포트캐스트 CEO 니디 굽타(Nidhi Gupta)
제조업은 포스트 팬데믹 시대를 맞아 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 물량이 안정되면서 이익 마진은 줄어들고, 경쟁업체가 늘어나고 비즈니스의 모든 측면에서 차별화되는 것이 제조 회사에게 가장 중요해졌습니다.
이 과정에서 제품의 적시 배송은 고객 대응력을 향상하고 약속을 이행하며 지속적인 고객 관계를 조성하는 데 중요한 요소로 나타났습니다. 이는 제조 물류의 운영 역학을 변화시켰습니다.
차별화된 경험을 전달하는 영역으로 진출한 물류
Forbes에 따르면, 고객 경험이 뛰어난 기업은 경쟁사보다 80%나 더 뛰어난 성과를 내고 있으며, 고객 경험에 중점을 둔 기업의 84%가 매출 증가를 보고했습니다. 경쟁 우위를 확보하기 위해 대규모 제조업체, 중소기업 및 화물 운송업체는 고객에게 탁월한 물류 경험을 제공하기 위해 점점 더 AI 기반 도구로 전환하고 있습니다.
예외 관리에 중점을 두고 기업은 예측 분석을 적극적으로 적용하여 위험을 사전에 식별하고 해결함으로써 공급망의 중단을 최소화하고 있습니다. 결과적으로 이 접근 방식은 최종 고객에게 원활한 물류 경험을 제공하고 시간 및 비용 요소를 최적화하여 지속 가능한 수익성에 기여합니다.
이 글에서 우리는 심오한 내용을 탐구합니다. 예측 분석의 영향 제조 기업을 위한 혁신적인 도구로서의 중요성을 강조하면서 제조 물류에 대해 설명합니다.
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제조 물류에서 예측 분석의 사용이 증가하는 이유
제조 회사에서 자재 흐름은 효율적인 생산과 물류의 초석입니다. 전체 제조 공정에서 제품을 효과적으로 조작하면 병목 현상을 방지하고 생산 계획을 향상하며 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 복잡한 공급망 웹을 통해 달성되는 목표입니다.
그러나 공급망에는 공급업체, 제조업체 및 최종 고객이 상호 연결되어 있기 때문에 위험이 따릅니다. 이 복잡한 웹 내에서 단일 교란이 전체 공급망에 영향을 미치는 도미노 효과를 촉발할 가능성이 있습니다. 고객이 배송을 놓치거나 지연되는 것을 최소한으로 허용하는 오늘날의 비즈니스 환경에서 이러한 중단으로 인해 고객 손실이 발생하고 궁극적으로 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
병목 현상, 날씨 변동 및 기타 해상 운송 중단 가능성으로 인해 운송 시간이 길어짐에 따라 예측 분석과 함께 가시성 기술을 적용해야 했습니다. 이 혁신적인 기술의 주목할만한 점은 경제성과 접근성이 향상되어 중소 제조 기업이 이 기술을 사용할 수 있게 되어 광범위한 채택이 가능해진다는 것입니다.
점점 더 많은 기업이 고급 데이터 분석을 채택함에 따라 예측 분석 시장은 38년 2028억 12.49천만 달러에서 2022년까지 XNUMX억 달러에 이를 것으로 예상되는 등 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 이 정보는 기술의 중요성에 대한 기업의 인식이 높아지고 있음을 강조합니다.
제조 물류 분야에서 예측 분석의 혁신적인 힘
당신이 해상 운송을 통해 해외 고객에게 전자 부품을 수출하는 회사의 물류 관리자라고 상상해 보십시오. 어느 날, 귀사의 배송 지연으로 인해 생산 라인이 지연되고 있는 고객으로부터 긴급 전화를 받았습니다. 운송 물류의 가시성 수준에 따라 다음 시나리오가 전개될 수 있습니다.
예측 분석을 활용하여 물류 문제 예방: 예
예외관리는 해상운송물류의 원활한 운영을 위해 중추적인 역할을 담당합니다. 예상 결과와의 편차는 "예외"로 분류될 수 있습니다. 이러한 예외는 잠재적으로 화물 이동을 방해하고 배송 지연을 초래하며 전체 공급망 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
과거 데이터와 고급 분석을 활용하여 제조 물류는 이러한 예외나 위험을 사전에 관리할 수 있습니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
배송 경로 최적화
실시간 데이터 항구 혼잡 일기 예보는 예측 분석을 통해 가장 짧고 혼잡이 적은 경로를 제안하여 시간을 절약하고 배출량을 줄입니다.
예를 들어, 제품 신선도가 중요한 식품 및 음료 제조 부문에서 예측 분석은 운송 경로, 날씨 패턴 및 혼잡에 대한 데이터를 분석하여 차량 성능을 최적화하고 시기적절하고 신선한 배송을 보장합니다.
예측 지연 알림
기업은 예측 분석을 활용하여 위험에 처한 컨테이너를 사전에 식별하고 항만 혼잡, 기상 조건, 선박 회전 조정, 컨테이너 전복 등의 요인으로 인한 잠재적인 지연에 주의를 기울일 수 있습니다.
환적 항구에서 잠재적인 롤오버 시나리오를 설명하는 예를 살펴보겠습니다. 귀하의 컨테이너를 운반하는 선박 1이 예정보다 늦게 운행되고 있으며 귀하의 화물을 목적지 항구까지 선적 및 운송하는 선박 2의 예정된 출발보다 늦게 환적 항구에 도착할 것으로 예상됩니다. 이 상황은 롤오버 시나리오를 나타내며, 사후에 관리할 경우 사후에만 명백해질 수 있습니다.
그러나 예측 분석의 힘을 활용하면 선제적인 우위를 확보할 수 있습니다. 이러한 실시간 예측 분석은 이러한 위험이 발생할 경우 즉시 감지하고 경고함으로써 공급망의 중단과 지연을 최소화하고 보다 원활하고 안정적인 물류 운영을 보장하도록 설계되었습니다.
POD로 컨테이너를 운송하도록 지정된 선박 1가 출발한 후 선박 2이 환적항에 도착하는 경우의 일반적인 롤오버 사례 그림
예측 분석을 통해 필수 재고가 고갈되거나 안전 재고가 줄어들 때 사전 대응이 가능합니다. 이 점을 설명하기 위해 중요한 재고를 운반하는 컨테이너가 운송 중인 환적 항구에서 발생하는 잠재적인 전복 시나리오를 다시 살펴보겠습니다. 이러한 위험을 사전에 예측하면 이해관계자는 환적 지점에서 운송 모드를 해상에서 항공으로 변경하거나 선박 선택을 조정하는 등 전략적 조치를 취할 수 있습니다.
또 다른 시나리오를 살펴보겠습니다. 환적 항구에서 노동 파업이 전개되어 체류 시간이 연장되고 잠재적으로 배송 일정이 중단될 수 있는 상황을 상상해 보십시오. 이러한 위험을 미리 인식하면 대체 환적 항구로 경로를 변경하는 옵션을 포함하여 전략적 화물 계획이 가능해집니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 최근 파나마 운하 가뭄과 같은 비상 상황에도 적용될 수 있습니다. 이러한 잠재적 중단에 대한 사전 지식을 통해 일정보다 훨씬 앞서 비용 효율적인 배송 경로를 변경할 수 있습니다.
중요한 것은 이러한 조치에 대한 권장 사항을 배송의 중요도에 따라 맞춤화하여 중요한 배송을 보호하기 위해 리소스를 가장 효율적으로 할당할 수 있다는 것입니다.
캐리어 신뢰성
특정 무역 경로 또는 지역에 대한 운송 라인의 성능을 평가하여 선택된 운송업체가 예상 출발 예상 시간(ETD) 및 예상 도착 시간(ETA)을 일관되게 충족하는지 확인합니다. 예측 분석은 계획된 일정에서 다양한 정도의 편차를 보이는 운송업체를 식별하여 기업이 운송업체 선택에 대해 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
중국-미국 노선에 대해 두 항공사 간의 운송 시간을 비교한 그래프(출처: Portcast의 운송 시간 대시보드 데이터)
위의 그래프는 다양한 지역과 특정 POL(선적항) 및 POD(목적지 항구) 쌍 간의 운송 시간에 대한 데이터를 제공하여 세부적인 수준의 통찰력을 제공합니다. 또한 이러한 통찰력은 주 단위로 제공되어 데이터의 깊이와 포괄성을 향상시킵니다. 이러한 매개변수는 특정 무역 경로에서 각 운송업체의 정시 도착 비율에 대한 개요를 제공합니다. 이를 통해 자주 사용하는 무역 경로에 대해 가장 신뢰할 수 있는 운송업체를 쉽게 선택할 수 있습니다.
두 포트 쌍 간의 캐리어 신뢰성을 차트로 나타낸 그림
위의 데이터를 기반으로 물류 팀은 특정 무역 경로에 대해 가장 신뢰할 수 있는 운송업체(이 경우 운송업체 B)를 선택하는 데 있어 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
제조 물류에서 예측 분석의 이점
Gartner는 예측 공급망 솔루션을 채택한 기업이 투자 대비 최고의 수익을 얻고 있다고 보고합니다. 최종 제품 가격의 상당 부분을 차지하는 운송 비용은 예측 분석을 통한 최적화의 주요 대상입니다.
운송 물류에 예측 분석을 적용하는 이점은 일상적인 운영 작업과 성장 및 수익 목표를 달성하는 데 필요한 전략적 예측 모두로 확장됩니다. 다음과 같은 이점 중 일부를 살펴보겠습니다.
1. 예측 ETA를 통한 사전 계획
예측 분석은 예상 도착 시간(ETA) 예측의 형태로 중심 무대를 차지합니다. 운송 중인 배송에 대해 ETA를 취득하면 제조 물류 측면에서 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 ETA를 최종 고객과 공유하면 배송에 대한 중요한 가시성이 제공되어 배송업체가 기대치를 관리하고 정시 배송을 보장할 수 있습니다.
2. 강화된 공급망 가시성
예측 분석은 잠재적인 중단에 대한 상황별 인텔리전스와 결합하여 배송 상태 및 위치에 대한 포괄적인 보기를 제공함으로써 공급망 가시성 솔루션의 기능을 향상시킵니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 지연되거나 일정을 벗어난 배송과 관련된 비용을 방지하는 동시에 고객 관계를 강화하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 가시성 요구 사항을 충족하면 고객 충성도가 높아질 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 전망을 향한 문이 열립니다.
예를 들어, 제품 신선도가 중요한 식품 및 음료 제조 부문에서 예측 분석은 운송 경로, 날씨 패턴 및 혼잡에 대한 데이터를 분석하여 차량 성능을 최적화하고 시기적절하고 신선한 배송을 보장합니다.
3. 더 나은 공급업체 관리
예측 분석은 비용 효율성, 배송 신뢰성, 지속 가능한 관행 등을 기반으로 최적의 공급업체를 식별하는 데 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다. 모범 사례와 개선 기회를 파악함으로써 기업은 공급업체 관계를 효과적으로 관리하고, 함정을 피하고, 유리한 조건을 협상하고, 수익을 강화할 수 있습니다.
4. 지속 가능성 강조
환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 제조업체는 원자재 소싱부터 최종 제품 운송에 이르기까지 운영 전반에 걸쳐 지속 가능성을 수용해야 한다는 압력이 커지고 있습니다.
운송 분야에서 예측 분석은 연료 소비와 배출을 줄일 수 있는 영역을 정확히 찾아내는 동시에 환경 지속 가능성에 맞춰 운영을 간소화함으로써 귀중한 지원을 제공합니다. 예측 분석은 탄소 배출량을 줄이고 제조 방식과 친환경 원칙을 조화시키는 등 향후 지속 가능성 이니셔티브에서 중추적인 역할을 할 준비가 되어 있습니다.
주요 장점: 요약
- 재고 부족 방지 잠재적인 혼란을 정확하게 예측함으로써 이를 통해 비용이 많이 드는 부족 현상을 방지하고 고객이 필요할 때 제품을 쉽게 사용할 수 있도록 보장합니다.
- 지연 최소화 as 예측 분석은 공급망에서 예상치 못한 중단을 방지하는 보호막 역할을 합니다. 이를 통해 조직은 운영을 원활하게 유지하기 위한 선제적인 조치를 취하여 비용이 많이 드는 지연으로 인한 위험을 줄일 수 있습니다.
- 운영 비용 및 시간 절감 운송 경로를 최적화하고 신뢰할 수 있는 운송업체를 선택하여 이를 통해 운영 비용과 주문 이행에 소요되는 시간이 크게 절감됩니다.
- 고객 관계 개선 정확한 배송 ETA를 제공하여 고객 충성도와 만족도를 높입니다.
최종 생각
모든 기업의 공급망은 혁신적인 결과를 위해 활용되기를 기다리는 데이터의 보고입니다. 융합 공급망 가시성 소프트웨어 예측 분석을 사용하면 투자 수익(ROI)에 매우 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 단순한 도구가 아닙니다. 이는 물류 성공이 단지 필수가 아니라 전략적 이점이 되는 미래, 즉 효율성, 고객 만족, 지속 가능성이 최고가 되는 미래로 기업을 안내하는 나침반입니다.
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- 출처: https://www.logisticsit.com/articles/2023/10/19/how-predictive-analytics-has-been-impacting-manufacturing-logistics
