[개요]

코로나19 위기로 인해 기존 공급망의 문제점과 한계가 나타나, 이를 극복하기 위한 방안으로서 공급망 계획의 자동화 필요성이 부각됨

 

[주요 내용]

코로나19로 수요 불확실성 및 변동에 대응하기 위한 기업의 새로운 공급망 계획과 관리 방법이 필요

o 기업의 기존 공급망의 비효율성 원인은 미래 예측기반의 외부 데이터가 아닌 과거 판매 데이터에 의존했기 때문

- 소비자들이 오프라인 매장에서 전자상거래로 소비 패턴을 변경하자, 일부 제조업체들은 위와 같은 이유로 신속하고 적절한 대응에 어려움을 겪음

 

코로나19 발생 이후, 기업 마케팅, 영업팀과 공급망 계획자들이 긴밀한 협업을 통해 공급망 재구축의 기회로 활용 가능

o 일시적인 재고량 축소와 공장·물류창고의 기능을 새로운 수요 증가 지역으로 집중하여, 기업은 공급 조정이 필요한 부분의 파악 가능

- 많은 지역의 공장과 상업시설의 강제 폐쇄로 제조업체들은 이전에 비해 소수의 공급업체와 고객을 상대

 

공급망의 변동성에 적절히 대응하기 위해서는 먼저, 컨트롤 타워 기능을 강화하고 공급망 계획의 자동화 체제 구축이 필요

o (컨트롤 타워 기능 강화) 코로나19 위기를 극복하기 위해 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 컨트롤 타워의 역할이 중요

- 컨트롤 타워는 위기 발생 시의 임시조직이 아닌 일반적인 비즈니스 수행의 일부분으로 운영되어야 함

- 컨트롤 타워 운영에는 중요한 의사결정 권한, 데이터 기반의 의사결정 과정, 시나리오 플래닝(planning) 역량 요건이 필요

* 컨트롤 타워는 다양한 기능과 함께 실시간으로 데이터 및 측정지표의 접근이 가능하기 때문에 빠른 의사결정이 가능

o (공급망 계획의 자동화 구축) 빅데이터 분석을 통해 공급망의 모든 단계에서 지속적인 머신기반(machine-supported) 의사결정을 신속하게 지원

- 기업들은 이를 통해 위기 상황에서도 소비자가 원하는 제품과 서비스를 낮은 비용과 지속가능한 방식을 통해 공급 가능

 

코로나19 위기 대응을 위한 공급망 계획의 자동화 사례로는 다국적 가공식품기업이 있으며, 이를 통해 수요가 3배 이상 증가한 상황에서도 신속한 대응이 가능

o 코로나19가 발발하자, 기업은 자동화된 공급망 시스템을 통해 특정 시장의 고객 수요 데이터에서 특이 동향을 감지

- 머신러닝 기반의 자동예측모델 분석으로 원인을 파악, 자동으로 공급망 담당자들에게 알림 메시지 및 수요변화에 따른 몇 가지 시나리오별 매출, 수익극대화 방안을 제공

o 공급망 자동화 시스템에서 산출된 데이터를 분석할 수 있는 근로자 역량 교육 및 클라우드 기반의 견고한 데이터 인프라를 함께 구축