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공급망 최전선에 있는 업계 전문가의 2024년 이후 전망

조나단 드 케우켈레레
공급망 및 운영 전문가 블루크룩스

조나단: 업계 전반은 경쟁적 역량, 공급망 중단, 새로운 기술 개발, 가치 사슬의 복잡성 증가 등 다양한 도전적인 추세에 직면해 있습니다. 이러한 과제로 인해 업계 리더들은 운영 전략을 재고해야 합니다.

많은 기업은 외부 네트워크의 거래, 성과 및 위험에 대한 가시성이 매우 부족합니다. 결과적으로 이들은 오래되고 분리된 데이터를 사용하여 작업하게 되므로 사전 대응보다는 대응이 더 필요해지고 공백을 메우기 위해 많은 수동 프로세스를 사용하게 됩니다. 이는 운영 효율성을 감소시키고, 고립된 기능 간의 단절을 악화시킵니다.

주목해야 할 공급망 동향: "더 스마트하고 완전히 통합된 가치 사슬을 구현하기 위한 데이터에 중점을 둡니다." -Jonathan De Keukelaere, Bluecrux 짹짹 클릭

디지털 및 분석 도구의 발전으로 이제 전체 산업은 데이터의 힘을 활용하여 더욱 민첩하고 탄력적으로 변하기 시작했습니다. 기업은 디지털 협업 네트워크에 연결하고 거래 데이터에 대한 업스트림 및 다운스트림 가시성을 확보하여 네트워크의 성능과 위험을 모니터링할 수 있어야 함을 깨닫고 있습니다.

이는 기업이 공급망에서 더 많은 데이터 중심이 되고, 운영을 최적화하며, 공급망을 스마트하고 효율적이며 완전히 통합된 가치 사슬로 전환하도록 돕는 우리 작업의 중요한 측면입니다.

짐 : 공급망 리더들은 2024년과 2025년을 정치적 혼란과 폭력적인 핫스팟에서 벗어나 공급망을 재설계하기 위해 경주할 것입니다. 그러나 그 결과 프렌드쇼어링, 니어쇼어링, 심지어 리쇼어링까지, 최종 조립뿐만 아니라 전체 공급망을 고려해야 합니다.

그리고 끊임없는 혼란의 세계에서 귀하의 조직에는 주요 제품, 부품 및 원자재에 대한 다양한 소싱이라는 선택성이 필요합니다. 최근 홍해 해운에 대한 미사일 공격과 파나마 운하의 계속되는 가뭄은 혼란이 이전에 안전했던 공급망을 얼마나 빨리 폐쇄할 수 있는지를 보여줍니다.

선택성 기업이 다음 혼란을 극복할 수 있는 유일한 방법입니다. 따라서 저는 선택성이 2024년과 향후 몇 년 동안 기업의 중요한 초점이 될 것으로 예상합니다.

“선택성은 끊임없는 혼란의 세상에서 앞으로 나아가는 길입니다.”

짐 톰킨스

스테이시 임스버거
One Network Enterprises의 제품 마케팅 부사장 

스테이시: 많은 기업이 데이터에 대한 부서 간 액세스와 수요 예측 등 AI/ML 활용을 개선하기 위해 투자해 왔습니다. 최근에는 실용적인 사용 사례가 생성 AI의 잠재력에 의해 가려졌습니다.

2024년과 2025년을 맞이하면서 리더들은 다음을 기대합니다. AI 활용 세분화된 점진적인 수익성 있는 성장을 동적으로 추진합니다.

이것이 의미하는 바는 무엇이며 왜 관심을 가져야 하며 이것이 위험 인식 이니셔티브를 형성하는 데 어떻게 도움이 되어야 합니까?  

평균은 방향성 있는 "대략적인" 용량 계획을 위해 오랫동안 사용되어 왔습니다. 안정적인 환경에서는 소음으로 인한 목뼈 골절을 줄이는 것이 합리적이었습니다. 비즈니스 기능 내에서의 분석은 분리된 목표를 반영합니다. 그러나 평균은 거의 발생하지 않습니다.

운영은 재고, 수요, 데이터 및 현금의 역동적인 흐름을 반영합니다. 기업은 AI/ML을 부조종사로 삼아 비즈니스 현실을 더 효과적으로 해결하는 학습 환경에서 더 많은 신호(내부, 업스트림, 다운스트림)를 수집하게 됩니다. 이는 노동력이나 공급 부족, 시장 선호도 변화, 지정학적 또는 인플레이션 압력, 기타 네트워크 우발 상황으로 인해 발생할 수 있습니다.

주목해야 할 공급망 동향: "기업은 비즈니스 현실을 더 잘 해결하기 위해 AI를 부조종사로 삼아 학습 환경에서 상위 및 하위 공급망으로부터 더 많은 신호를 수집할 것입니다." -스테이시 임스버거 짹짹 클릭

이를 위해서는 계획과 실행 사이의 역사적 격차를 무너뜨려 "슬러시" 및 "동결" 기간에 더 미세한 조정을 가능하게 하는 새로운 형태의 아키텍처가 필요합니다. 신제품 출시를 뒷받침하는 과거 데이터와 프로세스 대기 시간을 고려하세요.

AI에 적응하고 실제로 활용하려면 솔루션은 방향 계획을 위해 상황별 데이터를 정렬해야 하는 필요성을 연결하는 동시에 단기적인 위험을 평가하기 위해 트랜잭션 데이터를 사용하도록 확장해야 합니다. 따라서 계획 및 실행을 지원하고, 트랜잭션 데이터를 보다 광범위하게 소비 및 사용하며, 오늘날의 복잡하고 대용량 글로벌 공급망의 요구 사항을 지원하도록 확장하기 위해 유기적으로 구축된 아키텍처를 통해 이러한 문제를 해결하는 경향이 점점 더 많아질 것이라고 생각합니다. .  

피터 닐슨
One Network Enterprises의 최고 마케팅 책임자(CMO)

피터 : 표면적인 트렌드가 미디어 공간을 계속해서 지배할 것이라는 점은 의심할 여지가 없지만, 기업은 점점 늘어나는 디지털 공급망 네트워크에 직면하게 될 것입니다.

주목해야 할 공급망 동향: “규제와 명령으로 인해 기업은 공급망의 위쪽 링크 하나 이상과 아래쪽 링크 하나 이상을 확장하는 공급망 솔루션을 모색하게 될 것입니다.” -피터 닐슨 짹짹 클릭

대부분의 기업은 이미 일종의 다자간 협업 도구를 채택했지만, 실제 다자간/다계층 네트워크가 제공하는 막대한 이점을 최대한 활용할 수 있는 기업은 거의 없습니다. 등의 규제를 시행하면서 DSCSA 과 FSMA 204또는 새로운 ESG 및 SCOPE 3 의무 사항에 따라 조직은 글로벌 공급망의 불확실성, 변동성 및 혼란에 대처하기 위해 실제로 필요한 것이 무엇인지 탐색해야 합니다.

우연이든 갑작스러운 깨달음이든 이제 조직은 하나 이상의 링크를 위로 확장하고 하나의 링크를 아래로 확장하는 공급망 솔루션을 진지하게 채택하기 시작할 때입니다.

그렉 브래디
One Network Enterprises의 창립자 겸 회장

그렉 : 나는 많은 기업들이 공급망 문제에 대한 만병통치약인 제너레이티브 AI에 대한 기대를 무례하게 인식하고 있다고 생각합니다.

기업이 공급망 생산성 향상뿐만 아니라 전반적인 효율성, 탄력성 및 민첩성을 위해 이 기술을 활용할 수 있는 엄청난 기회가 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

불행하게도 시장은 잘못된 방향으로 가고 있다.

현재 시장은 과거에도 공급망을 더 잘 계획하기 위한 계획 기술을 구현하여 공급망 효율성 문제를 해결하거나 기회를 포착하려고 노력해 왔습니다. 당시 저는 이러한 기술을 정의하는 데 깊이 관여했기 때문에 고급 계획 솔루션의 첫 번째 발전으로 시장에서 상당한 성공을 거두었다고 말할 수 있습니다. 이 단계가 없다면 공급망은 현재보다 훨씬 덜 효율적일 것입니다.

그러나 이러한 도구를 ERP 제품군에 내장된 계획 도구로 교체하기로 결정했을 때 시장은 잘못된 방향으로 전환했으며 Lora Cecere가 최근 기사에서 언급했듯이 이는 대부분 재앙으로 판명되었습니다. 완전히 새로운 구현, 재교육 비용, 새로운 프로세스 노력이 필요했지만 추가적인 가치는 창출되지 않았으며 수년간 개선할 수 있는 기회를 잃었습니다.

불행하게도 이제 시장은 사람들이 "현대적인 계획 도구"라고 부르는 것으로 이동하여 두 번째 큰 실수를 저지를 준비가 되어 있습니다. 그러나 이러한 도구는 과거와 동일한 배치 계획 메모리 모델을 기반으로 하므로 이러한 움직임은 약속된 목표를 달성하지 못할 것입니다. 이러한 시스템은 공급망 생산성에 거의 또는 전혀 가치를 제공하지 않으며 이를 "디지털 두뇌"라고 부르든 "동시 계획"이라고 부르든 상관없이 상당한 생산성 향상이라는 목표를 달성하지 못할 것입니다. 기껏해야 장기 계획에만 도움을 줄 수 있을 것입니다.

“기업은 실행할 수 없는 의사결정 지원 기술과 계획에서 자율적이고 규범적인 솔루션으로 전환해야 한다는 것을 깨닫게 될 것입니다.”

그렉 브래디

더 혁신적인 기업과 리더들은 오래된 기술로 GenAI를 추구하는 것이 막다른 골목이라는 것을 곧 깨닫게 될 것이라고 생각합니다. 실행할 수 없는 의사결정 지원 기술과 계획에서 자율적이고 규범적인 솔루션으로 전환해야 합니다. 이러한 솔루션만이 단일 버전으로 실시간 제공되는 생태계 내 모든 노드의 데이터를 사용하여 하루 종일 문제를 해결하는 수백만 개의 버퍼 위치로 확장할 수 있습니다.

제프 앤슬리
솔루션 컨설팅 부사장, One Network Enterprises

제프 : 우리가 이미 보고 있고 추진력을 얻고 있는 추세는 오래된 것보다 생태계에 대한 관심이 높아지고 있다는 것입니다. B2B 포인트 솔루션. 우리는 이를 상업 공간은 물론 정부와 공공 부문에서도 목격하고 있습니다.

조직은 다른 조직과 쉽게 협업하고 운영할 수 있는 기능을 원합니다. 그들은 수요와 공급의 균형을 맞추고 이에 따라 예측하고 계획하기를 원합니다. 그러나 그들은 지점 간 IT 연결을 통해 다른 조직과 연결을 시도한 다음 레거시 시스템 전체를 디지털화하려고 시도하는 기존 B2B 세계에 내재된 문제를 피하고 싶어합니다. 실제로는 효과가 없다는 것이 점점 분명해지고 있습니다.

주목해야 할 공급망 동향: "모든 당사자가 동료로서 운영하고 서비스를 계획, 실행, 협업하고 사용하여 자동 및 반자동으로 학습, 예측 및 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 생태계가 필요합니다." -제프 앤슬리 짹짹 클릭

생태계 접근 방식은 이러한 많은 문제를 해결합니다. IT 유지 관리 비용을 줄이고 공급망 네트워크를 더 빠르게 디지털화할 수 있습니다. 그런 다음 모든 당사자가 동료로 작동하고 네트워크의 서비스를 계획, 실행, 협업 및 사용하여 학습하고 예측한 다음 자동 또는 반자동으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이 생태계는 AI를 훨씬 더 강력하고 실용적으로 만듭니다. 헤지 방법, 적시에 재고를 조달하는 방법, 보관 위치, 네트워크를 통해 이동하는 방법에 대한 권장 사항을 제공하고 제조업체, 공급업체, 조달 서비스 기관 등 생태계 내 다양한 ​​행위자와 협력할 수 있습니다. 글로벌 물류업체 및 LSP에

저는 단일 기업의 데이터에 대해 훈련된 AI와 달리 대규모 네트워크에 걸쳐 있는 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 AI의 기회와 잠재력이 다음에는 다중 기업 생태계 전반에 걸쳐 계획 및 실행 결정을 최적화할 수 있는 공급망 솔루션으로의 이동을 가속화할 것이라고 생각합니다. 몇 년.

그렇다면 공급망에는 무엇이 준비되어 있습니까?

요약하자면, 우리 전문가들이 옳다면 우리는 더 많은 것을 얻을 수 있습니다…

• 데이터 중심 가치 사슬 개발에 집중
• 위험과 중단으로 인한 영향을 줄이기 위한 선택성
• 전체적으로, 시너지적으로 고려되는 계획 및 실행에 중점을 둡니다.
• 정렬된 계획 및 실행을 가능하게 하는 아키텍처 및 기능
• 상위 및 하위 거래 파트너의 데이터에 우선순위를 부여하여 위험 감소
• 레거시 기술과 결합된 생성 AI의 결과에 대한 실망
• 민첩하고 협력적이며 탄력적인 공급망을 달성하려면 생태계가 정말로 필요하다는 점을 인정합니다.

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