공급망 관리의 기계 학습 기술

Sep 07, 2023

조직은 기술의 힘을 활용하여 공급망의 효율성을 높여 경쟁 우위를 확보하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 그러나 비용을 절감하고 수익을 높이며 고객 경험을 개선하려면 머신러닝이 무엇인지, 아닌지를 이해해야 합니다. (사진: 게티 이미지)

조직은 기술의 힘을 활용하여 공급망의 효율성을 높여 경쟁 우위를 확보하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 그러나 비용을 절감하고 수익을 높이며 고객 경험을 개선하려면 머신러닝이 무엇인지, 아닌지를 이해해야 합니다. (사진: 게티 이미지)

머신러닝 시장은 비약적으로 성장하고 있으며, 전문가들은 지속적인 성장을 예상하고 있습니다. McKinsey의 보고서에 따르면 AI는 경제 성장의 중요한 원동력이 될 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 치열한 경쟁 속에서 조직은 비즈니스 효율성을 개선하고 비용을 절감하기 위해 머신러닝으로 전환하고 있습니다.

공급망 관리는 기업의 수익에 영향을 미치는 주요 영역 중 하나입니다. 조직은 기술의 힘을 활용하여 공급망 운영의 효율성을 높임으로써 경쟁 우위를 확보하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 기업은 ML의 강력한 기능을 활용하여 비용을 절감하고 수익을 높이는 동시에 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

이 기사에서는 공급망 관리에서 탁월한 솔루션을 제공하는 기계 학습의 일반적인 응용 프로그램을 살펴봅니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 컴퓨터 시스템이 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 일종의 인공지능(AI)입니다. 머신러닝 알고리즘은 대량의 과거 데이터를 분석함으로써 인간이 인식하기 어렵거나 불가능할 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 귀하의 기업은 이러한 통찰력을 사용하여 공급망 관리 프로세스에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 빠르고 정확하게 결정을 내릴 수 있습니다.

공급망 관리

대부분의 기업의 핵심 역량에는 공급망이 포함됩니다. 공급망은 처음부터 최종 소비자까지 상품이나 서비스를 얻는 데 필요한 모든 단계로 구성됩니다. 사람, 정보, 채널, 자원 및 운송 수단은 별도의 그룹으로 모두 공급망의 일부이며 연결되어 있습니다. 공급망 관리는 모든 공급망 활동을 통합합니다. 조달 과정에서 원래 공급업체로부터 이행을 거쳐 최종 사용자까지.

공급망 관리의 문제점

기계 학습 알고리즘으로 해결할 수 있는 공급망이 직면한 몇 가지 문제가 있습니다. 뚜렷한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

• 열악한 공급망 관계 관리

• 열악한 자원 계획

• 낮은 품질 및 안전기준 유지

• 높은 운송 비용

• 충족되지 않은 고객 요구 사항

• 비용 비효율성

머신러닝 기술이 어떻게 도움이 될 수 있나요?

많은 연구에서 공급망의 일부에서 기계 학습의 다양한 적용을 조사했습니다. 이러한 애플리케이션 중 일부에는 공급업체 선택, 재무 및 공급망 위험 예측, SCM 프레임워크 자동화가 포함됩니다. ML 애플리케이션은 공급망 운영의 효율성을 향상시켜 비용을 절감하고 지연을 최소화하며 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

공급망 관리에서 기계 학습 애플리케이션의 몇 가지 표준 사용을 살펴보겠습니다.

1. SCM 프레임워크 자동화. ML은 재고 관리, 수요 예측, 주문 이행과 같은 특정 공급망 작업을 자동화할 수 있습니다. 작업 자동화는 프로세스를 간소화하고 수작업을 제거하여 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. ML 알고리즘은 주문 추적 및 쿼리 해결과 같은 고객 서비스 작업을 자동화하여 마케팅이나 제품 개발과 같은 더 많은 가치를 창출하는 작업에 직원 리소스를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.