2023년 하반기에 접어들면서 물류산업은 기술혁명을 맞이하고 있습니다. 아마존이 최근 수요를 예측하고 고객 주문보다 먼저 상품을 이동시키는 '예측 배송' 시스템에 대한 특허를 출원함에 따라 물류업체도 이를 따르는 것은 시간 문제일 뿐입니다.
2021년 맥킨지 조사에 따르면 신고, AI를 공급망 관리 프로세스에 통합한 업계 전문가들은 재고 수준이 35%, 서비스 수준이 65% 향상되는 것을 확인했습니다. 그리고 더 넓은 AI 범주 중 하나의 하위 영역이 눈에 띄는 영향을 미치고 있습니다. 바로 예측 분석입니다. AI는 과거 및 외부 데이터를 분석하여 비즈니스 운영에 대한 전체적인 관점을 제시합니다. 이는 근본 원인을 식별하고 물류 회사가 미래를 예측하는 데 적용할 수 있는 과거 패턴, 추세 및 계절성을 발견하는 데 도움이 됩니다.
마진이 부족하고 경쟁이 치열한 곳에서는 최첨단 기술을 활용하여 물류 회사가 경쟁력을 유지하고 비용을 절감하며 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2023년 남은 기간 동안 물류 환경을 형성하기 위해 데이터 가시성과 예측 분석이 어떻게 설정되는지 살펴보겠습니다.
물류산업이 수동에서 디지털로 전환
Zencargo의 2022년 연구 결과 공급망 전문가의 38% 오래된 데이터를 받았고 49%는 데이터 정확성에 어려움을 겪었습니다. 그건 도움이 안됐어 물류업체의 20% 이상 FourKites의 2023년 보고서에 인용된 바와 같이 해상 화물의 위치를 찾기 위해 수동 추적 프로세스에 의존했습니다. 데이터가 빠르게 노화되고 수동 입력이 많이 사용되면서 공급망 전반에 걸쳐 데이터 가시성을 확보하는 것이 극도로 어려웠습니다.
기업에서는 지속적인 데이터 흐름과 실시간 의사결정을 보장하기 위해 자동화된 데이터 캡처로 전환하고 있습니다. 물류 제공업체는 자산 추적기, 컴퓨터 비전 기능이 있는 파견 카메라, 창고 센서 등의 데이터 캡처 도구를 사용하여 상품과 프로세스를 자동으로 추적할 수 있습니다.
또한 EDI(전자 데이터 교환) 및 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 운송 회사가 시스템을 연결하고 전통적으로 종이로 전달되었던 구매 주문서, 선적 통지, 송장 등의 정보를 전자적으로 전달하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 데이터 스트림을 통해 물류 전문가는 시스템이 정확한 정보로 업데이트되도록 보장하고 문제가 공급망 아래로 더 확대되기 전에 문제를 식별할 수 있습니다.
한 지붕 아래 조화를 이루는 데이터를 통한 성공적인 분석
물류 회사의 기술 환경은 광범위하여 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 따라서 지속적으로 고품질 데이터를 수집하는 것이 전투의 일부이지만 모든 데이터를 동시에 검토하는 것도 점점 더 어려워지고 있습니다.
많은 기업이 TMS(전송 관리 시스템), 금융 시스템, 텔레매틱스 등 복잡한 기술 환경에서 운영되고 있으며, 타사 데이터 소스와 Excel에 저장 및 유지 관리되는 수많은 정보는 말할 것도 없습니다. 기본 데이터 품질을 유지하면서 이 데이터를 병합하고 매핑하는 것은 가시성, 생산성 및 효율성에 큰 장애물이 됩니다.
한 가지 해결책은 규모에 관계없이 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있는 중앙 집중식 저장소인 데이터 레이크를 구축하여 다양한 데이터 스트림을 중앙 시스템으로 구성하는 것입니다. 이를 통해 조직은 다양한 소스의 데이터를 연결하고 단일 버전의 진실을 만들 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 다양한 형식 간의 데이터 불일치로 인해 가독성 오류가 발생할 수 있습니다. 엔지니어와 데이터 과학자는 성공을 위해 데이터 내의 불일치를 제거하고, 여러 소스를 연결하고, 데이터 형식을 변환하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 고품질의 관련 데이터를 정기적으로 확보하고 전사적 데이터 표준을 채택하는 등의 올바른 데이터 관리는 원활한 데이터 공유 프로세스를 지원할 수 있습니다.
예측 분석은 물류 전문가가 효과적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
물류 회사는 특히 효율적인 재고 관리, 리소스 및 용량 계획을 위해 전략적 데이터 기반 결정을 알리기 위해 예측 분석을 사용합니다.
해상 운송 회사가 비용 절감을 원한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 존재하지 않는 수요를 충족시키기 위해 항상 큰 비축량을 유지하므로 이는 비효율적입니다. 예측 분석 및 수요 예측의 도움으로 컨테이너 관리자는 주어진 시간과 장소에서 최적의 재고 수준과 자산 유형을 식별하여 필요한 시간에 적절한 양의 컨테이너만 재공급할 수 있습니다. 이는 특히 비용이 많이 드는 위치에서 불필요한 저장 비용을 방지하는 데 도움이 됩니다. 모범 사례에는 전혀 필요하지 않은 대량 보유 대신 예상 수요를 충족할 수 있을 만큼만 버퍼를 유지하는 것이 포함됩니다.
최적의 재고 수준을 정의하는 것은 시장 상황에 매우 취약하므로 역동적이어야 합니다. 이러한 이유로 AI 기반 수요 예측은 시장 변동성을 위협에서 기회로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지난 몇 년간의 과거 컨테이너 예약 및 이벤트 데이터를 AI 기반 수요 예측 모델에 제공함으로써 물류 전문가는 통찰력을 얻어 추세를 파악하고 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. 그리고 데이터가 더 세분화되고 고품질일수록 수요와 공급을 더 효과적으로 조정할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 견적을 통해 물류업체는 불필요한 운행을 파악해 취소하거나, 사전에 용량을 확보해 효율적으로 운행을 추가할 수 있습니다. 12일에서 XNUMX주까지의 단기 및 중기 예측은 운영 계획에 큰 영향을 미치는 반면, 장기 예측은 새로운 자산 구매를 계획하거나 새로운 지역으로 비즈니스를 확장하는 데 유용하기 때문입니다. 물류 전문가는 데이터 기반 통찰력을 사용하여 프로세스를 최적화할 수 있으며, 비용 절감을 통해 추가 리소스 확장에 대한 투자를 지원할 수 있습니다.
중앙 집중식으로 데이터를 캡처하는 것은 물류 전문가가 고객의 높아지는 기대를 충족하기 위해 적절한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 예측 분석의 전제 조건이기도 합니다. 오늘날의 물류 제공업체는 탄력적인 물류 및 공급망을 구축하기 위해 지속적으로 정보를 수집하고, 미래 수요를 예측하고, 실제 수량에 대한 예측을 분석해야 하며, AI는 부하 관리를 돕습니다.
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