미국 공급망: "우리는 이제 막 시작했습니다"

바이든 대통령이 지난 XNUMX월 의회에서 연두교서(SOTU) 연설을 했을 때 기술 및 제조 비즈니스 리더들은 대통령의 격려의 말을 찾고 있었습니다. 다행히 그는 다음과 같은 직접적인 언급을 했습니다. 공급망의 미래에 영향을 미친 미국의 이니셔티브.

그는 말했다 : “여러분, 제가 이런 말을 해서 비판을 받은 것은 알지만 제 견해를 바꾸려는 것은 아닙니다. 우리는 미국의 공급망이 미국에서 시작되도록 할 것입니다. 공급망은 미국에서 시작됩니다.”

그 논평은 주로 초당적인 CHIPS에 초점을 맞췄습니다.엉덩이
미국 제조, 공급망 및 국가 안보를 강화하기 위해 연구, 개발, 과학 및 기술에 대한 투자를 돕기 위해 통과된 과학법.

미국은 다른 첨단 분야 중에서도 AI, 양자 컴퓨팅, 나노 기술과 같은 "미래 산업"의 리더가 되어야 합니다. CHIPS와 과학법은 통신 기술과 공급망을 홍보하고 배포하기 위해 잠재적으로 1.5억 달러를 책정할 수 있습니다.

다면적 이점에는 새로운 제조 일자리 창출 및 증가가 포함됩니다. 니어쇼어링 노력 더 나은 지속 가능성을 추구하며 제조 시설을 추가하고 북미 토양에 또는 더 가깝게 운송할 수 있습니다.

새로운 제조업체의 초점

CHIPS 이니셔티브는 흥미롭지만 이 분야에서 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 제조업체는 또한 내부적으로 운영을 혁신하고 업스트림 및 다운스트림 공급업체 및 유통업체 파트너십과의 외부 관계를 최적화하는 데 중점을 두어야 합니다. 이 공동 작업의 중요한 단계는 신뢰할 수 있는 공급업체와 데이터를 공유하여 관리되는 데이터에 대한 통찰력을 얻는 것입니다.

기업이 신뢰할 수 있는 공급업체 및 자재 재고를 통해 내부 및 외부적으로 공급 네트워크에 대한 가시성을 확보하면 새로운 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 가시성 및 재료 통찰력을 통해 조직은 재료를 구매할 때마다 적시에 올바른 가격으로 올바른 공급자로부터 구매하고 있음을 이해할 수 있습니다.

산업 공급망XCN2

기업은 일련의 필수 단계를 통해 산업 공급망 관리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 그리고 공급망 프로세스를 최적화하기 위한 데이터 중심 분석으로 시작합니다. 다음으로 개선이 필요한 효율성과 영역을 식별한 다음 낭비를 줄이고 작업 흐름을 간소화하며 부서 간 커뮤니케이션을 개선하기 위한 조치를 취합니다.

산업 공급망 관리 개선의 또 다른 측면은 고급 기술에 투자하는 것입니다. AI, IoT, 기계 학습 및 로봇 프로세스 자동화는 모두 공급망 효율성과 가시성을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 실시간 데이터 도구는 향상된 의사 결정 및 전략적 예측을 위해 더 나은 계획 및 실행을 지원할 수 있습니다.

변경 관리도 비슷한 점검을 받게 됩니다. 오늘날의 공급망에는 지속적인 개선 문화를 조성하기 위해 데이터 지향적인 관리자가 필요합니다. 이는 라인 작업자와 경영진 간의 커뮤니케이션을 개방하고 비효율성을 해결하며 운영을 최적화하는 더 나은 방법을 찾는 데 도움이 될 것입니다.

공급업체 및 파트너와 긴밀히 협력하는 것은 개선의 또 다른 중요한 부분입니다. 산업 공급망 관리. 경영진은 이해관계자와 견고한 관계를 구축하고자 노력해야 합니다. 공급업체, 물류 제공업체 및 기타 파트너와 협력하여 신뢰할 수 있는 데이터를 공유하면 더 나은 계획 및 조정이 가능합니다.

데이터 및 분석은 비즈니스 공급망 성과 진행 상황을 모니터링하는 데 큰 역할을 해야 합니다. 예를 들어 재고 회전율, 주문 이행률 및 배송 시간을 측정하면 경영진이 공급망 프로세스를 활성화하는 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 공급망 운영은 디지털 기반 구축을 시작해야 합니다. 이 견고한 토대가 마련되면 고급 자동화 및 증강 기능을 도입하여 프로세스 협업 및 다중 엔터프라이즈 데이터 가시성에 대한 새로운 개념을 확립할 수 있습니다.

공급망을 위한 전진

구매자 및 공급업체와 협력하고 최첨단 데이터 도구를 활용하여 기업은 다음과 같은 발전을 시작할 수 있습니다.

• 운전 자본 적정 규모: 조직은 이제 AI 전략을 사용하여 새로운/추가 부담이나 위험 없이 필요한 것만 수행할 수 있습니다.
• 인력 증강: 새로운 세대의 제조 노동자들이 다음과 같이 식물과 공장에 들어오고 있습니다. SOTU에서 Biden이 언급한. 결과적으로 기업은 새로운 AI/ML 기술로 이러한 환경을 혁신할 수 있는 절호의 기회를 갖게 됩니다. 또한 기술 숙련 인력을 활용하여 기존 및 미래의 노동 문제를 상쇄하고 있습니다.
• 생산 연속성 보장: 재료 재고에 대한 더 강력한 데이터 통찰력은 중단을 최소화하고 생산 연속성을 보장할 수 있습니다.
• 공급업체/구매자 프로세스 강화: 구매자와 공급업체가 데이터 프로세스를 강화하여 테일 지출을 줄일 수 있는 기회가 많습니다.

더 이상 유행어가 아닌, 인공 지능과 기계 학습은 이제 일상적인 기능입니다. 제조업체가 프로세스에 통합하고 있습니다. 결과적으로 기업은 지속적이고 지속 가능한 성장을 위해 이러한 도구와 공급망을 조화시킬 수 있습니다.