물류 문제, 공급 중단, 심지어 재고 시나리오에 이르기까지 모든 잠재적인 흥망성쇠에 대한 자세한 청사진을 갖고 사업을 보호한다고 상상해보세요. 이는 먼 환상처럼 들릴 수 있지만, 1950년대에 개발되어 전략적 방법인 시나리오 계획의 개념은 1970년대 상업 세계, 실제로 오랫동안 잠재적인 사건에 대한 특정한 통찰력을 제공해 왔으며, 이를 사전에 해결하기 위한 관련 전략도 제공해 왔습니다.
오늘날, 기술의 발전으로 공급망 시나리오 계획은 새로운 차원에 도달하여 불확실성을 처리하고 미래에 대비한 전략적 공급망 계획을 제공하는 데 도움이 됩니다. 공급망 불확실성이 무엇인지, 시나리오 계획이 공급망에 어떻게 적용되는지, 그리고 첨단 기술로 어떻게 더욱 강화되는지 알아보려면 계속 읽어보세요.
차례
1. 공급망 불확실성 이해
2. 공급망의 시나리오 계획
3. 기술을 통한 시나리오 계획 강화
4. 미래 예측으로 불확실성을 탐색하다
공급망 불확실성 이해
"만약 삶이 예측 가능하다면 그것은 삶을 멈추고 맛도 없을 것입니다." - 엘리노어 루즈 벨트 한때 이에 대해 유명하게 언급했는데, 이는 불확실성에 흥미진진한 풍미를 더합니다. 그러나 인간의 본성에는 두려움의 불확실성, 연구에 따르면. 그러나 그것은 연구자들이 중요성을 잘 알고 있는 사실입니다. 불확실성의 정의 및 분류이는 이러한 문제를 다루기 위한 보다 정보에 입각하고 효과적인 전략을 계획하는 기본 단계가 됩니다.
공급망 관리에서는 시간이 꽤 오래 걸릴 수 있습니다. 이슈 목록 다른 분야와 마찬가지로 다음 사항은 영향력이 매우 크고 다양한 미래 가능성과 복잡한 상호의존성을 탐색하기 위한 시나리오 계획을 처리하는 데 특히 효과적일 수 있기 때문에 두드러집니다.
지정학적 긴장은 오늘날 글로벌 공급망에서 가장 중요한 불확실성 중 하나입니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 홍해 위기 후티 반군의 화물선 공격과 우크라이나 내 갈등으로 인해 국제 화물 운송이 중단되고 있습니다. 무역 중단. 2024년 XNUMX월 현재 이러한 지속적인 문제로 인해 수에즈 운하와 흑해 항구를 통한 교통량이 상당히 감소했으며, 대체 경로의 사용이 증가했습니다. 이러한 변경으로 인해 지역 운송 경로가 크게 변경되어 원치 않는 지연과 비용 증가가 발생합니다.
공급망의 불확실성 목록에서 다음은 약간 진부하게 들릴 수 있지만 경제적 불확실성입니다. 사실, 세계 경제 포럼 (WEF)글로벌 독립 비정부 기구인 IMF는 2024년에도 경제가 대체로 불확실성에 시달릴 것이라고 보고했습니다. 그 결과, 대부분 기업은 지출과 예산 책정에 더욱 주의를 기울여야 하며, 이는 공급망 관리 접근 방식과 전략에 간접적으로 영향을 미치고 있습니다.
이러한 경제적 불확실성과 밀접한 관련이 있는 것은 주로 전 세계적으로 가격 상승으로 인한 인플레이션으로 인해 발생하는 고객의 기대와 수요의 변화입니다. 여기에는 지난 몇 년간의 글로벌 건강 산업의 혼란의 여파도 포함됩니다. 이러한 변동하는 수요는 공급망 배열에 필요한 과제와 신속한 조정을 강조하여 이에 따라 적응합니다.
전체적으로 위의 모든 사항은 공급 및 재고 관리, 글로벌 공급망 관리에 직접적인 영향을 미칩니다. 여러 공급 지연과 물류적 제약이 최적의 재고 수준을 위협하는 한편, 인플레이션율은 원자재와 인력 모두에서 비용을 증가시킵니다. 이러한 복잡성에 대처하려면 공급망 운영에서 전략적 계획과 적응력이 필요합니다.
공급망의 시나리오 계획
마찬가지로 시나리오 계획이 사용됩니다 다양한 이해관계자가 적절한 전략을 미리 갖추고 다양한 잠재적 사례를 예상하고 대비할 수 있도록 돕기 위해 다양한 불확실성에 대한 관련 시나리오를 시각화, 생성 및 분석하는 공급망 시나리오 계획은 기업이 여러 잠재적 사례, 특히 공급망 중단 및 위험에 대비하는 데 도움이 됩니다.
기업은 여러 시나리오를 구상하고 이에 대한 관련 전략을 준비하거나 핵심적이고 관련 있는 시나리오에만 집중할 수 있습니다. 이러한 계획의 주요 목적은 보다 현실적이고 체계적인 방식으로 잠재적 위험과 중단을 식별하고 문제를 미리 처리하기 위한 신속하고 효과적인 대응을 준비하는 것입니다.
공급망 시나리오 계획을 구현하는 단계는 일반적으로 내부 및 외부 요인에 의해 주도되는 주요 추세를 분석하여 관련된 중요한 불확실성을 파악하는 것으로 시작합니다. 적용 가능한 관련 불확실성이 파악된 경우에만 회사는 이를 기반으로 시나리오를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 회사는 다양한 시나리오 테스트를 통해 관련 전략을 개발하고 개선한 후 채택된 전략을 기반으로 각 시나리오에 대한 실행 가능한 대응 계획을 개발할 수 있습니다.
일반적으로 시나리오 계획 접근 방식은 다음에 초점을 맞춥니다. 다른 시나리오들 최상의 경우(낙관적)와 최악의 경우(비관적) 또는 평균/가장 가능성 있는(가장 추측적인) 시나리오와 같은 시나리오는 다양한 공통적인 공급망 불확실성에 기반한 포괄적인 전략을 만드는 데 도움이 됩니다. 여기에는 지정학적 혼란, 경기 침체, 노동력 부족, 심지어 자연 재해가 포함됩니다. 기술의 발전으로 오늘날 시나리오 계획 작업이 더 쉽고 신뢰할 수 있게 되어 더욱 풍부하고 다양해졌습니다.
기술을 통한 시나리오 계획 강화
데이터 처리 및 예측 분석
기술은 데이터 수집, 분석 및 사용에 대한 혁신적인 접근 방식을 통해 공급망 시나리오 계획을 변화시키고 있으며, 속도, 선제성 및 정확성이라는 세 가지 키워드를 염두에 두고 있습니다. 데이터 처리 속도는 생성적 AI 및 고급 분석 기술로 구현된 실시간 데이터 피드와 빠른 데이터 처리 기능을 통해 구현됩니다.
이러한 실시간 데이터와 고급 분석 도구를 사용하면 회사에서 분석할 수 있습니다. 대량의 데이터 빠르게, 오래된 정보 대신 현재 추세에 맞춰 조정합니다. 빠른 심층 분석은 시나리오 계획 모델에서 전체 의사 결정 프로세스를 더 빠르게 만들고 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.
한편, AI 기술이 가능하게 한 예측 분석 기능도 선제적 접근 방식에서 새로운 표준을 설정하고 있습니다. AI와 기계 학습 이제 예측 시 내부 및 외부 데이터 소스를 통합할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 이제 기존의 반응형 과거 데이터 기반 접근 방식에만 의존하지 않고 여러 가지 잠재적 시나리오를 예상하고 분석할 수 있습니다.
간단히 말해서 AI의 추세 조직 및 분류 능력은 또한 어떤 시나리오를 계획할 것인지 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 영향과 확률이를 통해 예측 및 운영 정밀도를 비롯한 데이터 정확도가 크게 향상됩니다.
실시간 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈
디지털 트윈은 물리적 객체 또는 시스템의 동적 가상 복제본으로, 종종 센서와 IoT 장치를 통해 원래 대응물에 연결되어 실시간 동작을 미러링하고 예측 분석 및 최적화를 허용합니다. 디지털 트윈은 실제 운영을 중단시킬 위험 없이 현실적인 결과를 얻는 동시에 전략적 의사 결정을 위한 다양한 시나리오를 시뮬레이션하는 실용적인 방법을 제공합니다. 다음과 같은 기술을 사용합니다. 민감도 분석물리적 공급망의 이러한 디지털 복제본은 시나리오 모델링을 사용하여 다양한 시간적 범위와 성장 프로필을 계획하고 결과에 영향을 미치는 다양한 중요 변수를 인식할 수 있습니다.
이러한 디지털 트윈은 다양한 전략 실험에 대한 다양한 시나리오를 시뮬레이션하는 테스트베드 역할을 합니다. 이러한 복제본은 IoT 센서, ERP 시스템, 공급망 네트워크 내의 고객 피드백을 포함한 다양한 소스의 데이터에 연결됩니다. 또한 동일한 매개변수와 재무 목표로 구성되며 운영체계에 연결됨 공급망의 종단 간 실시간 모니터링을 위해.
본질적으로, 이러한 디지털 모델은 공급망이나 물류 자산을 매수 또는 임대하는 것과 관련된 의사 결정이나 물류 운영을 인소싱할지 아웃소싱할지를 결정할 때와 같이 복잡한 상황에서도 이해 관계자가 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 이러한 디지털 트윈은 실시간 시뮬레이션을 통해 시나리오 계획을 변환하여 잠재적 및 미래의 과제에 대한 최적의 전략을 식별합니다.
AI와 머신러닝의 지속적인 발전
데이터 처리 속도, 볼륨 용량, 예측 정확도 외에도 AI와 머신 러닝은 지속적인 개선을 통해 공급망 시나리오 계획에 더 많은 가치를 더합니다. 이는 실제로 다음과 일치합니다. 고유한 머신 러닝 기술과 AI 시뮬레이션. 이러한 속성은 새로운, 알려지지 않은, 고유한 시나리오를 만들 수 있게 하며, 이는 잠재적 혼란을 더 잘 예상하고 관리하기 위해 "만약" 시나리오 생성의 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
따라서 AI와 머신 러닝은 지속적으로 개선할 수 있습니다. 시나리오 생성 각 시나리오에 대한 독특하고 포괄적인 내러티브 개발을 포함한 프로세스와 업데이트된 관련 전략을 형성하는 것 외에도. 전략에 대한 지속적이고 지속적인 평가를 제공할 수 있는 AI 도구의 등장은 때때로 업데이트된 솔루션에 대한 시기적절하고 적절한 평가를 보장하는 데 도움이 됩니다.
미래 예측으로 불확실성을 탐색하다
오늘날 공급망은 많은 불확실성에 대처해야 합니다. 지정학적 긴장, 경제적 불안정, 변화하는 고객 수요, 공급 및 재고 관리의 과제는 공급망의 이해 관계자가 고려하고 계획해야 하는 불확실성 중 일부이며, 이에 따라 적절한 선제적 조치를 취해 해결해야 합니다.
시나리오 플래닝은 공급망의 불확실성에 대비해 기업을 준비하는 가장 강력하고 체계적인 접근 방식 중 하나입니다. 광범위한 가능한 이벤트에 대한 포괄적인 시뮬레이션을 통해 여러 가지 잠재적 시나리오를 예측하고 분석하여 기업이 불확실성을 헤쳐 나갈 수 있는 관련 전략을 개발할 수 있습니다.
오늘날 첨단 기술은 시나리오 계획의 효과를 크게 향상시키고 있습니다. 데이터 및 예측 분석, 디지털 트윈, AI 및 머신 러닝의 지속적인 발전은 끊임없이 변화하는 글로벌 경제에 적응하기 위해 시나리오 계획 모델을 더욱 강화하고 개선할 수 있는 기술 중 일부입니다.
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