공급업체 성과 및 위험 관리를 위한 AI: 공급업체가 문제를 일으키기 전에 파악하기
비즈니스는 공급업체에 의존합니다. 공급업체는 필요한 자재를 제공합니다. 함께 구축하는 구성 요소. 운영을 유지하는 서비스도 제공합니다.
공급업체의 실적이 좋으면 공급업체에 대해 생각하지 않습니다. 공급업체가 실패하면 모든 것이 멈춥니다.
배송이 늦어지면 생산이 지연됩니다. 품질 문제는 재작업과 고객 불만을 야기합니다. 재정적 문제는 공급 중단을 초래합니다. 규정 준수 위반은 법적 위험에 노출됩니다. 작은 공급업체 문제가 큰 비즈니스 문제가 됩니다.
하지만 대부분의 기업은 공급업체의 성과를 체계적으로 모니터링하지 않습니다. 신경 쓰지 않기 때문이 아닙니다. 수백 개의 공급업체를 수동으로 추적하는 것은 불가능하기 때문입니다.
문제가 발생한 후에야 문제를 알게 됩니다. 생산 중단으로 인한 배송 지연. 고객에게 전달되는 품질 문제. 공급업체의 파산으로 인해 대안을 찾아야 하는 상황.
AI가 이를 변화시킵니다. 공급업체의 성과를 지속적으로 모니터링합니다. 여러 소스로부터 위험 신호를 추적합니다. 문제가 운영에 영향을 미치기 전에 미리 알려줍니다. 사후 대응을 사전 예방적 위험 관리로 전환합니다.
공급업체 성과 관리가 실패하는 이유
대부분의 회사에는 어떤 형태로든 공급업체 성과 추적이 있습니다. 스코어카드. 분기별 비즈니스 리뷰. 연간 평가.
하지만 이는 과거를 내다보는 주기적인 보고서입니다. 지난 분기에 무슨 일이 있었는지 알려줍니다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지, 앞으로 어떤 문제가 발생할지 알려주지 않습니다.
한 공급업체의 배송 실적은 분기별 검토에서 양호한 것으로 보입니다. 하지만 지난 3주 동안 납품의 절반이 누락되었습니다. 생산에 영향을 미칠 때까지 아무도 알아채지 못합니다.
한 공급업체의 재무 상태는 연례 검토에서 괜찮아 보였습니다. 하지만 방금 가장 큰 고객을 잃었습니다. 이 사실을 알게 되었을 때는 이미 공급업체와 공급망에 문제가 생겼을 때입니다.
이는 공식적인 검토를 수행하는 중요한 공급업체를 위한 것입니다. 나머지 80%의 공급업체는 어떻게 되나요? 문제가 명백히 드러날 때만 모니터링됩니다.
수동 모니터링은 확장할 수 없습니다. 300개 공급업체의 배송 실적을 추적할 수 없습니다. 구매하는 모든 회사의 재무 뉴스를 모니터링할 수 없습니다. 규정 준수 상태를 지속적으로 확인할 수 없습니다.
따라서 대형 공급업체를 모니터링하고 다른 공급업체가 문제를 일으키지 않기를 바랄 뿐입니다. 희망은 리스크 관리 전략이 아닙니다.
공급업체 성과 및 위험 관리를 위한 AI의 역할
AI는 단순히 공급업체의 성과를 추적하는 데 그치지 않습니다. 문제를 예측합니다. 방법은 다음과 같습니다.
공급업체 성과 지속적 모니터링
AI는 공급업체의 성과 데이터를 실시간으로 추적합니다. 분기별 검토가 아닙니다. 모든 거래를 지속적으로 모니터링합니다.
정시 배송 추적:
- 모든 주문. 모든 배송. 제시간에 도착했나요? 일찍 왔나요? 늦었나요? 얼마나 늦었나요?
- 공급업체별, 카테고리별, 기간별 배송 실적.
- 트렌드: 성능이 향상되고 있나요, 아니면 저하되고 있나요?
- 가변성: 일관된 성능 또는 예측할 수 없는 성능?
- 약속: 실제 성과와 계약된 서비스 수준 비교.
공급업체의 전반적인 성과는 괜찮을 수 있지만 중요한 항목에 대한 성과가 좋지 않을 수 있습니다. AI가 이를 파악합니다. 공급업체의 평균 정시 처리량은 95%이지만 최근 실적이 80%로 떨어졌습니다. AI가 추세를 포착합니다.
품질 지표:
- 결함률. 반품률. 재작업 요구 사항.
- 심각도 및 빈도별 품질 인시던트.
- 사양 및 표준 준수.
- 공급업체 문제로 추적된 고객 불만.
- 품질 비용: 검사, 재작업, 반품, 보증 청구.
품질 문제는 종종 명백해지기 전에 패턴을 보입니다. 결함률이 서서히 증가하는 경우. 특정 제품 라인에 문제가 발생함. AI는 이러한 패턴을 조기에 식별합니다.
응답성 및 서비스:
- 문의 및 문제에 대한 응답 시간.
- 문제 해결 속도와 효율성.
- 변경 사항이나 긴급한 요청을 유연하게 처리할 수 있습니다.
- 커뮤니케이션 품질 및 능동성.
- 기술 지원 및 전문 지식.
상업적 성과:
- 인보이스 정확성. 청구 문제 및 오류.
- 계약에 따른 가격 일관성.
- 결제 약관 준수.
- 견적 처리 시간 및 경쟁력.
AI는 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않습니다. 데이터를 분석합니다. 트렌드를 보여줍니다. 공급업체를 비교합니다. 성능 저하가 심각해지기 전에 미리 알려줍니다.
공급업체 관계 점수
수백 개의 공급업체가 있습니다. 어떤 공급업체에 주목해야 할까요? 실적이 좋은 공급업체는 어디인가요? 개선 논의가 필요한 공급업체는 어디인가요?
AI는 모든 공급업체를 여러 측면에서 평가합니다:
성능 점수:
- 전송, 품질, 응답성 및 상업적 지표의 가중치 조합입니다.
- 중요도에 따라 조정되었습니다: 중요 공급업체는 더 엄격하게 점수를 매겼습니다.
- 계약된 약정 및 동종 업계 성과와 비교.
위험 점수:
- 재무 위험. 규정 준수 위험. 운영 위험. 지리적 위험.
- 단일 소스 종속성. 집중 위험.
- 외부 요인: 지정학적, 규제, 시장 상황.
가치 점수:
- 비용 경쟁력. 혁신 기여도. 전략적 가치.
- 비즈니스 수행의 용이성. 유연성 및 파트너십 접근 방식.
- 가격 이상의 총 가치.
전체 공급업체 평가:
- 성과, 위험 및 가치에 대한 통합 보기.
- 세분화: 전략적 파트너, 선호 공급업체, 허용 가능한 공급업체, 위험에 처한 공급업체.
- 평점 및 트렌드에 따른 조치 권장 사항.
우선 순위가 지정된 공급업체 목록을 받게 됩니다. 성과 논의가 필요한 사람은 누구인가요? 누가 더 많은 비즈니스를 받을 자격이 있나요? 전환 계획이 필요한 사람은 누구인가요?
직감이나 누가 가장 큰 소리로 불평했는지에 근거하지 않습니다. 종합적이고 객관적인 데이터를 기반으로 합니다.
위험 신호 조기 감지
공급업체 문제는 갑자기 나타나지 않습니다. 경고 신호가 있습니다. AI가 이를 감시합니다.
재무 위험 신호:
- 신용 등급 하락. 재무 제표 악화.
- 결제 문제: 공급업체에 대한 연체료, 세금 유치권, 법적 판결.
- 주요 고객 손실. 매출 집중 또는 감소.
- 정리해고, 시설 폐쇄, 구조조정 발표.
- 소유권 변경, 경영진 이직, 파산 신청.
운영 위험 신호:
- 배송 성능 저하. 리드 타임 증가.
- 품질 문제의 빈도나 심각도가 증가하고 있습니다.
- 용량 제약. 생산 문제.
- 주요 인력의 이탈. 노동 문제 또는 파업.
- 공급업체에 영향을 미치는 공급망 문제.
규정 준수 및 평판 위험:
- 규정 위반. 안전 사고. 환경 문제.
- 법적 문제: 소송, 조사, 벌금.
- 부정적인 뉴스 보도. 소셜 미디어 정서의 변화.
- 고객 불만. 업계 평판 변화.
- 인증이 만료된 경우. 보험 또는 라이선스 문제.
시장 및 외부 위험:
- 공급업체 위치에 영향을 미치는 지정학적 문제.
- 자연재해, 기상 이변, 인프라 문제.
- 공급업체 운영에 영향을 미치는 규제 변경 사항.
- 공급업체가 속한 업계의 시장 혼란.
- 공급업체 비용에 영향을 미치는 원자재 가격 변동성.
AI는 뉴스, 금융 데이터베이스, 규제 관련 서류, 업계 보고서, 내부 성과 데이터를 모니터링합니다. 개별적으로 놓칠 수 있는 신호를 연결합니다.
공급업체에 약간의 배송 지연이 발생했습니다. 이는 하나의 신호입니다. 같은 공급업체에서 직원 101명을 해고했습니다. 이는 또 다른 신호입니다. 이 두 가지 신호는 함께 더 큰 문제가 발생하고 있음을 시사합니다.
조기 경고를 받습니다. 소싱을 다각화할 시간입니다. 재고 버퍼를 구축하세요. 대안을 마련하세요. 위기에 대응하는 대신 선제적으로 위험을 관리하세요.
공급 중단 예측
일부 공급업체 문제는 예측할 수 있습니다. AI는 중단이 발생하기 전의 패턴을 식별합니다.
성능 저하 패턴:
배송 성능 저하. 품질 저하. 리드 타임 연장. 이러한 패턴은 종종 더 큰 문제가 발생하기 전에 나타납니다.
AI는 어떤 패턴이 중단과 연관성이 있는지 학습합니다. 중단이 발생하기 전에 이러한 패턴을 보이는 공급업체에 플래그를 지정합니다.
위험 요소 누적:
여러 위험 신호가 함께 나타나면 중단 확률이 높아집니다.
재정적 스트레스 + 운영 문제 + 업계 침체 = 공급업체의 실패 가능성이 높습니다. AI는 이러한 위험을 정량화합니다.
외부 요인 모니터링:
농업 공급업체의 수확에 영향을 미치는 날씨 패턴. 용량 제약을 초래하는 규제 마감일. 배송 일정에 영향을 미치는 항만 혼잡.
AI는 공급망 중단을 예측하는 외부 요인을 모니터링합니다. 완벽하지는 않지만 충분히 일찍 대비할 수 있습니다.
용량 및 수요 분석:
90% 용량의 공급업체. 업계 수요 증가. 물량 증가. 수학은 용량 문제를 예측합니다.
AI는 수요 대비 공급업체의 생산 능력을 모델링합니다. 공급이 제한될 가능성이 있는 상황을 표시합니다.
중단 예측은 완벽하지 않습니다. 하지만 조기 경보를 통한 70%의 정확도도 가치가 있습니다. 모든 중단을 예방할 수는 없습니다. 하지만 다가올 것으로 예상되는 장애에 대비할 수는 있습니다.
규정 준수 상태 추적
공급업체에는 규정 준수 요구 사항이 있습니다. 인증. 보험. 문서화. 안전 기록. 환경 허가.
만료됩니다. 공급업체가 갱신하는 것을 잊어버립니다. 또는 문제가 발생해도 알려주지 않습니다.
AI가 규정 준수 상태를 추적합니다:
필수 서류:
- 보험 증서. 보장 금액 및 만료일.
- 품질 인증(ISO, 산업별). 현재 상태 및 갱신 날짜.
- 안전 인증 및 감사 결과.
- 재무제표 및 신용 정보.
- 라이선스, 허가, 등록.
규정 준수:
- 업계 규정 준수. 검사 결과.
- 환경 규정 준수. 배출, 폐기물, 보고.
- 노동 및 안전 규정. 감사 결과.
- 가져오기/내보내기 규정 준수. 거래 제한.
- IT 공급업체를 위한 데이터 개인정보 보호 및 보안 규정 준수.
계약 규정 준수:
- 계약 조건에 따른 필수 인증.
- 보고 요구 사항. 감사 권한.
- 다양성 및 지속 가능성 약속.
- 행동 강령의 인정 및 준수.
AI가 필요한 것을 추적합니다. 상태를 모니터링합니다. 만료 전에 알림을 보냅니다. 규정 준수 문제를 표시합니다.
보험이 3개월 전에 만료되었는데 아무도 눈치채지 못했나요? AI가 알아차립니다. 인증서가 갱신되지 않았나요? 문제가 되기 전에 알림이 전송됩니다.
규정 준수 추적은 흥미롭지 않습니다. 하지만 규정 미준수는 비용이 많이 듭니다. 법적 노출. 감사 결과. 고객 계약 위반. AI는 이러한 문제를 방지합니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CPO 및 조달 리더용
사후 대응에서 사전 예방적 공급업체 위험 관리로 전환합니다.
- 사전 예방적 위험 관리: 운영이 중단되기 전에 문제를 미리 파악합니다. 허둥대지 말고 준비할 시간입니다.
- 데이터를 통한 공급업체의 책임성: 객관적인 지표로 뒷받침되는 성과 논의. 명확한 기대치 및 측정.
- 보호된 공급망: 공급업체 문제에 대한 조기 경보 시스템. 운영 중단 영향 감소.
- 지속적인 개선: 체계적인 성과 추적은 시간이 지남에 따라 공급업체의 개선을 촉진합니다.
- 전략적 공급업체 관리: 어떤 공급업체가 투자 및 파트너십을 맺을 가치가 있는지 파악하세요. 성능 개선이 필요한 공급업체. 교체가 필요한 공급업체.
조달 관리자 및 구매자를 위한 정보
어떤 공급업체를 주시하고 어려운 대화에 대한 증거를 확보해야 하는지 알 수 있습니다.
- 주목해야 할 공급업체를 파악하세요: 성과와 위험에 따라 우선순위가 지정된 목록입니다. 중요한 곳에 주의를 집중하세요.
- 공급업체와의 대화를 위한 증거: 데이터에 기반한 성과 논의. 명확한 메트릭이 있는 구체적인 문제.
- 문제에 대한 조기 경고: 문제가 심각해지기 전에 해결하세요. 사전 예방적 관리.
- 간소화된 성과 추적: 더 이상 수동 스코어카드는 필요 없습니다. 자동화된 데이터 수집 및 분석.
- 규정 준수 확인: 문서를 수동으로 추적하지 않고도 공급업체의 규정 준수 상태를 파악할 수 있습니다.
운영 및 공급망용
중단을 줄이면서 안정적으로 공급할 수 있습니다.
- 공급 중단 감소: 조기 경고를 통해 대비할 수 있습니다. 버퍼 재고, 대체 공급원, 비상 계획.
- 공급업체 품질 향상: 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 개선이 이루어집니다. 문제를 조기에 발견합니다.
- 위험 노출 감소: 재무 실패, 규정 준수 위반, 운영상의 문제가 영향을 미치기 전에 발견됩니다.
- 예측 가능한 공급: 공급업체 역량 및 위험에 대한 가시성 향상. 예상치 못한 상황 감소.
- 더 빠른 문제 해결: 문제를 즉시 파악하고 에스컬레이션합니다. 문제를 발견하는 데 걸리는 시간 단축.
AI가 할 수 없는 일
한도에 대해 명확히 알아두세요.
AI는 가시성과 조기 경고를 제공합니다. 공급업체 관계는 관리하지 않습니다. 이는 여전히 사람이 해야 할 일입니다.
AI가 모든 장애를 예측할 수는 없습니다. 어떤 문제는 경고 신호 없이 갑자기 발생하기도 합니다. 일부 위험 요소는 AI가 모니터링하는 데이터 소스에 나타나지 않습니다.
AI는 공급업체 관계에 대한 전략적 결정을 내릴 수 없습니다. 공급업체와 협력하여 성과를 개선할지, 아니면 대체할지는 데이터 외에도 전략적 중요성, 관계 이력, 사용 가능한 대안, 비즈니스 전략 등의 요인에 따라 달라집니다.
AI가 하는 일은 문제를 조기에 발견하는 것입니다. 객관적인 성능 데이터를 제공하세요. 여러 소스로부터 위험 신호를 추적합니다. 더 나은 의사 결정을 위한 시간과 정보를 생성합니다.
조달 팀은 여전히 공급업체 관계를 관리합니다. 여전히 전략적 의사 결정을 내립니다. 다만 사후 대응 대신 더 나은 정보와 조기 경고를 통해 이를 수행할 뿐입니다.
공급업체 성과 및 위험 관리 AI의 실제 결과
실제 모습은 다음과 같습니다:
운영 중단 방지: 조기 경고를 통해 대비할 수 있습니다. 생산이 중단될 수 있는 장애는 대체품이 준비되어 있기 때문에 약간의 지연을 초래합니다.
성능 향상: 지속적인 모니터링과 데이터에 기반한 토론을 통해 공급업체를 개선할 수 있습니다. 일반적으로 5~10% 포인트의 배송 성능 개선이 이루어집니다.
위험 회피: 재무 실패, 규정 위반, 품질 위기를 조기에 발견합니다. 문제가 심각해지기 전에 해결.
시간 절약: 자동화된 성과 추적은 수동 스코어카드를 대체합니다. 구매자는 데이터를 수집하는 것이 아니라 예외를 관리하는 데 시간을 소비합니다.
공급업체와의 관계 개선: 객관적인 데이터는 성과 논의에서 감정을 배제합니다. 공급업체는 측정을 존중하고 사실에 근거하여 대응합니다.
모든 공급업체 리스크를 제거할 수 있는 것은 아닙니다. 위험은 존재합니다. 하지만 관리되는 위험은 관리되지 않는 위험과 다릅니다. 가시성과 조기 경고는 위험 관리를 사후 대응에서 사전 예방으로 전환합니다.
공급업체 리스크를 관리할 준비가 되셨나요?
모든 회사의 공급업체 기반은 다릅니다. 공급업체도 다릅니다. 위험도 다릅니다. 운영에 중요한 성과 지표도 다릅니다.
저희는 일반적인 공급업체 관리 시스템을 판매하지 않습니다. 귀사의 특정 공급업체 기반과 위험 요소를 살펴봅니다. 귀사의 비즈니스에 중요한 성과 지표를 파악합니다. 귀사의 위험 허용 범위와 운영 요구사항에 맞는 모니터링 및 알림을 구축합니다.
AI가 모든 문제를 예측할 수 있다는 보장은 없습니다. 다만 공급업체의 성과를 가시화하고 위기가 발생하기 전에 위험에 대한 조기 경고를 제공하는 실용적인 도구일 뿐입니다.
