공급망 분석이란 무엇인가요?

분석은 관련성 있고 신뢰할 수 있는 데이터의 요약을 기반으로 그래프, 차트 및 기타 시각화를 사용하여 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 역량을 나타냅니다.

공급망 분석의 다양한 유형은 다음과 같습니다.

공급망 전반에 걸쳐 내외부 시스템과 데이터의 가시성과 신뢰할 수 있는 단일 소스를 제공합니다.

조직이 가장 가능성 있는 결과 또는 미래 시나리오와 그에 따른 비즈니스 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 조직은 예측 분석을 사용하여 운영 중단과 위험을 예측하고 완화할 수 있습니다.

조직이 문제를 해결하고 협업하여 비즈니스 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 조직이 물류 파트너와 협업하여 운영 중단을 완화하는 데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 지원합니다.

조직이 복잡한 질문에 자연어로(개인이나 팀이 질문에 답하는 방식과 비슷하게) 답변할 수 있도록 돕습니다. 기업이 "X를 어떻게 개선하거나 최적화할 수 있을까?"와 같은 복잡한 문제나 이슈에 대해 깊이 생각해 보는 데 도움이 됩니다.

공급망 분석은 인공 지능(AI)과 같은 인지 기술을 공급망 프로세스에 적용하기 위한 기반이기도 합니다. 인지 기술은 인간처럼 이해하고, 추론하고, 학습하고 상호 작용하되 엄청난 용량과 속도를 자랑합니다.

이처럼 발전된 형태의 공급망 분석은 공급망 최적화의 새로운 시대를 열고 있습니다. 이와 같은 공급망 분석은 다량의 데이터를 자동으로 선별하여 조직이 예측을 개선하고, 비효율을 식별하고, 고객 요구에 더욱 효과적으로 대응하고, 혁신을 주도하고, 획기적인 아이디어를 추진하도록 지원할 수 있습니다.

공급망 분석은 조직이 더욱 현명하고, 빠르고 효율적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이에 따르는 이점은 다음과 같습니다.

포괄적인 데이터에 액세스하여 지속적인 통합 계획 접근 방식을 취하고, 운영 효율과 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 별개의 데이터에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.

공급망 분석은 알려진 위험을 식별하고 공급망 전반의 패턴과 추세를 파악하여 미래의 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

공급망 분석은 고객 데이터 분석을 통해 기업이 미래 수요를 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직은 이를 통해 수익성이 하락할 때 최소한의 재고만 보유할 제품을 정하거나, 첫 주문 후 고객의 요구 사항이 무엇인지 이해할 수 있습니다.

기업은 공급망 분석을 활용하여 파트너의 반응과 고객 요구 사항을 모니터링하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

기업들은 이제 공급망 관리를 위한 고급 분석을 제공하고 있습니다. 고급 분석을 통해 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 경고가 적시에 도착하도록 하여 최적의 결정을 내림으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한 고급 분석을 통해 다양한 소스 간 상관 관계와 패턴을 파악하여 적은 비용으로 위험을 최소화하면서도 지속가능성에 미치는 영향은 줄이는 경고를 제공할 수 있습니다.

공급망 분석에서 AI와 같은 기술이 점점 더 보편적으로 사용될수록 기업은 더 많은 이점을 누릴 수 있습니다. 자연어 데이터 분석의 한계로 인해 이전에는 처리할 수 없었던 정보를 이제 실시간으로 분석할 수 있습니다. AI는 서로 다른 소스, 사일로 및 시스템에서 빠르고 포괄적으로 데이터를 읽고, 이해하고 상호 연관시킬 수 있습니다.

그런 다음 AI는 데이터 해석을 기반으로 실시간 분석을 제공할 수 있습니다. 기업은 훨씬 더 광범위한 공급망 인텔리전스를 확보할 수 있으며, 새로운 비즈니스 모델을 지원하는 동시에 효율성을 높이고 운영 중단을 방지할 수 있습니다.

공급망은 고객과 소비자에게 비즈니스의 가장 분명한 '얼굴'입니다.회사의 공급망 분석 수행이 더 우수할수록 비즈니스 평판과 장기적인 지속가능성을 더 잘 보호할 수 있습니다.

IDC의 Simon Ellis는 사고 공급망에서 미래의 효과적인 공급망 분석의 5가지 C를 다음과 같이 식별합니다.

효과적인 공급망 최적화의 주요 특징은 다음과 같습니다.

과거에는 공급망 분석이 주로 수요 계획 및 예측을 위한 통계 분석과 정량화 가능한 성과 지표로 국한되었습니다. 데이터는 공급망 내 여러 참여자가 제공한 스프레드시트에 저장되었습니다.

1990년대에 들어서면서 기업들은 공급망 파트너 간 정보 연결 및 교환을 위해 전자 데이터 교(EDI) 및 전사적 자원 관리(ERP) 시스템을 도입하기 시작했습니다. 이러한 시스템은 분석을 위해 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있게 해주었을 뿐만 아니라 기업의 설계, 계획, 예측에 도움이 되었습니다.

2000년대에 들어서면서 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 예측 분석 소프트웨어 솔루션으로 눈을 돌리기 시작했습니다. 기업은 이러한 솔루션을 통해 공급망 네트워크의 성능, 더 나은 의사 결정을 내리는 방법 및 네트워크를 최적화하는 방법에 관한 보다 심층적인 지식을 얻을 수 있었습니다.

오늘날의 과제는 기업이 공급망 네트워크에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 찾는 것입니다. 2017년까지만 해도 일반적인 공급망은 5년 전보다 50배 더 많은 데이터에 액세스했습니다.¹ 그러나 이러한 데이터 중 4분의 1도 채 분석되지 않았습니다. 더욱이 전체 공급망 데이터의 약 20%만이 정형적이어서 분석이 용이한 반면, 공급망 데이터의 80%는 비정형 데이터이거나 다크 데이터입니다.² 오늘날의 조직은 이러한 다크 데이터를 가장 잘 분석할 방법을 찾고 있습니다.

연구 결과에 따르면, 인지 기술 또는 인공 지능은 공급망 분석의 다음 개척지로 부상하고 있습니다. AI 솔루션은 정보 보존 및 프로세스 자동화 그 이상입니다. AI 소프트웨어는 인간과 같은 방식으로 사고하고, 추론하고, 학습할 수 있습니다. 또한 AI는 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한 막대한 양의 데이터와 정보를 처리하고, 이러한 정보를 즉시 요약하고 분석할 수 있습니다.

IDC는 2020년까지 전체 비즈니스 소프트웨어의 50%가 인지 컴퓨팅 기능을 일부 통합할 것으로 예상했습니다.³ AI는 전체 시스템과 소스의 데이터의 상관 관계를 파악하고 해석하는 능력이 뛰어난 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라, 조직이 공급망 데이터와 인텔리전스를 실시간으로 분석할 수 있도록 합니다.미래의 조직은 신흥 블록체인 기술을 AI와 경합하여 이벤트를 사전에 예측할 수 있을 것입니다.

공급망 분석이 매우 복잡해지면서 공급망 성능을 최적화하기 위한 여러 유형의 소프트웨어가 개발되었습니다. 소프트웨어 제품은 정확한 공급망 정보의 적시 제공부터 판매 모니터링에 이르기까지 모든 분야를 총망라합니다.

예를 들어 IBM은 공급망 분석을 위해 여러 소프트웨어 제품을 개발했으며, 일부 소프트웨어는 AI 기술을 사용하기도 합니다. 실제로 공급망 소프트웨어는 AI 기능을 통해 끊임없이 변동하는 생산 흐름을 학습하고 변화의 필요를 예측할 수도 있습니다.

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