빅 데이터 분석: 공급망 관리의 미래 형성

빅 데이터는 이전과는 달리 공급망 관리를 빠르게 재편하고 있습니다. 이는 전 세계 물류에서 정량화 가능한 개선을 가져오는 데 큰 역할을 합니다. 공급망 관리 및 물류는 효율적으로 수행하기 위해 많은 입력과 통계가 필요한 복잡하고 복잡한 프로세스입니다. 여기에서 빅 데이터와 분석이 공급망 관리의 새로운 시대를 예고하고 있습니다.

공급망 관리에서 빅 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

물류 및 운송 전문가에 따르면 빅데이터는 공급망 관리에 강력한 영향을 미치고 있으며 전체 물류 산업을 재구성하기 직전입니다. 빅 데이터가 제조 및 유통 프로세스를 완전히 혁신할 준비가 되어 있다는 사실을 부인할 수 없습니다.

대부분의 소비자는 서비스나 상품의 효율성에 만족하지 않으면 회사에서 전환하기 전에 두 번 생각하지 않습니다. 여기에서 빅 데이터가 중요한 역할을 합니다. 올바르게 사용하면 회사가 운영 효율성을 개선하고 고객의 신뢰와 충성도를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 빅 데이터 및 분석은 문제 해결 효율성을 40% 이상 향상시키는 데 기여할 수 있는 것으로 추정됩니다.

이제 빅데이터와 분석이 공급망 관리를 변화시키는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

지식 공유 촉진

전문가들이 공급망 관리에서 빅 데이터 및 분석의 미래에 대해 희망을 품는 주된 이유 중 하나는 빅 데이터가 지식을 공유하고 전파할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 지금까지 공급망 관리자는 A지점에서 B지점까지 선형 지식 사슬에 의존해야 했습니다.

빅 데이터를 통해 관리자는 이제 360도 정보에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 지리적 위치에 관계없이 업계의 모든 출처에서 얻은 정보가 포함됩니다. 그리고 이 모든 것이 실시간으로 획득됩니다!

멋지지 않나요? 뉴스는 이제 기존의 인쇄 및 뉴스 매체보다 Twitter와 같은 새로운 시대 플랫폼에서 더 빠르게 전달됩니다. 게다가 전통적인 미디어에 의해 뒷걸음질 쳐진 정보가 소셜 미디어에 침투합니다. 이 방대한 정보 보유고는 큰 가치가 있습니다.

한 연구에 따르면 공급망 경영진의 64% 이상이 빅데이터를 공급망 관리의 장기적인 변화를 촉진하는 유용한 도구로 간주합니다. 실제로 전문가들은 빅 데이터 분석의 역할이 3D 프린팅, 사물 인터넷, 디지털 공급망 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 다른 신흥 기술보다 더 영향력이 있다고 예측합니다.

패턴 및 경향 식별에 도움

빅 데이터 및 고급 분석은 공급망 관리의 차세대 혁신으로 간주됩니다. 빅데이터와 지리적 분석과 같은 기타 새로운 기술 도구의 도움으로 기업은 이제 생산, 물류 및 유통 네트워크를 최적화할 수 있습니다.

공급망 관리자가 손끝에서 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 있으면 이 정보를 활용하여 휴대용 재고를 크게 줄일 수 있습니다. 또한 운영 비용을 절감하고 고객 경험을 개선하며 민첩성을 높이는 데에도 사용할 수 있습니다.

또한 빅 데이터 및 분석은 새로운 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 수요를 정확하게 예측하고 올바른 유통업체와 협력하여 이러한 요구를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

최적화된 배송 경로 파악에 도움

공급망 관리의 가장 큰 과제 중 하나는 올바른 배송 경로를 예측하고 선택하는 것입니다. 종이에 좋아 보이는 것이 여러 가지 문제로 인해 실시간으로 작동하지 않을 수 있습니다.

빅 데이터와 사물 인터넷이 엄청난 도움을 주는 곳입니다. 가능한 최저 비용으로 빠른 배송을 제공하기 위해 배송 경로를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 운전자를 위한 GPS 기술은 다양한 정보 피드의 실시간 데이터와 결합될 때 이전과는 달리 물류 관리를 효율적이고 고도로 최적화합니다.

운전자는 최적의 경로를 선택하고, 연료 소비를 줄이고, 효율성을 높이고, 전체 비용을 낮추는 데 교통 패턴을 활용할 수 있습니다.

고객 수요를 정확하게 예측

빅 데이터 및 분석을 통해 회사는 이제 모든 계절에 고객 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이는 재고를 20~30% 이상 줄이는 데 도움이 되므로 공급망 관리자에게 상당한 도움이 됩니다.

빅 데이터는 가격 책정, 지정학적 영향, 계절 변화, 경쟁사 활동과 같은 다양한 상황 및 환경 요인을 활용하여 고객 수요를 정확하게 예측합니다. 이를 통해 재고가 고객 요구 사항을 효율적으로 충족하는 비율인 채우기 비율이 3~7% 이상 향상됩니다.

배포 단순화 및 향상

이러한 광범위한 분석을 통해 빅 데이터는 물류 회사의 유통 네트워크를 간소화하는 데 도움이 될 것입니다. 빅 데이터는 창고에 보관된 재고를 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 100개 이상의 작은 창고를 사용한다면 지금 당장 적절한 빅데이터와 분석을 통해 더 큰 20개의 창고에 모든 상품을 보관할 수 있습니다.

창고 수를 줄이면 고객 수요가 특정 장소에 모이고 변동성에 덜 민감합니다.

비즈니스 모델 개선 지원

빅 데이터는 실시간 위치 기반 데이터를 활용하여 기존 비즈니스 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 다음 예를 고려하십시오.

지리적으로 인접한 두 개의 서로 다른 서비스 영역에서 제품을 공급하는 회사는 빅 데이터 분석을 사용하여 배송 영역을 결합할 수 있습니다. 이는 고객 대기 시간을 줄이고 문제 해결을 개선하는 데 도움이 됩니다.

빅데이터와 분석을 통해 기업은 자산 분배를 최적화하고 경쟁자를 효과적으로 이길 수 있습니다.

운영 효율성 및 추적 개선

기업은 빅 데이터 분석을 활용하여 유통망 문제를 해결할 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 채택한 기업의 50% 이상이 고객 만족도와 제품 수요가 눈에 띄게 증가한 것으로 나타났습니다.

빅데이터는 수많은 리소스 사이에서 자산의 분포를 추적하는 가장 쉽고 효율적인 방법입니다. 회사는 보고서를 사용하여 필요한 정보를 찾고 공급업체 및 고객과 효율적으로 협업할 수 있습니다. 이것은 제품을 회수해야 할 때 매우 가치 있고 시간을 절약해 줍니다.

빅 데이터 및 분석: 공급망 관리의 차세대 빅 프론티어

공급망이 계속해서 복잡해짐에 따라 빅 데이터 분석의 잠재력을 활용하여 비용을 줄이고 전반적인 효율성을 개선하는 것이 필수적입니다. 빅 데이터가 이제 막 등장하고 있지만 빅 데이터가 공급망 관리를 전체적으로 재편하고 있으며 현재 미래를 위한 길을 닦고 있다는 사실에는 이견이 없습니다.

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