AI 기반 수요 감지: 공급망 계획 및 예측 혁신
Kearney와 AWS에서 작성한 이 보고서로 수요 감지 기술이 공급망 예측에 긍정적인 변화를 일으키는 방법을 알아보세요.
AI 기반 수요 감지 기술의 혁신성이 공급망 예측 및 계획 프로세스를 재편하고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 풍부한 내부 공급망과 외부 시장 데이터를 활용하여 시장이 변동 중일 때도 예측 정확성을 높입니다.
기업은 팬데믹 이후 공급망에 복원력을 부여하여 사후 대응에서 사전 예방적 전략 계획으로 초점을 전환하고 있습니다. 하지만 옴니채널 분포, 소비자 동향 변화, 예상치 못한 전 세계적 사건 및 지정학적 긴장 같은 요인이 특징인 현재의 시장 환경 때문에 정확하게 예측하기가 쉽지 않습니다.
수요 감지와 기존 예측의 차이점:
- 수요 감지는 현대 공급망의 복잡성을 아우르는 보다 풍부한 소싱, 생산 운영, 배송, 주문, 재고 및 판매 데이터 모음이 필요하다는 사실을 잘 압니다.
- 데이터는 거의 실시간으로 캡처, 구조화, 통합 및 공유됩니다.
- 데이터 가용성과 검증 때문에 외부 데이터가 점점 더 중요해지고 있습니다.
- 인간의 개입을 바탕으로 한 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 사용하여 가시성 격차를 해소합니다.
- 수요 감지는 매일 또는 매시간 단위로 정확한 단기 고객 수요 예측을 구축할 수 있습니다.
공급망 관리에서의 수요 감지
인공 지능 및 기계 학습을 기반으로 한 수요 감지는 고객 행동과 잠재적 결과에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 현대 공급망의 복잡성을 효과적으로 해결합니다. 수요 감지는 핵심적인 방법이 기존 예측과 다릅니다. 수요 감지는 현대 공급망의 복잡성과, 잠재적 혼란을 야기할 수 있는 다양한 변수를 아우르는 보다 풍부한 소싱, 생산 운영, 배송, 주문, 재고 및 판매 데이터가 필요하다는 사실을 잘 압니다. 이러한 데이터는 거의 실시간으로 캡처, 구조화, 통합 및 공유되기 때문에 공급망 최신 상태를 투명하고 동적으로 확인할 수 있습니다.
수요 감지 기술은 공급업체와 벤더에서 제공하는 외부 데이터를 통합하여 예측의 정확도를 높이고 전체 공급망 생태계에서 협업을 장려합니다. 공급망 내 수요 감지를 이용하면 공급망 파트너 간의 적대 관계에서 서로 공유하는 목표를 기반으로 하는 보다 협력적인 관계로 쉽게 전환할 수 있습니다.
아무리 품질이 좋아도 내부 데이터만으로는 더 이상 미래를 예측할 수 없습니다."
외부 데이터는 점점 중요해지고 있는데, 현대 공급망 데이터 80% 이상을 공급업체, 벤더, 최종 사용자 및 제3자가 외부에서 생성하기 때문입니다.
또한 최근에는 COVID 때문에 기존 내부 데이터를 예측 목적으로 사용할 수 없는 경우가 많아 외부 데이터는 검증에서도 중요합니다. 공급망 내 수요 감지에서 기존 데이터는 더 이상 미래를 보여주는 유용한 지표가 아닙니다.
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