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지능형 자동화를 통한 소매금융의 디지털 미래 구축
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제조업체는 공급망 병목 현상에 직면해 있습니다. 또한, 높은 수요로 인해 계획과 예측을 위한 시간이 거의 없고 성장도 훨씬 더디다는 문제에 직면해 있습니다. 낭비와 반복적인 수동 작업을 줄이기 위해 제조업체는 IA(지능형 자동화)를 통해 재고 관리를 최적화하는 것을 고려해야 합니다.
IA는 디지털 워커를 배치하여 단계별 태스크를 수행하고 워크플로 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이는 AI(인공 지능)과 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 결합하여 수행됩니다. IA 디지털 워커를 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 보조자라고 생각하십시오.
이 디지털 기술을 어떻게 재고 관리에 직접 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
흔히 말하는 '적을수록 좋다'라는 말이 있습니다. 이는 특히 재고 관리에 있어 더욱 그렇습니다. IA를 통해 제조업체는 재고 관리에 대한 집중을 줄여 R&D 및 수요 창출에 자원을 투입할 수 있습니다.
자동화가 가능해지기 전에는 직원들이 ERP 시스템에서 거래를 수동으로 시행해야 했습니다. IA를 적용함으로써 디지털 워커는 이제 인간의 개입 없이 오래된 제품은 뒤로 하고 새 제품에 대한 거래를 시행할 수 있습니다.
레거시 시스템과 방대한 재고 데이터가 있는 경우에도 IA가 도움이 될 수 있습니다. 디지털 워커를 배치하여 창고 동향 및 과거 수요와 같은 표준 요소를 일기 예보와 같은 덜 명확한 지표와 결합하여, 재고를 추적하고 적절한 재고 수준을 식별할 수 있습니다.
디지털 워커는 재고 회전율, 대기 시간, 비용을 검토한 후, 창고 공간을 고려하면서 개별 구성 요소에 대한 최적의 리드 타임을 계산하여 공급 결정을 내릴 수도 있습니다.
수동으로 재고를 추적하려면 직원들이 대량의 데이터를 분석하는 데 많은 시간을 소비해야 하며, 시간이 많이 걸리고 지루한 작업으로 인해 원치 않는 오류와 재작업이 발생하는 경우가 많습니다. 펜과 종이로 된 스프레드시트는 이제 과거의 유물에 불과합니다. 직원들은 부정확한 재고 수, 매출 손실, 시간과 노력 낭비를 방지하기 위해 더 나은 업무 방식이 필요합니다.
초기 계획 단계와 자동화된 프로세스 개발에 모범 사례를 통합하는 것이 좋습니다. 어떤 프로세스가 자동화에 가장 적합한 첫 번째 후보인지 식별합니다. 태스크 및 프로세스 마이닝과 같은 자동화된 프로세스 검색 방법은 현재 프로세스를 분석하고 병목 현상이나 개선 영역이 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
글로벌 제과업체, 제품 라벨링 예외 사항을 포착하여 700만 달러 이상을 절약하다
유통 센터의 물량이 많아 라벨링 오류가 발생하여 배송되지 않은 제품이 대폭 할인되거나 폐기된 적이 있었습니다. 디지털 워커가 제품 라벨링 예외 사항을 더 빠르게 포착하여 연간 700만 달러의 수익 손실을 절약할 수 있었습니다.
"저는 모두에게 도전합니다. 발전하기 위한 프로세스를 찾고 있다면, 열린 마음으로 창의적인 태도를 갖추고 상상력을 활용하세요."
Martin Rupert, The Hershey Company 비즈니스 프로세스 자동화 책임자
재고 관리 프로세스의 각 단계를 수동으로 수행할 경우 인적 오류, 속도 저하 및 비효율성이 발생하기 쉽습니다. IA 디지털 워커가 각 단계에서 도움이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
IA를 통해 제조업체는 배송이 정시에 이루어지도록 보장할 수 있으며 거버넌스 및 엔드투엔드 가시성을 개선하여 중단 기간 동안에도 고객의 여정을 최적화할 수 있습니다.
올바른 관리 시스템을 선택하는 것은 자동화할 프로세스를 결정하는 것만큼 중요합니다. 자동화된 재고 관리의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
고객과 소통하고 운영 효율성을 유지하는 것은 운송 및 물류 제공업체의 지속적인 과제입니다. 다행히도, IA는 고객 여정을 혁신하고 화물 관리를 최적화하며 데이터를 통찰력으로 전환하는 데 도움이 됩니다. IA의 작동 원리는 다음과 같습니다.
사례 연구를 읽고 지능형 자동화가 Waitrose가 매장 재고 수요를 충족할 뿐만 아니라 이를 넘어서는 데 어떻게 도움이 되었는지 알아보십시오.
제조 자동화는 변화하는 시장 역학, 기술 부족, 새로운 경쟁자로 인한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 빠르게 변화하는 조세 제도, 진화하는 정부 정책, 국제 무역 전쟁 및 원자재 부족으로 인해 제조업체는 RPA, IA, AI를 디지털 전환 노력의 기반으로서 채택해야 합니다. IA의 작동 원리는 다음과 같습니다.
사례 연구를 읽고 한 제조업체가 어떻게 RPA를 통해 재고 관리에 드는 노력을 35%나 줄였는지 알아보십시오.
시중에는 수많은 IA 소프트웨어가 있으므로 비즈니스 목표, 인프라 요구 사항, 확장성 노력에 맞는 소프트웨어를 선택하십시오. 자동화할 수 있는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다.
초기 매개 변수가 정의되면 디지털 워커가 자동으로 계속해서 재고 흐름을 관리합니다. 100%의 정확도로 연중무휴 작업이 진행되기 때문에 주문 생성, 팀 구성원에게 부족한 재고에 대한 경고, 이행 상태가 좋지 않을 때 대체 공급업체 찾기 등 전체 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
자동화된 재고 관리를 통해 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
IA는 다음을 통해 재고 절감 실현:
IA는 다음을 통해 프로세스 중 낭비를 제거할 수 있음:
IA는 다음을 통해 매립 폐기물을 줄임:
IA는 다음을 통해 총 비용 절감 효과를 높임:
재고 관리가 복잡하거나 낭비될 필요는 없습니다. 지능형 자동화를 재고 프로세스에 통합하면 공급망을 최적화하고 직접적인 비용 절감 결과를 확인할 수 있습니다. 재고 자동화는 정확성을 높이고, 낭비를 줄이며, 시스템을 연결하여 확장성을 더욱 쉽게 해줍니다.
자동화는 제조업체가 앞으로 나아갈 수 있는 방법입니다. 또한, 인적 자원과 현금 자원을 확보하여 강력한 운영을 유지하고 역량을 확장하는 데 도움이 됩니다. 시간이 많이 소요되고 반복적인 태스크를 줄이고, 지능형 자동화가 왜 산업의 미래인지 알아보십시오.
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