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혼란 속에서 신뢰할 수 있는 실시간 데이터는 글로벌 공급망 탄력성을 높일 수 있습니다.
공급망 리더는 지정학적 불안, 노동 문제, 인플레이션, 기후 변화, 공급 문제 및 사이버 공격에 대처하기 위한 새로운 전략을 찾고 있습니다. 제조, 반도체 및 자동차와 같은 산업의 회복 조짐은 지속적인 공급망 중단으로 인해 위험에 처해 있습니다. 가격 및 재료 가용성에 영향을 미치는 사건이 계속 발생함에 따라 많은 기업이 이제 불확실한 조건에서 더 긴 회복에 대비하고 있습니다.
새롭고 복잡한 문제는 새로운 접근 방식을 요구합니다. 한때 공급망 리더가 완벽을 열망했다면 오늘날에는 회복력과 민첩성이 만트라입니다. 디지털 가속에 앞서 출발한 사람들은 초점을 잃을 위치에 있지 않습니다. 눈에 보이는 문제와 보이지 않는 문제를 예측하고 이에 대비하기 위해 예측적이고 선제적인 운영 모델을 적극적으로 구축해야 합니다.
계획 및 위험 완화에서 가치 창출에 이르기까지 클라우드와 AI는 혁신의 핵심입니다.
Maersk와 같은 해운 대기업은 이미 혜택을 받고 있습니다. 클라우드에서 컨테이너 추적기와 같은 비즈니스 애플리케이션 호스팅<. 공급망 리더의 경우 AI 애플리케이션이 향후 3년 동안 디지털 운영에서 가장 큰 투자 영역이 될 것이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. IBM 기업가치연구소 보고서<.
공급망 리더는 AI가 미래의 핵심이라는 것을 알고 있지만 최근 맥킨지 연구<, 비즈니스 기능의 4분의 3은 여전히 스프레드시트에 의존하고 있으며 현재 4분의 1만이 일부 계획 영역에서 AI를 사용하고 있습니다. 그러나 혼돈과 변동성이라는 시급한 문제는 명확한 끝이 없습니다. 이는 기존의 계획 애플리케이션으로는 충분하지 않다는 것을 의미합니다.
거장들은 수요 변동성과 공급 제약, 심지어 생산 일정 및 유통을 관리하기 위해 모든 기능에 걸쳐 완전한 규모의 디지털 혁신을 구현하려고 합니다. 오늘날의 AI 도구를 사용하면 노동 자원을 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 할당할 수 있습니다. “코봇”과도 짝을 이룹니다.<” 위험이 발생하기 쉬운 환경의 데이터를 해석하여 인간이 안전하게 작업할 수 있도록 합니다.
위험과 기회를 더 잘 모델링하기 위한 신뢰할 수 있는 데이터
최근 IBV 벤치마킹 연구< 조직의 71%가 실시간으로 공급 및 수요 데이터를 상당한 정도로 공유한다고 밝혔습니다. 즉, 공급망이 변화함에 따라 기계 학습 모델에 사용되는 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 필요성이 더욱 중요해질 것입니다. 신뢰할 수 있고 안전한 통합 데이터 패브릭< 사람, 데이터 프로세스 및 도구를 통합하는 것은 조직이 공급망을 디지털화하는 방법입니다.
모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 더 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 기계 학습은 운영 데이터, 날씨 및 뉴스 업데이트에서 강력한 통찰력을 발굴하여 공급망 중단을 추적하고 예측할 수 있습니다. 그들은 또한 불확실성의 안개를 뚫는 새로운 운송 경로와 같은 대안 조치를 권장할 수 있습니다.
시각화 및 디지털 트윈은 확장된 공급망의 모델을 시뮬레이션하고 병목 현상과 위험이 있는 위치를 보다 명확하게 보여줌으로써 운영자가 실행을 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 프로세스 마이닝<에서도 여러 데이터 모델에 걸쳐 통합될 때 비효율성을 발견하고 공급망 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 클라우드를 통해 조직은 이러한 이점을 기업뿐만 아니라 모든 공급망 파트너로 확장할 수 있습니다.
디지털 혁신, 향상된 지속 가능성 및 인력 진화를 포함하여 보다 탄력적인 공급망을 구축하기 위한 5가지 필수 전략에 대해 알아보십시오. 다운로드
모든 기업은 하이브리드 클라우드 및 인공 지능의 혁신에 힘입어 디지털 재창조의 새로운 시대에 접어들었습니다. IBM은 고객과 협력하여 다음과 같은 5가지 디지털 이점을 제공함으로써 급격하게 변화하는 비즈니스 환경에서 고객의 성공을 도울 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 모양 그리고 예측 데이터 기반 결과에스<, 자동화하다< 생산성과 효율성을 위해 대규모로 항상 모든 접점, 현대화하다< 민첩성과 속도를 위한 인프라 변환< 새로운 비즈니스 전략, 개방형 기술, 공동 창조로
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