기업이 글로벌 물류의 복잡성으로 인해 어려움을 겪고 있는 가운데, 공급망에 AI를 배포하는 것은 경쟁 우위를 유지하려는 기업의 핵심이 되었습니다. 이 기사에서는 공급망에서 AI의 중요성을 강조하고 공급망 관리 최적화에서 AI의 실질적인 이점을 생생하게 보여주는 성공 사례에 대한 통찰력을 제공합니다.  공급망은 제품이나 서비스를 생산하고 최종 소비자에게 전달하는 개인 및 조직의 전체 네트워크입니다. 원자재 조달, 제품 제조 및 조립부터 운송, 창고 보관, 최종적으로 고객의 손에 도달하는 모든 단계가 포함됩니다.  공급망 부문 응답자 중 49%는 중단으로 인해 계획 수립에 어려움이 따른다고 답했습니다.  44%는 공급망 설치 공간으로 인해 문제가 발생하여 연중 변경이 필요하다고 밝혔습니다.  맥킨지  오늘날 이 다면적인 네트워크는 지정학적 긴장, 경제 변동, 기후 변화, 진화하는 규제 등 많은 혼란에 직면해 있습니다. 동시에 공통 목표는 고객 만족, 비용 최적화 탄력성, 적응 등 업계를 초월합니다. 과제와 목표 모두 혁신적인 솔루션을 요구하며, 공급망 최적화는 효율성을 보장하는 중요한 요소로 떠오르고 있습니다.  공급망 최적화에 대한 간략한 개요  공급망 최적화(SCO)는 가능한 가장 효율적이고 비용 효율적인 방법으로 원자재부터 최종 고객까지 상품과 서비스의 흐름을 관리하는 데 전념하는 복잡한 분야입니다. SCO는 가능한 최고 효율성을 보장하기 위해 공급망 운영을 조정하는 것입니다.   공급망 최적화의 5대 과제:    고객 수요를 정확하게 예측하는 것은 재고 수준, 운송 가능성 및 생산 일정을 최적화하는 데 중요합니다. 수요 예측:    재고 보유 비용과 재고 부족 위험 사이의 균형을 유지합니다. 재고 관리:    특히 교통 혼잡 및 연료 가격과 같은 요인을 고려하여 상품 운송을 위한 가장 효율적이고 비용 효과적인 경로를 선택합니다. 운송 최적화:    경쟁력 있는 가격과 품질을 제공하는 신뢰할 수 있는 공급업체를 찾습니다. 공급업체 선정 및 관리:    공급망 내 모든 참여자 간의 효율적인 협력. 협업 및 커뮤니케이션:  이러한 문제를 해결하기 위해 SCO는 데이터 분석, 수학적 모델링, 최적화 알고리즘, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 사용합니다. 이러한 도구는 기업이 글로벌 공급망의 역동적인 환경을 정밀하게 탐색할 수 있도록 종합적으로 지원합니다.  특히 AI와 ML은 공급망 효율성을 추구하는 데 강력한 동맹으로 등장합니다.    및 기계 학습 서비스를 활용하면 작업을 자동화하고, 예측 정확도를 높이며, 실시간 의사 결정을 내릴 수 있어 변화하는 상황에 직면하여 기업이 민첩성과 대응력을 유지할 수 있습니다. AI 개발  AI 통합을 통한 공급망 관리 최적화  AI는 공급망 효율성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 공급망 관리의 다양한 영역에서 사용될 수 있습니다.   가시성 및 투명성 향상:  실시간 데이터 수집 및 분석 - 재고 수준, 배송 위치 및 잠재적 중단에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.  예측 분석 - AI는 기록 데이터와 일기 예보, 경제 동향, 잠재적인 중단, 유지 관리 요구 사항과 같은 외부 요인을 분석할 수 있습니다.   운영 및 의사결정 최적화:  재고 관리 - AI는 수요를 예측하고, 리드 타임과 계절적 패턴을 고려하고, 재고 과잉 또는 재고 부족과 관련된 비용을 최소화하여 재고 수준을 최적화할 수 있습니다.  경로 최적화 - AI 알고리즘은 교통 상황, 연료 소비, 일정 등의 요소를 고려하여 운송 비용과 재고 비용 간의 균형을 찾는 방식으로 가장 효율적이고 비용 효율적인 운송 경로를 결정할 수 있습니다.  창고 자동화 - AI 기반 로봇은 선별, 포장, 분류와 같은 작업을 자동화하여 창고의 속도, 정확성 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다.   탄력성 및 위험 관리:  위험 식별 - AI는 데이터를 분석하여 잠재적인 중단이나 공급망 취약성을 식별할 수 있으므로 기업은 그 영향을 최소화하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다.  시나리오 계획 - AI는 자연 재해나 경기 침체와 같은 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있어 기업이 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 비상 계획을 개발하는 데 도움이 됩니다.  사기 탐지 및 예방 - AI는 주문 데이터 및 금융 거래에서 이상 현상을 탐지하여 잠재적인 사기 시도를 식별하고 재정적 손실로부터 기업을 보호할 수 있습니다.   지속 가능성 및 고객 경험:  지속 가능성 향상 - AI는 프로세스를 최적화하여 폐기물을 줄이고, 에너지 소비를 최소화하고, 연료 사용을 최적화하여 보다 지속 가능한 공급망에 기여할 수 있습니다.  개인화 및 맞춤화 - AI는 개인 선호도와 구매 내역을 기반으로 제품 추천 및 제안을 맞춤화하여 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.  특히 AI가 소매 업계의 공급망을 재편하는 데 어떻게 혁신적인 역할을 하는지 실제 사용 사례를 통해 살펴보겠습니다.  지능형 공급 최적화 시스템 개발  미국 전역에 유통 지점을 두고 있는 배관 도구 및 장비 제조업체인 우리 고객은 공급 프로세스를 최적화하는 데 도움이 필요했습니다.  주요 어려움은 중국 공장에서 미국 유통 센터로 상품을 운송하는 것과 관련된 높은 경험에서 비롯되었습니다. 고객은 거의 모든 주에 걸쳐 수많은 창고와 판매 지점을 유지했습니다. 따라서 최적의 라우팅을 결정하는 것은 쉽지 않은 작업이었습니다.  또한 선호하는 운송 체인을 고려하는 것도 중요했습니다. 각 제품은 중국 항구의 선적 컨테이너에서 여행을 시작하고 태평양을 거쳐 미국 항구에 도달한 후 트럭을 타고 지정된 창고까지 계속 여행합니다. 그 후 제품은 최종 배송 지점으로 최종 배송을 기다립니다.  고객은 다음과 같은 기능을 원했습니다.  사용 가능한 창고를 지정합니다.  일부는 과거 데이터에서 자동으로 파생되고 다른 일부는 사용자가 수동으로 선택한 배포 지점을 식별합니다.  해당 수량과 함께 항목 목록을 생성합니다.  항구 목록이 있어요.  마지막으로 고객은 팔레트 유무에 관계없이 선적 컨테이너 내에서 상품을 포장하는 다양한 방법을 비교할 수 있기를 원했습니다. 최적화 문제의 결과는 최적의 운송 일정 및 관련 비용 통계를 산출해야 합니다.  그러나 사용 사례를 자세히 살펴보기 전에 지능형 솔루션에 사용되는 기본적인 수학적 개념을 빠르게 개괄적으로 살펴보겠습니다.  공급망 효율성을 위한 정수 프로그래밍  정수(선형) 프로그래밍(IP)은 일부 또는 모든 변수가 정수(정수) 값을 가져야 한다는 점을 고려하면서 선형 관계 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 데 사용되는 수학적 최적화 기술입니다. IP 문제의 일반적인 형태는 일련의 선형 제약 조건에 따라 선형 목적 함수를 최대화(또는 최소화)하는 것입니다. 여기서 결정 변수 중 일부 또는 전부는 정수여야 합니다.  목적 함수는 의사결정 변수의 선형 조합이고 제약 조건은 변수가 충족해야 하는 선형 부등식 또는 동일성입니다. IP 문제의 수학적 공식은 다음과 같이 표현될 수 있습니다.   x₁, x2, ..., xₙ 값은 결정 변수이고, c₁, c2, ..., cₙ는 목적 함수의 계수, aᵢⱼ는 제약 방정식의 계수, bᵢ는 상수입니다.  IP 문제를 해결하려면 선형 제약 조건과 변수가 정수여야 한다는 추가 요구 사항을 충족하면서 목적 함수를 최적화하는 결정 변수의 값을 찾는 것이 포함됩니다. IP 문제는 운영 연구, 물류, 제조, 금융, 통신 등 다양한 분야에서 일반적으로 사용되며 의사결정 변수는 정수여야 하는 수량을 나타내는 경우가 많습니다.  정수 프로그래밍은 이산(정수) 변수를 포함하는 복잡한 의사 결정 프로세스를 모델링하는 기능으로 인해 공급망 최적화 문제를 해결하는 데 유용한 도구입니다.   공급망 최적화의 맥락에서 IP를 적용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.    IP는 저장 용량, 수요 변동성 및 주문 수량과 같은 제약 조건을 고려하여 공급망의 다양한 단계에서 다양한 제품에 대한 최적의 재고 수준을 결정하는 데 도움을 줄 수 있으며, IP 모델은 보유 비용과 재고 부족 사이에서 최상의 균형을 찾을 수 있습니다. 재고 관리:    IP는 생산 능력, 원자재 가용성, 수요 예측 등의 요소를 고려하여 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 이 모델은 비용을 최소화하면서 수요를 충족하기 위해 각 제품에 대한 최적의 생산 수량을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생산 계획:    IP 모델을 적용하여 공급망 네트워크의 전체 구조를 최적화할 수 있습니다. 라우팅 및 스케줄링:    IP 모델을 적용하여 공급망 네트워크의 전체 구조를 최적화할 수 있습니다. 공급망 네트워크 최적화:    IP 모델은 수요 예측 데이터를 통합하여 생산 및 유통 결정을 최적화하는 동시에 공급망 운영을 예상 고객 수요에 맞춰 조정하여 과잉 재고 또는 재고 부족의 위험을 줄일 수 있습니다. 수요 계획:  공급망 물류 강화 - ELEKS의 솔루션 개요  고객의 요구 사항을 충족하기 위해 우리는 세라믹 싱크대, 변기, 비데, 가스 밸브, 욕조 믹서 등 5가지 품목에 대한 공급 일정, 경로 및 재고 수준을 최적화하는 정수 프로그래밍 기술의 이점을 활용하는 시스템을 만들었습니다( 해당 HS 코드는 6910.10.0030, 6910.10.0010, 6910.10.0025, 8414.90.1080, 7323.93.0080입니다. 시스템은 구성, 시뮬레이션, 분석의 세 가지 주요 부분(또는 페이지)으로 구성됩니다. 다음 단락에서는 각각에 대해 설명합니다.   데이터 및 애플리케이션 세부 정보의 기밀성을 보장하기 위해 이름과 실제 위치를 익명화하여 최적화 문제를 해결하는 데 있어 AI의 효율성을 보여주는 간단한 데모 애플리케이션용 프로토타입을 만들었습니다.  구성 페이지  사용자는 사용 가능한 창고, 유통 지점 및 원하는 항구를 선택하여 최종 최적화 라우팅에 참여할 수 있습니다. 또한 고객은 원하는 상품과 고객에게 운송할 해당 상품의 수량을 지정할 수 있습니다. 마지막으로 배송이 계획된 경우를 대비해 날짜 선택기입니다.  시스템은 예상 수요를 기준으로 배송일에 남은 재고를 계산하고 창고 잔여량에 맞춰 계획된 배송을 할당합니다. '최적화' 버튼을 클릭하면 모든 마법이 일어납니다! 최적화 작업을 설정하고 솔루션을 시작합니다. 몇 초 후에 나머지 두 페이지에서 결과를 확인할 수 있습니다.   시뮬레이션(지도) 페이지  이 페이지는 고객에게 제안된 모델 솔루션의 정확한 시뮬레이션을 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 사전 논의에서 우리는 고객에게 적합한 INCOTERMS를 심의하고 CFR에 대한 합의에 도달했습니다. 고객은 각 단계의 시간을 지정하고 해당 버튼을 눌러 이 시간 동안 공급망의 상태를 확인할 수 있습니다.  먼저 포인트 종류는 운송차량(선박, 트럭)용 2개, 항만(주황색), 창고(보라색), 유통포인트(녹색) 3개로 총 5가지이다. 지도는 대화형입니다. 즉, 사용자가 어떤 지점이나 연결 위로 마우스를 가져가면 해당 개체와 관련된 정보를 볼 수 있습니다.  예를 들어 창고와 유통 지점을 연결하는 파란색 선은 라스트 마일 배송 계획을 표시하고 각 상품이 매일 배송되는 양에 대한 정보를 포함합니다. 선박 위로 마우스를 가져가면 선박의 용량, 컨테이너 유형, 각 물품의 적재량, 경로에 대한 정보가 표시됩니다.   분석 페이지  이 페이지에는 모델이 제안한 솔루션에 대한 모든 데이터와 통계가 포함되어 있습니다. 사용자는 각 선박과 트럭의 위치, 예상 도착 시간, 경로 및 충전량 등 배송 계획을 관찰할 수 있습니다. 비용이 모두 포함된 원형 차트에서 시작하여 다양한 항구, 창고 및 유통 지점 간의 배송 비용에 대한 히트맵으로 끝나는 여러 차트도 있습니다.  또한 고객은 다양한 유통 지점에 대한 상품별 가격 그래프를 관찰하고 해당 데이터를 기반으로 해당 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.   성능 지표: ELEKS의 솔루션과 클라이언트의 레거시 시스템 비교  다음 과제는 실제 시나리오에서 솔루션을 테스트하고 이를 고객의 접근 방식과 비교하는 것이었습니다. 이를 위해 고객은 1개월의 기간을 고려했습니다. 작업의 주요 조건(예: 사용 가능한 항구, 위치, 창고 및 클러스터 수)은 이전 단락의 그림에서 관찰됩니다. 결과적으로 우리 모델의 솔루션은 운영 비용, 평균 라스트 마일 배송 시간, 창고 유휴 시간 감소 측면에서 더 효과적이었습니다.  클라이언트는 월 평균 5.76%의 비용 절감을 달성했으며 일부 클러스터의 경우 배송 시간을 50% 단축했습니다.  ELEKS 데이터 사이언스 팀  데이터에 따르면 우리 솔루션을 활용하는 것이 고객에게 더 유리한 것으로 입증되었으며 결과적으로 품목당 가격이 절감되었습니다. 이러한 결과는 다양한 요인에 기인할 수 있으며, 주요 요인은 다음과 같습니다.  더욱 지능적인 상품 유통  더욱 최적의 배송 네트워크  보다 효율적인 라우팅 및 창고 보관  예를 들어, 우리 솔루션에는 모델이 서로 다른 창고의 다양한 상품에 대한 최종 배송을 제안하는 일부 클러스터가 포함되어 있습니다(설명은 배송 네트워크에 깊이 있으며 우리 모델은 이러한 최적화 가능성을 발견했습니다). 창고 간 상품 분포는 다양했습니다(주로 워싱턴과 뉴욕의 창고 간).  언뜻 보면 그 차이는 그다지 중요하지 않지만 결과는 그 자체로 말해줍니다.   결론  공급망 관리에 인공 지능(AI)을 통합하는 것은 복잡한 글로벌 물류를 효과적으로 탐색하려는 기업에게 중요한 구성 요소로 부각되고 있습니다. 혼란, 지정학적 긴장, 경제 변동 등의 과제와 결합된 현대 공급망의 다면적인 특성으로 인해 효율성과 탄력성을 달성하기 위한 혁신적인 솔루션이 필요합니다.  제시된 솔루션은 공급망 관리자의 책임을 간소화하는 데 있어 AI의 혁신적인 역할을 강조하고 공급망 물류에서 AI와 IP의 실질적인 이점을 보여줌으로써 월 평균 5.76%의 비용 절감, 일부 클러스터의 배송 시간 50% 단축을 보여줍니다.  적응성 덕분에 원활한 조정이 가능하며 사용자는 시뮬레이션 스튜디오에 액세스하여 다양한 항목과 수량과 관련된 다양한 시나리오를 실행할 수 있으며 비교 분석을 통해 다양한 상황에 대한 최적의 전략을 결정할 수 있습니다.  이 혁신적인 솔루션의 데모를 직접 예약하고 그 기능을 더 자세히 살펴보려면   . 당사에 문의하세요

AI의 잠재력 발휘에 관한 실제 사례 연구: 공급망의 AI

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