공급망 및 재고 관리를 위한 AI
재고가 너무 많거나 너무 적습니다. 절대 적당하지 않습니다.
재고가 너무 많나요? 선반에 갇힌 현금. 보관 비용이 수익을 잠식합니다. 판매 전에 제품이 노후화됩니다.
너무 적나요? 재고 부족. 매출 손실. 화난 고객. 프리미엄 가격으로 주문이 쇄도합니다.
그 와중에 수요를 예측하고, 여러 공급업체의 배송을 추적하고, 재주문 시기를 파악하는 등 시장이 계속 변화하는 동안에도 여러 가지 작업을 수행해야 합니다.
AI가 공급망을 완벽하게 만들 수는 없습니다. 하지만 더 나은 의사 결정을 내릴 수는 있습니다. 모든 것을 한 번에 모니터링합니다. 과거 데이터에서 패턴을 발견합니다. 문제가 위기로 발전하기 전에 미리 경고해 줍니다.
이는 공급망 팀을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 공급망 팀이 더 효과적으로 업무를 수행할 수 있도록 가시성을 확보하고 예측을 개선하기 위한 것입니다.
재고 관리의 진짜 문제
모든 SKU는 다릅니다. 어떤 것은 빠르게 움직입니다. 어떤 것은 느리게 움직입니다. 어떤 것은 계절적입니다. 어떤 것은 아무도 예측하지 못한 트렌드를 따르기도 합니다.
기획자는 모든 것의 균형을 맞추려고 노력합니다. 그들은 작년의 수치를 봅니다. 성장세를 고려합니다. 프로모션도 고려합니다. 알려진 이벤트를 조정합니다.
하지만 변수가 너무 많습니다. SKU가 너무 많습니다. 가정이 너무 많습니다. 스프레드시트로는 한계가 있습니다.
결과는? 팔리지도 않을 상품을 너무 많이 주문합니다. 고객이 원하는 제품을 너무 적게 주문합니다. 현금 흐름은 양쪽 모두에 영향을 미칩니다.
공급업체도 도움이 되지 않습니다. 다양한 리드 타임. 재주문을 강요하는 품질 문제. 예고 없이 늦게 도착하는 배송.
팀원들은 다음 계획을 세우는 대신 현재 상황을 추적하는 데만 절반의 시간을 소비합니다.
공급망 및 재고를 위한 AI의 역할
AI는 대규모 패턴 인식입니다. 공급망은 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. AI는 사람이 볼 수 없거나 찾을 시간이 없는 패턴을 찾아냅니다.
실제로 작동하는 수요 예측
AI는 과거 판매 데이터를 살펴봅니다. 작년뿐만 아니라 여러 해의 데이터를 살펴봅니다. 식별합니다:
- 계절별 패턴(월별, 주별, 일별 주기)
- 성장 트렌드와 변화하는 방식
- 프로모션 및 가격 변경의 영향
- 외부 요인(날씨, 이벤트, 시장 상황)이 수요에 미치는 영향
- 제품 간의 상관 관계(함께 판매되는 제품)
그런 다음 예측을 작성합니다. 완벽하지는 않지만 수동 방법보다는 정확도가 높습니다.
더 중요한 것은 새로운 데이터가 들어올 때마다 지속적으로 업데이트된다는 점입니다. 지난달의 실제 매출은? 이미 반영되어 있습니다. 시장 변화가 감지되었나요? 예측이 조정됩니다.
기획자는 더 나은 시작 수치를 얻습니다. 여전히 판단력을 발휘합니다. 인공지능이 알 수 없는 부분도 여전히 조정합니다. 하지만 매번 처음부터 다시 시작하지는 않습니다.
현실에 기반한 재고 최적화
SKU마다 다른 취급이 필요합니다. 패스트 무버는 가용성이 필요합니다. 느리게 움직이는 품목은 철저한 관리가 필요합니다. 중요 품목은 안전 재고가 필요합니다. 저가치 품목은 재고 부족의 위험이 있습니다.
AI는 다음을 기준으로 각 SKU에 대한 최적의 재고 수준을 계산합니다:
- 수요 패턴 및 변동성
- 공급업체 리드 타임(실제, 약속된 것이 아님)
- 주문 비용과 보유 비용 비교
- 서비스 수준 목표(재고 부족 위험을 허용할 수 있는 정도)
- 스토리지 제약 및 비용
재주문 포인트와 주문 수량을 추천합니다. 모든 품목에 대해 동일하게 적용되는 것이 아니라 각 품목의 특정 상황에 맞게 맞춤화됩니다.
결과? 총 재고 감소. 재고 부족 감소. 현금 흐름 개선. 고객이 실제로 원하는 상품에 대한 재고가 확보됩니다.
잠들지 않는 배송 추적
공급업체는 몇 개나 되나요? 현재 운송 중인 배송은 몇 개입니까? 누가 추적하고 있나요?
AI가 모든 것을 모니터링합니다. 운송업체 시스템, 공급업체 포털, ERP에 연결됩니다. 알고 있습니다:
- 주문된 내용 및 예상되는 내용
- 현재 모든 발송물의 위치
- 예정대로 진행되든 지연되든
- 실제 도착 예정일(원래 예상일이 아님)
무언가가 늦어지면 바로 알 수 있습니다. 늦어질 때, 즉 처음 궤도를 벗어났을 때는 알 수 없습니다.
기획자가 조정할 수 있습니다. 백업 주문을 신속하게 처리합니다. 생산팀에 경고. 고객에게 알립니다. 무엇이든 해야 할 일이 있으면 할 시간이 있습니다.
공급업체 성과 분석
어떤 공급업체를 신뢰할 수 있나요? 4주라고 하지만 실제로는 6주인 업체는 어디인가요? 품질에 문제가 있는 공급업체는 어디인가요?
팀원들은 일화적으로 알고 있습니다. AI는 통계적으로 알고 있습니다. 추적합니다:
- 공급업체별 정시 배송률
- 리드 타임 변동성(평균도 좋지만 일관성이 더 중요)
- 품질 불합격률
- 문제에 대한 응답 시간
- 시간 경과에 따른 가격 경쟁력
공급업체를 선택하거나 계약을 협상할 때는 실제 데이터가 있어야 합니다. 감정이 아닌 사실입니다.
공급업체의 정시율 저하, 품질 문제 증가 등 문제가 발생하기 시작하면 이를 조기에 발견할 수 있습니다. 위기로 발전하기 전에 대화를 나눌 수 있는 시간입니다.
공급망 위험 감지
공급망이 끊어집니다. 공급업체가 폐업합니다. 배송 경로가 중단됩니다. 부품을 구할 수 없게 됩니다. 가격이 급등합니다.
AI는 이러한 일을 예방할 수 없습니다. 하지만 경고는 할 수 있습니다:
- 단일 소스 종속성(백업 없이 한 공급업체에 의존하는 경우)
- 안전 재고가 없는 리드 타임이 긴 품목
- 조기 경고 징후(배송 지연, 품질 저하)를 보이는 공급업체
- 지리적 집중 위험(한 지역에 있는 모든 공급업체)
- 보유 용량보다 더 많은 용량이 필요함을 시사하는 수요 패턴
공급망 팀은 위기가 닥치기 전에 조치를 취할 수 있습니다. 대체 공급업체를 선정합니다. 중요 품목에 대한 안전 재고를 구축합니다. 백업 계약을 협상합니다.
자동 재주문 추천
AI는 매일 다음을 살펴봅니다:
- 현재 재고 수준
- 수신 주문 및 수요 예측
- 공급업체 리드 타임
- 미결 PO 및 예상 영수증
- 재주문 포인트 및 최적의 주문 수량
그런 다음 주문할 메뉴를 제안합니다. 기획자가 검토합니다. AI가 알지 못하는 사항(공급업체 용량 제약, 예정된 프로모션, 전략적 결정)을 기반으로 조정합니다.
하지만 힘든 작업은 끝났습니다. 계산은 완료되었습니다. 데이터를 수집하는 것이 아니라 의사 결정을 내리고 있습니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
COO 및 운영 리더용
재고 보유 비용 절감. 추측이 아니라 최적의 수준을 계산하는 것입니다. 과잉이 줄어듭니다. 노후화 감소. 더 나은 사용을 위해 현금을 확보할 수 있습니다.
품절 및 이월 주문이 줄어듭니다. 더 나은 예측과 최적화된 안전 재고는 고객이 원하는 시점에 적절한 제품을 제공할 수 있음을 의미합니다.
현금 흐름 개선. 재고는 비용이 많이 듭니다. 재고를 적게 보유하면(여전히 수요를 충족하면서) 운전 자본을 직접적으로 개선할 수 있습니다.
공급망 가시성. 무엇이 다가오고 있는지, 무엇이 지연되고 있는지, 무엇이 위험에 처해 있는지 알 수 있습니다. 수동 확인이 아니라 자동으로 확인합니다.
공급업체와의 관계 개선. 성과 데이터는 건설적인 대화를 나누는 데 도움이 됩니다. 우수한 공급업체에게 더 많은 비즈니스로 보상하세요. 사실을 바탕으로 저성과자와의 문제를 해결하세요.
공급망 및 재고 관리자용
수동으로 배송을 추적하지 마세요. AI가 모든 것을 모니터링합니다. 일상적인 업데이트가 아닌 주의가 필요한 예외가 표시됩니다.
더 나은 예측을 기반으로 작업하세요. 여전히 판단을 적용하지만, 빈 스프레드시트에서 시작하는 것이 아니라 올바른 예측을 구체화하고 있습니다.
데이터에 기반한 재고 결정. 재주문 시점에 대한 직감은 더 이상 필요 없습니다. 실제 수요 변동성 및 리드 타임을 기반으로 계산합니다.
문제에 대한 조기 경고. 공급업체가 미끄러지고 있나요? 수요 급증이 다가오고 있나요? 재고 부족 위험이 증가하나요? 소방 훈련이 되기 전에 미리 알 수 있습니다.
전략적인 작업을 위한 시간입니다. 데이터 수집과 스프레드시트 작성에 소요되는 시간이 줄어듭니다. 공급업체 관계, 프로세스 개선, 용량 계획에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
비즈니스용
고객이 원하는 시점에 제품을 사용할 수 있습니다. 재고 증가 없이 서비스 수준을 높일 수 있습니다.
운영 비용 절감. 급한 배송이 줄어듭니다. 프리미엄 가격으로 긴급 주문이 줄어듭니다. 창고 공간 활용도 향상.
탄력적인 공급망. 위험을 조기에 발견하고 이에 대한 계획을 세울 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
확장성. SKU를 추가하시나요? 위치를 추가하시나요? AI는 사용자와 함께 확장합니다. 따라잡기 위해 팀을 늘릴 필요가 없습니다.
AI가 할 수 없는 일
AI는 마법이 아닙니다. AI가 할 수 없는 일은 다음과 같습니다:
잘못된 공급업체 관계를 수정하세요. AI는 어떤 공급업체가 신뢰할 수 없는지 알려줍니다. 더 나은 조건을 협상하거나 대안을 개발하지는 않습니다. 이는 여전히 여러분의 팀에 달려 있습니다.
전례 없는 상황에 대처하세요. AI는 역사를 통해 학습합니다. 팬데믹, 대규모 혼란, 새로운 제품 카테고리 등 진정으로 새로운 일이 발생하면 인간의 판단이 더 중요해집니다.
전략적으로 절충점을 찾아보세요. 현금을 보존하기 위해 이 제품을 재고로 보유하시나요? 고객과의 관계를 유지하기 위해 항공 운송을 하나요? 이러한 결정에는 AI에는 없는 인간의 맥락이 필요합니다.
공급망 전문가를 교체하세요. 모니터링, 추적, 계산은 AI가 담당합니다. 계획, 협상, 문제 해결, 의사 결정은 여전히 팀이 담당합니다.
인공지능을 잠들지 않는 훌륭한 분석가라고 생각해보세요. 모든 것을 관찰하고, 숫자를 분석하고, 옵션을 제시합니다. 결정은 팀이 내립니다.
시작하기
한 번에 모든 것을 자동화할 필요는 없습니다. 가장 고통스러운 부분부터 시작하세요:
옵션 1: 수요 예측으로 시작하세요. 더 나은 예측은 모든 다운스트림을 개선합니다. 과거 판매 데이터가 있는 경우 비교적 간단하게 구현할 수 있습니다.
옵션 2: 공급업체 추적부터 시작하세요. 배송이 늦어져 골머리를 앓고 있다면 거기서부터 시작하세요. 빠른 승리와 즉각적인 가시성.
옵션 3: 느린 동작으로 시작하기. 판매되지 않는 품목의 재고 비용이 높나요? 먼저 최적화하세요. 빠른 이동은 그대로 두어도 괜찮을 수 있습니다.
핵심은 한 가지 문제를 골라 잘 해결하고 가치를 입증한 다음 확장하는 것입니다. 하룻밤 사이에 모든 것을 바꾸려고 해서는 안 됩니다.
결론
공급망 및 재고 관리는 불완전한 정보로 올바른 의사 결정을 내리는 일입니다. AI는 정보를 완벽하게 만들지는 못하지만 훨씬 더 나은 정보를 제공합니다.
더 정확한 예측. 최적화된 재고 수준. 배송에 대한 완벽한 가시성. 공급업체 문제에 대한 조기 경고. 직감이 아닌 데이터에 기반한 권장 사항.
공급망 팀이 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 추적 시간 단축. 더 많은 시간 계획. 비용 절감과 서비스 개선이 동시에 이루어집니다.
이것이 바로 공급망용 AI가 실제로 제공하는 것입니다. 마법이 아니라 업무를 수행하는 사람들에게 더 나은 정보와 더 나은 도구를 제공할 뿐입니다.
공급망을 개선할 준비가 되셨나요?
모든 공급망은 다릅니다. SKU, 공급업체, 고객, 제약 조건은 비즈니스마다 고유합니다.
저희는 일반적인 솔루션을 판매하지 않습니다. 고객의 구체적인 상황을 살펴봅니다. 가장 큰 문제점은 어디인가요? AI가 실제로 도움이 될 수 있는 분야는 무엇인가요? 귀사의 데이터와 시스템을 고려할 때 현실적인 것은 무엇인가요?
그런 다음 사용자의 업무 방식에 맞는 것을 구축합니다. 과대 광고는 없습니다. 과대광고도 없습니다. 공급망을 더욱 효율적으로 만드는 실용적인 도구만 제공합니다.
