공급망 가시성. 단순해 보인다면 더 자세히 살펴보십시오.

오늘날의 공급망에 대한 가장 중요한 위험은 공급망 리더의 역사적 관행에 대한 확고한 믿음입니다. 기능적 우수성과 엔터프라이즈 트랜잭션 효율성이 디지털 공급망 의제를 지배합니다. 그 결과 다계층 공급망 가시성 구축에 진전이 정체되고 있음을 알게 되었습니다.

학습을 취소하는 것은 어렵습니다. 공급망 가시성을 구축하려면 기존 접근 방식을 재고해야 합니다. 오늘날 기업들은 정체되어 있습니다. 지난 XNUMX년 동안 공급망 가시성을 측정한 결과 공급망 리더가 진전을 보이지 않고 있음을 알 수 있습니다. 불확실성과 가변성의 수준을 감안할 때 이 격차를 좁히는 것이 중요해집니다.

공급망 리더는 통찰력을 향상시키기 위해 모든 모드와 기능에 대한 가시성이 필요합니다. 신호는 공급망을 둘러싸고 있지만 기존 IT(정보 기술) 아키텍처에서는 효과적으로 사용되지 않습니다.

변화의 필요성 수용

운전 개선은 명확한 정의에서 시작됩니다. 제조, 공급업체, 물류 및 엔터프라이즈의 네 가지 기본 가시성 데이터 스트림이 있습니다. 2015년부터 매년 Supply Chain Insights에서 이러한 각 프로세스 스트림의 격차를 측정했습니다. 결론: 수백만 달러의 투자에도 불구하고 산업은 발전하지 않고 있지만 더 큰 격차로 후퇴하고 있습니다.

전례 없는 가변성과 경제적 불확실성으로 인해 공급망 리더의 초점은 재정적 생존 가능성입니다. Supply Chain Insights의 최근 조사에 따르면 연간 매출이 48억 달러 이상인 제조 회사의 5%가 디지털 공급망 프로그램을 보유하고 있습니다. 가시성을 향상시키기 위해 마침내 진전이 일어날 수 있는 것처럼 들립니다. 오른쪽? 불행히도 대답은 그렇게 빠르지 않습니다. 대부분의 리더는 디지털이 무엇을 의미하는지 명확하지 않으며 기존 접근 방식을 사용하여 공급망 가시성을 개선하는 데 실수로 집중합니다. 업계에서는 분석 기능이 향상됨에 따라 핵심 기능을 정의하는 명확한 로드맵이 없습니다.

가시성이 왜 그렇게 어려운가요? 요인은 정렬, 데이터 대기 시간, 공급 네트워크 대기 시간, 의미론적 조정 및 채널 변환 대기 시간 등 다양합니다. 모두 장벽입니다. 현재 프로세스는 하나의 관계형 데이터베이스 기술에서 다른 관계형 데이터베이스 기술로 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 통해 데이터가 이동하는 일괄 처리입니다. 통합을 위한 기존 접근 방식은 데이터 프로세스에 대기 시간을 추가합니다.

그러나 IT 문제는 조직적 장벽보다 더 관리하기 쉽습니다. 각 기능(영업, 마케팅, 제조, 계획, 물류 및 조달)에는 기능 우수성을 추진하기 위해 프로세스에 내장된 서로 다른 데이터 구조가 있습니다. 우수성에 대한 기능적 정의가 일치하지 않아 종종 공급망의 균형을 잃게 됩니다.

또한 팀은 데이터를 만지고 수동 프로세스에 참여할 필요성을 느낍니다. 변동성이 증가함에 따라 프로세스 대기 시간(결정을 내리는 데 걸리는 시간)은 기하급수적으로 증가합니다. 우리 연구에서 우리는 조직이 전염병이 절정에 달했을 때 시장 데이터를 기반으로 결정하는 데 XNUMX~XNUMX개월이 걸린다는 것을 발견했습니다.

아래에 표시된 글로벌 공급망 압력 지수는 변화의 필요성을 나타냅니다. 공급망 중단은 지난 XNUMX년 동안 그 어느 때보다 높게 유지되고 있습니다. 조직은 접근 방식을 변경해야 합니다. 공급망 가시성과 공급망 리더가 접근 방식을 재고하지 못하는 것이 문제입니다.

공급망 가시성이란 무엇입니까?

그렇다면 이 문제를 해결하지 못하고 공급망 가시성 문제를 해결할 수 없는 이유는 무엇입니까? 우리는 왜 갇혀 있습니까? 4차 산업 혁명, 4.0IR 또는 Industry 21은 상호 연결성과 스마트 자동화 증가로 인해 1999세기에 기술, 산업, 사회적 패턴 및 프로세스의 급속한 변화를 개념화합니다. 5년 영국의 기술자 Kevin Ashton은 사람과 사물을 연결하는 네트워크를 정의하기 위해 사물 인터넷(IoT)이라는 용어를 만들었습니다. 출판되었을 때 대부분의 사람들은 주제가 공상 과학 소설이라고 생각했습니다. 오늘날, 데이터를 수집 및 분석하고 자율적으로 작업을 수행하는 연결된 개체의 방대한 네트워크인 사물 인터넷이 현실이 되고 있습니다. XNUMXG, 데이터 분석 등 통신 기술의 발달로 실시간 데이터의 양과 관련성이 높아지고 있습니다. 문제는 공급망 프로세스가 뒤집혀 있다는 것입니다. 결과적으로 엔터프라이즈 아키텍처를 재고하지 않는 한 IoT에서 생성된 채널, 공급자 및 물류 데이터와 쉽게 상호 운용할 수 있는 방법이 없습니다.

공급망 가시성은 변환에서 수령까지 주문 상태 및 실제 제품 배송을 포함하여 제품 및 서비스의 추적 가능성 또는 추적 가능성입니다. 여기에는 물류 활동 및 운송은 물론 다계층 네트워크 내 이벤트 및 이정표의 상태가 포함됩니다. 효과적인 솔루션을 설계하려면 행동을 유도하기 위한 규범적 및 예측적 분석을 추진하는 역할 기반 솔루션을 구축해야 합니다.

_{네트워크 가시성 향상을 위한 XNUMX가지 교훈}

공급망의 블랙홀과 네트워크 데이터를 사용할 수 없는 문제로 어려움을 겪고 있는 경우. 편안히 앉아 지난 XNUMX년 동안의 다섯 가지 교훈을 생각해 보십시오.

수업 1. 명확해지기. 가장 큰 문제 중 하나는 명확성 없이 가시성이라는 용어를 사용하는 것입니다. 공급망 블랙홀을 매핑하십시오. 대기 시간 및 의미론적 조정 문제를 이해합니다.

작업 항목. 교차 기능 그룹을 구성하고 지난 한 해 동안의 문제를 반영합니다. 이 통찰력을 사용하여 공급망 가시성 기회를 이해하십시오. 반짝이는 물체에 대한 시장의 과대 광고를 피하고 실행 가능한 솔루션을 구축하기 위한 지도 연합을 구축하십시오.

수업 #2. 공급망은 팀 스포츠입니다. 팀 전체의 정보 흐름을 활성화합니다. 공급망 가시성의 데이터 관리는 조직 전체에서 여러 역할의 요구 사항을 충족해야 합니다. 공급망은 팀 스포츠여야 하지만 대부분의 조직에서 IT 조직은 함께 일할 팀 외에는 아무것도 없습니다. 이질적인 요구 사항과 섀도우 IT 투자가 문제입니다. 승리를 위해 역할 기반 페르소나 요구 사항을 기반으로 교차 기능 가시성을 구축하십시오.

작업 항목. 대기 시간으로 인한 공급망 블랙홀을 매핑한 후 상품의 크기를 조정합니다. 이러한 격차를 좁히고 데이터를 얻고 더 나은 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 줄이는 것이 얼마나 가치가 있을까요? 이 답변은 조직마다 다르지만 앞으로 나아가기 위해서는 답변이 필요합니다.

수업 #3. 긴밀한 통합으로 취약성 증가: 탄력성 감소. 불행히도 대부분의 공급망 리더는 통합과 상호 운용성의 차이점을 이해하지 못합니다. 통합은 답이 아닙니다. 대신 데이터는 시맨틱 계층의 보존에 중점을 두고 대기 시간을 최소화하면서 서로 다른 기술 간에 흐를 필요가 있습니다. 좋은 소식은 NoSQL과 로우 코드 방식을 사용하면 이것이 가능하다는 것입니다. 안타깝게도 비즈니스 리더의 7%만이 새로운 접근 방식을 모색하려는 혁신가입니다.

작업 항목: 새로운 언어를 배우십시오. 통합과 상호 운용성 간의 공급망 가시성 접근 방식의 차이점과 기능을 명확하게 정의합니다. 프로세스의 통합이 아니라 데이터의 동기화 및 조화에 중점을 둡니다. 업계에는 시장을 혼란스럽게 하는 잘못 작성된 RFP가 많이 있습니다.

레슨 #4. 매수 및 인수로 인해 네트워크 기능이 정체되었습니다. 공급망은 네트워크 흐름(여러 노드 및 거래 파트너를 통한 상품 및 서비스 이동)에 점점 더 의존하고 있습니다. 지난 XNUMX년 동안 솔루션 통합 및 벤처 캐피탈 인수로 인해 네트워크 솔루션 구축의 혁신이 정체되었습니다. 슬픈 현실은 기술 가능성의 발전에도 불구하고 다중 계층 네트워크 솔루션 기능이 XNUMX년 동안 상대적으로 변하지 않았다는 것입니다. XNUMX개의 기본 다계층 네트워크 공급자 간에 상호 운용성을 촉진하는 쉬운 방법은 없습니다. (자세한 내용은 각주를 참조하십시오.)

문제? 네 가지가 있습니다. 각 네트워크 솔루션은 섬에서 작동합니다. 또한 꾸준한 통합과 벤처 캐피탈 인수는 혁신을 방해했습니다. 상호 운용성을 주도할 수 있는 대규모 공급자 —아마존
AMZN
, 구글, 과 MicrosoftMSFT
—엔터프라이즈 애플리케이션에 대한 제한된 비전에 대해 앞으로 나아가는 옆선에 앉아 있습니다. FourKites, Project 44 및 Transvoyant와 같은 사물 인터넷 제공업체가 사물 인터넷 플랫폼을 발전시키면서 혼란이 지배하고 있습니다. 네트워크에서 데이터를 사용하는 기능과 신호 생성을 혼동하지 마십시오.

취해야 할 조치? 제조업체와 소매업체는 네트워크 기능 구축과 구매 센터 구축에 대해 명확하게 파악해야 합니다. 공급망 가시성 구축의 문제 중 하나는 명확한 비전과 구매자가 없다는 것입니다. 기존 네트워크의 현재 고객은 SAP 및 Infor와 같은 대규모 플레이어가 SSO(Single Sign-On)를 사용하여 네트워크 간의 상호 운용성을 추진하도록 강제해야 합니다. Amazon, Google 및 Microsoft와 협력하는 회사는 네트워크 기능 구축에 대한 시리즈를 얻기 위해 그들을 밀어붙일 필요가 있습니다.

문제를 해결하려면 새로운 생각이 필요합니다. ERP(Enterprise Resource Planning) 및 기존 계획 애플리케이션을 구현하여 공급망 가시성을 개선할 수 있다고 생각하는 실수를 범하지 마십시오. XNUMX년의 IT 투자는 이것이 답이 아님을 분명히 뒷받침합니다.

취해야 할 조치? 웹 2.0 및 3.0의 분석 기능과 실시간 데이터의 의미 및 사용을 이해하는 데 투자하여 새로운 비전을 명확하게 정의하고 새로운 사고를 탐구하십시오.

결론

공급망 가시성은 큰 기회인 동시에 문제이기도 합니다. 기회는 풍부하지만 관습적인 사고로 인해 여전히 포착하기 어렵습니다.