계획과 관련하여 이러한 현재 기능이 실질적인 가치를 가져올 수 있다고 믿기 어려울 수 있습니다. 그러나 주간 계획 시간을 70% 단축하고 예측 오류를 15~30% 줄이며 재고 결과를 눈에 띄게 향상시킬 수 있는 새로운 패러다임의 기반을 마련하고 있습니다.

과학 프로젝트에서 공급망 조력자로

에 따르면 가트너, AI는 내년에 모든 기술 중심 혁신과 모든 전략적 결정에 스며들 것으로 예상됩니다. 그리고 AI의 의사 결정 정확성과 속도는 공급망 계획자에게 더 나은 시기에 제공될 수 없습니다.

현재 시장 역학을 따라잡기 위해 계획자는 시장 신호를 고려한 예측과 더 빠르고 더 자주 변화하는 수요 동인을 통해 전통적인 공급망 전략을 현대화해야 합니다.

예를 들어, 실시간 고객 행동, 경제 변화, 환경 변화, 진행 중인 지정학적 이벤트를 예측에 통합하면 기업이 더욱 민첩하게 진화하는 시나리오를 예측하고 이에 적응할 수 있습니다. AI 지원 분석은 기존 모델에 내재된 중요한 격차를 메워 통합 솔루션 내에서 기본 수요, 프로모션 상승, 인과 예측 및 사용자 통찰력을 해결하여 예측 정확도를 크게 향상시킵니다.

인공 지능은 다음을 포함하여 공급망에서 다른 많은 귀중한 응용 프로그램을 사용합니다.

• 지속적인 개선 실시간 가시성, 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스, 자동화된 데이터 분석을 통해
• 향상된 모니터링 정밀도 주문 가능 여부 및 실시간 상태 확인
• 조기 경보 비상 계획 또는 대체 소싱을 유발하는 업스트림 지연
• 더 빠른 식별 재고 수준 분석을 통한 제품 인기 감소 및 수명주기 감소
• 최적화된 가격 전략 제품 가격, 공급망 비용, 소매 이익 마진 비교 분석
• 수요, 보충, 공급 계획을 세밀하게 조정합니다. 상품 가격 및 날씨 패턴 분석을 통해

잠재적인 개선 목록은 광범위하지만 AI를 의미 있게 활용하기 위해 수많은 내부 및 외부 소스로부터 데이터를 얻는 것은 대부분의 공급망 조직에 있어 중요한 과제입니다. 그리고 일단 수집된 데이터에는 정리와 표준화가 필요한 경우가 많습니다.

AI가 공급망 계획 기능을 성숙시키는 방법

증가된 데이터 가용성과 기술 발전의 융합으로 이제 올바른 선택이 가능해졌습니다. AI 기반 공급망을 수용할 시간. 운 좋게도 현재 공급망 프로세스를 자동화하고 공급망 팀의 의사 결정을 강화할 수 있는 몇 가지 기능을 사용할 수 있습니다.

최적화된 예측 알고리즘 선택 제품 수명주기 전반에 걸쳐 예측 정확도를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 수요 내역에 새 데이터가 추가될 때마다 여러 알고리즘을 자동으로 혼합하고 모든 예측 항목의 정확성을 사용 가능한 모든 예측 알고리즘과 비교하여 궁극적으로 예측 오류를 최소화하는 알고리즘 그룹을 선택합니다.

수요 이상치 조정 비정상적인 수요 내역 데이터 포인트를 자동으로 감지하고 이상값을 수정하거나 설명하는 메커니즘을 제공합니다. 이를 통해 수요 계획자가 품절, 경쟁업체의 판촉 프로그램, 계획되지 않은 중단 또는 반복되지 않는 이벤트로 인한 이상 현상을 수동으로 식별하고 설명하는 데 필요한 시간과 노력이 필요하지 않습니다. 이 "잘못된 데이터"를 해결하면 모델에서 사용되는 데이터를 최대한 깔끔하게 유지하여 예측 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

비정형 데이터에서 수요 감지 패턴 인식과 자연어 처리를 활용하여 빅데이터를 읽고 분석하여 복잡한 관계를 인식하고 데이터 통찰력을 제공합니다. 이 기능은 몇 분 만에 테라바이트 규모의 비정형 데이터를 자동으로 분석하여 구매자 심리를 파악하고 단기 및 장기 수요에 대한 영향을 신속하게 예측함으로써 소비자 선호도와 행동의 모든 변화를 따라잡습니다.

확률적 수요 및 공급 시뮬레이션 기록적인 수준에서 수요와 공급 능력의 변동성을 이해합니다. 단일 값 예측과 달리 이러한 기능은 다양한 수요 및 공급 예측을 구축하고 공급망 탄력성을 예측하기 위해 n 계층의 공급이 제한된 디지털 트윈 시뮬레이션에 사용되는 무작위 예측을 생성합니다. 제품 수준 수익 및 이익 데이터를 몬테카를로 유형의 시뮬레이션에 통합하면 기획자가 규모 및 재무 목표 달성에 따른 위험을 평가할 수 있습니다.

자동 데이터 정리 및 매개변수 채우기 불완전하거나 부정확한 공급망 데이터를 인식하고 올바른 데이터를 자동으로 적용하거나 해당 데이터 관리자에게 시정 조치를 취하도록 경고합니다. 자동으로 데이터를 정리하고 공급망 매개변수를 채우는 고급 솔루션은 공급망 계획 작업에 적시에 정확한 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다.

시나리오 선택 확대 고급 인지 기능을 사용하여 새로운 통찰력을 개발하고 빠르고 정확한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있는 기획자의 능력을 강화합니다. 이는 혼란과 기회에 대한 최상의 솔루션을 자동으로 검색하고 기획자에게 의사 결정을 가속화할 수 있는 최상의 대안을 제공할 수 있습니다.

제품 라이프사이클 프로필 최적화 수요 프로필 생성, 새 품목에 할당, 지속적으로 정확성 평가 및 수정을 위한 속성 기반 모델링 기술을 통해 품목 수준 예측 정확도를 향상시킵니다. 이전 제품 소개로부터 학습하여 신제품 출시를 위한 프로파일 모양과 볼륨을 최적화합니다.

예측과 대응이 만나는 곳

공급망 운영에 AI를 도입하는 것은 단순히 프로세스를 간소화하는 것이 아닙니다. 자동화된 데이터 분석을 통한 지속적인 개선부터 미세 조정된 수요 계획 및 탄력적인 시뮬레이션에 이르기까지 가능성의 영역을 열어줍니다. 그리고 AI가 성숙해짐에 따라 공급망 환경을 재구성할 수 있는 잠재력이 점점 더 현실화되어 비교할 수 없는 효율성과 예측의 미래를 약속합니다.

Logility에서 공급망 계획의 이 시점은 기술 발전일 뿐만 아니라 공급망 리더에게 중추적인 기회이기도 합니다. 향상된 AI 기능을 통해 팀은 실시간 경고와 즉각적인 통찰력, 지능형 채점 및 경제적 우선순위 지정, 각 SKU에 대한 최고의 재고 정책을 통해 문제를 즉시 해결할 수 있는 역량을 점점 더 강화하고 있습니다.

자세한 내용을 원하십니까? Logility가 어떻게 작동하는지 알아보세요 수요AI+ 솔루션을 사용하면 공급망 조직이 가장 중요한 기회에 집중하여 궁극적으로 비용을 절감하고 재고를 최적화하며 뛰어난 서비스 수준을 제공할 수 있습니다.