공급망 관리 분야에서는 10가지 혁신적인 트렌드가 상품의 조달, 제조, 배송 방식을 재정의하고 있습니다. 이러한 추세는 디지털화, 전자 무역, 지속 가능성 및 자동화와 함께 성과, 투명성 및 유연성을 촉진하고 있습니다. 이러한 조정을 수용하는 것은 역동적인 글로벌 시장에서 성공하기를 원하는 기업에게 중요합니다.

공급망 관리는 기술 발전, 소비자 행동 이전 및 글로벌 경제 역학을 통해 추진되는 중대한 변화를 수반하는 조달 및 운송 프로세스입니다. 이 기사에서는 공급망 관리의 미래를 형성하는 10가지 주요 동향을 살펴보겠습니다. 이러한 추세는 기업에 영향을 미칠 뿐만 아니라 제품의 공급, 제조 및 소비자에게 전달되는 방식을 재정의하고 있습니다.

미래를 형성할 공급망 관리 동향

공급망의 디지털화 

전통적인 배송 체인은 서둘러 디지털화를 수용하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT) , 무선 주파수 식별(RFID), 인공 지능(AI)을 포함한 최신 기술의 통합은 공급망 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 혁신은 전체 배송 체인 생태계 전반에 걸쳐 가시성, 추적성 및 성능을 향상시킵니다. 

공급망의 디지털화를 통해 그룹은 생산 센터에서 최종 소비자에 이르기까지 품목을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 IoT 센서는 온도에 민감한 처방약을 조정하여 거래 전반에 걸쳐 뚜렷한 상황을 유지하도록 보장할 수 있습니다. RFID 기술을 사용하면 남성용 또는 여성용 제품을 구체적으로 추적할 수 있어 분실이나 강도의 위험이 줄어듭니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 경로를 최적화하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 전체 공급망 성능을 향상합니다. 

전자무역 붐

전자상거래 부문은 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)으로 인해 폭발적인 성장을 경험했다. 소비자가 점점 더 온라인 구매를 사용하기 시작하면서 기업은 효율적인 라스트마일 배송 답변에 대한 증가하는 요구를 충족해야 하는 임무에 직면하게 되었습니다. 이 프로젝트를 해결하기 위해 조직에서는 드론과 자립 차량으로 구성된 혁신적인 배송 전략을 모색하고 있습니다. 

Amazon과 같은 전자 무역 거대 기업은 운송 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 드론 운송 서비스를 개척하고 있습니다. 첨단 내비게이션 시스템을 갖춘 자율주행차는 장거리 운송과 라스트마일 운송 모두에 대해 테스트되고 있습니다.  

지속 가능성 및 친환경 공급망 

지속 가능성에 대한 필수 사항이 공급망 제어의 최전선에 도달했습니다. 환경 문제, 높아진 기업의 사회적 책임, 소비자 기대로 인해 기업은 친환경 관행을 채택하고 있습니다. 지속 가능한 공급망 인식은 폐기물 감소, 자산 보호, 공급망 운영의 탄소 배출량 최소화에 중점을 둡니다. 

녹색 이니셔티브는 생산 센터에서 재생 가능한 자원을 사용하는 것부터 배출 감소를 위한 운송 경로를 최적화하는 것까지 다양한 관행을 구현합니다. 생분해성 재료로 구성된 지속 가능한 포장 옵션이 점점 일반화되고 있습니다. 

탄력성과 위험 관리 

코로나19 팬데믹, 자연적인 장애 등 최근의 혼란은 전 세계 배송 체인의 취약성을 더욱 부각시켰습니다. 기업은 이제 제품의 중단 없는 흐름을 보장하기 위해 탄력성과 위험 관리를 우선시하고 있습니다. 

배송 체인 탄력성을 확보하는 한 가지 접근 방식은 공급자를 다양화하는 것입니다. 필수 구성 요소나 재료를 단일 소스에 의존하는 것은 위험할 수 있습니다. 기업은 배송 체인에 중복성을 만들어 중단에 대한 취약성을 줄이기 위해 대체 공급자를 찾고 있습니다. 

고급 재고 관리 기술도 채택되고 있습니다. 기업은 필수 장비의 지속적인 배송을 보장하기 위해 대규모 안전 재고 단계를 유지하고 재고 배치를 최적화하고 있습니다. 또한 예측 분석과 합성 지능을 사용하여 잠재적인 중단을 식별하고 사전 대응을 지원합니다. 

공급망 가시성 

공급망에 대한 실시간 가시성은 점점 더 필수적인 것으로 인식되고 있습니다. 가시성을 확보하려면 IoT 센서, GPS 추적, 데이터 분석과 함께 다양한 기술을 혼합해야 합니다.  

해당 기술을 활용함으로써 기업은 배송 체인의 모든 단계에서 상품의 움직임과 상황을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 수준의 가시성을 통해 기업은 중단에 신속하게 대응하고 경로를 최적화하며 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 또한 투명성을 강화하여 공급망 파트너와 소비자 사이에서 수용성을 강화합니다. 

공급망 관리의 트렌드 중 하나인 자동화와 로봇공학

자동화는 배송망 내에서 상품이 처리되고 할당되는 방식을 재편하고 있습니다. 로봇과 무인 운반차(AGV)는 주문 수집, 포장, 심지어 운송까지 포함하여 역사적으로 인간 노동에 의해 수행되었던 업무를 대신하고 있습니다. 

창고 및 유통 시설에서 로봇은 인간 직원과 함께 작업하여 성능과 정확성을 향상시킵니다. 센서와 카메라를 사용하여 복잡한 환경을 탐색할 수 있으므로 제품을 찾고 배송하는 데 필요한 시간이 단축됩니다. AGV는 시설 내 물품 이동을 자동화하여 작업자가 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 

투명성을 위한 블록체인 

블록체인 생성은 모든 이해관계자 간의 투명성, 추적성 및 신뢰를 향상시키는 능력으로 인해 공급망 관리 제공에 있어 주목을 받고 있습니다. 블록체인은 모든 거래가 안전하고 투명하게 기록되는 불변의 원장을 생성합니다. 

공급망에서 블록체인을 사용하여 제품의 시작과 여정을 추적할 수 있습니다. 또한 블록체인을 사용 하면 기록된 사실이 변경되거나 변조될 수 없도록 함으로써 위조품 및 비윤리적 관행과 같은 문제를 해결할 수 있습니다. 이 세대는 공급망 전반에 걸쳐 신뢰와 책임을 강화합니다. 

데이터 분석 및 예측 예측 

대규모 데이터 분석과 예측 예측의 에너지는 배송 체인 제어에서 명백해지고 있습니다. 이러한 장비를 통해 기업은 기록에 기반한 결정을 내리고, 예측 요구 사항을 개선하고, 재고 관리를 최적화하고, 비용을 절감할 수 있습니다. 

대규모 데이터 세트를 분석함으로써 기업은 고객 행동과 시장 동향에 대한 통찰력을 얻고 체인 성능을 제공할 수 있습니다. 예측 분석 알고리즘은 더욱 정확한 통화를 예측하여 제품 재고 과잉 또는 부족 위험을 낮출 수 있습니다. 이는 결과적으로 보다 효율적인 재고 관리와 재정적 절감으로 이어집니다. 

데이터 분석 및 예측 예측은 또한 동적 가격 책정 전략을 촉진하여 기업이 전적으로 실시간 시장 상황 및 고객 요청을 기반으로 비용을 규제할 수 있도록 해줍니다. 

공급업체 협업 

공급업체와의 협력은 거래 관계에서 전략적 파트너십으로 진화하고 있습니다. 기업들은 신뢰할 수 있고 친환경적인 상품 공급을 보장하려면 주요 공급업체와의 긴밀한 협력이 필수적이라는 것을 인식하고 있습니다.

전략적 공급자 협업에는 사실을 공유하고 요구 사항과 목표를 조정하는 것이 수반됩니다. 이로 인해 수수료 할인이 발생하고, 일등급으로 진행되며, 상품 시장 출시 기간이 단축될 수 있습니다. 예를 들어, 공급업체는 제조업체와 긴밀하게 협력하여 상품의 성능을 아름답게 하는 새로운 재료나 첨가제를 확장할 수 있습니다. 

맞춤화 및 개인화 

소비자 옵션으로 인해 더 많은 맞춤화 및 개인화 옵션을 사용하여 공급망이 발전했습니다. 전통적인 대량 제조 모델은 보다 유연하고 민첩한 제조 프로세스로 바뀌고 있습니다. 

3D 프린팅으로 구성된 기술 발전으로 주문형 및 맞춤형 제조가 가능해졌습니다. 제품은 개인의 선호도에 맞춰 맞춤화될 수 있으므로 소비자는 자신이 구매하는 품목의 디자인과 기능에 대해 발언권을 가질 수 있습니다. 

개인화는 포장과 광고에도 적용됩니다. 브랜드는 데이터 분석을 사용하여 남성 또는 여성 고객의 공감을 불러일으키는 맞춤형 광고 캠페인과 포장 디자인을 만들고 있습니다. 

공급망 관리 동향에 대한 결론

공급망 관리의 운명은 소비자와 기업의 요구를 충족시키기 위한 혁신, 적응성, 헌신으로 표시됩니다. 공급망 관리의 미래를 형성할 이러한 10가지 트렌드는 업계에서 중요한 변화를 주도하고 있으며 제품의 공급, 합성 및 가져오기 방식을 형성하고 있습니다. 

이러한 경향을 수용함으로써 기업은 운영 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 예기치 않게 진화하는 글로벌 시장에서 리더로 자리매김할 수 있습니다. 공급망 관리가 계속 발전함에 따라 전 세계 기관에 흥미로운 가능성과 과제를 제공합니다.

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Linnart Felkl

최적화 및 시뮬레이션을 전문으로하는 산업 엔지니어 (R, Python, SQL, VBA)