인공지능이 공급망을 변화시킬 것인가?

물류산업은 전 세계 GDP의 12%를 차지하며 연평균 5%의 복합성장률로 성장하고 있습니다. 이러한 예측에 따르면, 전 세계 물류 지출은 2023년까지 15조 달러 이상으로 급증할 것입니다. 이러한 추정치는 글로벌 팬데믹으로 인한 공급망 비용 급증과 함께 효율성을 향상하고 공급망 비용을 줄이기 위한 혁신적인 기술의 필요성을 증가시켰습니다.

그런데 공급망이란 무엇인가요? 가장 단순한 형태의 공급망은 제품의 생산 및 유통과 관련된 일련의 프로세스입니다. 간단해 보이지만 수동 프로세스를 자동화하고 기계를 활용하여 문제가 발생하기 전에 이를 식별함으로써 물류 지출에서 수조 달러를 줄일 수 있습니다.

다행히도 인공 지능은 비효율성을 제거하고 보다 효과적인 계획과 의사 결정을 가능하게 하는 통찰력을 창출함으로써 공급망을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 혁신임이 입증되었습니다. 문제는 AI를 공급망 프로세스에 효과적으로 적용하여 혁신적인 결과를 생성하는 방법입니다.

많은 공급망 프로세스에는 공급망을 구성하는 거래와 관련된 상품, 자금 및 정보의 흐름을 보장하기 위해 여러 문서가 필요합니다. 여기에는 계약서, 송장, 선하 증권, 배달 주문 및 신고서 등이 포함됩니다. 사람의 실수, 문서 누락 또는 기타 문제로 인해 열악한 고객 경험은 말할 것도 없고 수천 달러의 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 문서를 디지털화하고 데이터를 전자적으로 교환하는 것은 공급망에서 막대한 낭비를 제거하는 중요한 단계입니다. 인공 지능은 종이 문서를 디지털화하여 종이 없는 거래를 실현하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다.

머신러닝과 블록체인이 결합되면 인공지능의 장점이 더욱 효과적이 됩니다. 예를 들어, 로봇공학은 현재 반복적인 작업을 자동화하여 인건비를 줄이고 효율성을 높이기 위해 많은 공급망 애플리케이션에서 성공적으로 사용되고 있습니다. 그러나 로봇 프로세스 자동화는 빙산의 일각에 불과합니다.

인지 자동화는 로봇 프로세스 자동화와 같은 새로운 기회를 제공합니다. RPA는 광학 문자 인식, 텍스트 분석, ML과 같은 인공 지능 기술을 활용하여 고객 및 직원 경험을 개선합니다. 한 가지 구체적인 예는 기본적인 고객 문의에 응답하기 위해 챗봇 기술을 배포하는 것입니다. 챗봇은 콜센터 비용을 줄이고 고객 응답 시간을 늘립니다.

공급망 기술 기업이 제공하는 혁신적인 기술도 공급망의 지속 가능성에 큰 영향을 미칠 것입니다. 기술을 활용하여 CO2 배출량을 정량화하고 데이터를 광범위한 거래 파트너 네트워크 전반에 걸쳐 계획, 예약, 정산 및 배송 추적과 같은 주요 활동으로 활용합니다. 예측 분석, 엔드투엔드 가시성 및 라스트 마일은 AI를 사용하여 개선할 수 있는 주요 영역 중 일부에 불과합니다.

마지막으로, 공급망의 효율성을 향상하고 낭비를 제거하기 위해 AI가 더욱 배포됨에 따라 기업은 이러한 결정과 고객 경험 및 만족도에 미치는 영향의 균형을 맞추는 데 유의해야 합니다. 그들은 AI가 무시할 수 없는 인간 경험에 의도하지 않은 부정적인 영향을 미치지 않도록 해야 합니다.

위 내용은 인공지능이 공급망을 변화시킬 것인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!