관세 탐색: 복잡한 세계에서 의사결정 혁신

지난 몇 주 동안 우리가 확신하게 된 것이 있다면, 그것은 불확실성입니다. 공급망은 새로운 세계의 요구를 충족시키기 위해 완전히 재구성되고 있습니다. 무역 정책의 변동, 원자재 가격의 급등, 공급업체 위험, 물류 중단 - 불확실성의 원인을 무엇이든지 말하십시오 - 그것이 산업에 대한 새로운 정상이며, 공급 체인을 경쟁 우위를 위한 진정한 전장으로 만듭니다. 이제 실제 경쟁은 개별 회사가 아닌 공급 체인 사이에서 이루어집니다. 

이 새로운 패러다임에서, 기업들은 전례 없는 변동성과 중단 사이에서 고객 서비스 수준을 지속적으로 향상시키고, 정시 배송 성능을 향상시키고, 리드 타임을 줄이는 능력을 갖춰야 합니다. Databricks는 주요 기업들과 협력하여:

 

• 급격하고 갑작스러운 변동성 관리 - 고객의 수요와 입력의 급격한 변화에 대응하여 공급 체인의 탄력성을 최적화합니다.
• 용량 관리 최적화 - AI 기반의 통찰력을 활용하여 용량을 재배치하고 고가의 생산을 보호합니다.
• 공급업체 위험 평가 - 공급업체의 신뢰성, 재무 안정성, 지정학적 노출을 평가하여 중단을 완화하고 공급의 연속성을 보장합니다.
• 수익성 증가 - 통합 데이터 분석을 사용하여 주문 이행, 재무 영향, 그리고 운영 효율성을 균형있게 조절합니다.

전통적인 공급 체인 기술이 부족한 부분

기술의 중요한 발전에도 불구하고, 많은 회사들이 여전히 공급 체인 성능을 저해하는 지속적인 도전에 직면하고 있습니다. 대부분의 회사들이 직면하고 있는 문제:

• 정시 배송 성과 문제: 정시 배송 및 정시 완료 성과는 중요한 성공 요인으로, 성과가 떨어질 경우 심각한 재정적 결과, 벌금, 고객 불만이 발생합니다. 
• 계획-실행 간극: 공급망에서의 파괴적인 이벤트가 열 배로 증가함에 따라 계획과 실행 사이의 간극이 확대되고 있습니다. 이로 인해 이전의 비즈니스 계획 접근법이 더 이상 적용되지 않으며, 빠른 의사결정 주기가 필요합니다. 
• 수동 프로세스: 전통적이고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스가 널리 퍼져 있어 판매 기회를 놓치고 배송 지연이 발생하며, 실시간 통찰력을 제공하는 AI 보강형, 자동화된 시스템으로 전환해야 합니다. 
• 지속 가능성 압력: 저탄소 제품과 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 공급망에서의 배출 데이터에 대한 종합적인 전략이 없습니다. 이로 인해 지속 가능성이 위험 완화 전략에서 강력한 이익 추구 전략으로 변화하고 있으며, 고객들은 지속 가능한 옵션에 대해 프리미엄을 지불할 의향이 있습니다. 

비즈니스 도전을 해결하고 시장 기회를 활용하기 위해, 회사들은 데이터 기반 솔루션, AI 기반 자동화, 그리고 전체 가치 사슬을 걸쳐 강력한 배출 추적을 통해 공급 체인을 최적화하는 데 집중해야 합니다.

그러나, 전통적인 수요 계획 및 비즈니스 소프트웨어는 여러 가지 도전에 직면하고 있습니다:

• 과거 데이터와 주기적인 보고에 의존하며, 실시간 시장 변화와 중단을 포착하지 못함
• 독점적이고 폐쇄적인 생태계의 유별난 확산이 공급망 계획 및 실행을 향상시키기 위한 다양한 출처로부터의 데이터 통합을 방해하고 있습니다.
• 데이터 품질을 향상시키고, 복잡한 수요 예측 및 공급 체인 최적화에 중요한 세련된 분석 능력과 머신러닝 알고리즘이 부족합니다.
• 효과적인 데이터 협업 도구의 부재로 인해 부서 간에 데이터 파편화와 일관성 없는 데이터 발생

따라서, 운영 및 공급 체인 임원의 69%가 기술 투자가 예상한 결과를 완전히 제공하지 못했다고 말하는 것은 놀라운 일이 아닙니다(PwC의 2024 디지털 트렌드 운영 조사). 최고 공급 체인 임원들(CSCOs)은 이러한 강건한 솔루션들로부터 점점 더 멀어지고 있으며, 전체 공급 체인에 대한 종합적인 시야를 제공하고 실시간, 데이터 기반 최적화를 가능하게 하는 더 개방적이고 유연한 플랫폼을 찾고 있습니다.

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 공급 체인에 소개합니다.

공급 체인은 회사만큼 독특합니다. 비즈니스를 모르는 사람이 추정하는 최적의 해결책에 만족하십니까? 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 고유한 기능을 구축하세요.

모든 공급 체인 쿼리에 대해 수동으로 보고서를 작성하는 것은 더 이상 실행 가능하거나 효율적이지 않습니다. 글로벌 공급업체, 물류 파트너, 고객 접점에서의 데이터의 엄청난 양과 속도는 공급망 분석에 대한 더 확장 가능하고 동적인 접근법을 요구합니다. 

Databricks는 데이터 기반 통찰력과 AI 기반 솔루션을 통해 공급 체인 관리를 혁신하는 도구와 기술의 포괄적인 스위트를 제공합니다.

• Databricks SQL과 AI/BI Genie 는 자연어 쿼리와 AI 지원 SQL 코딩을 가능하게 하여 공급망 분석가들에게 권한을 부여하고, 조직 내의 모든 사람들이 데이터에 접근할 수 있게 합니다. 
• Mosaic AI의 다중 모델 예측 프레임워크 는 대규모 예측 및 계획을 가속화하며, 판매, 재고 및 수요 예측에 중요합니다. 
• Mosaic AI Agent Framework 는 자율적인 공급 체인 행동을 촉진하는 에이전트 앱을 개발할 수 있는 능력을 제공하며, 정확하고 안전하며 관리되는 AI 응용 프로그램을 보장합니다. 
• Unity Catalog Delta Sharing과 Clean Rooms 는 파트너와의 안전한 데이터 협업을 지원하며, Databricks Marketplace는 공급 체인 분석을 향상시키는 가치 있는 제3자 데이터에 대한 접근을 제공합니다.

이러한 통합 솔루션들은 기업이 더 빠르고, 더욱 정보에 기반한 결정을 내리고, 점점 더 복잡하고 데이터 중심의 환경에서 공급 체인 운영을 최적화할 수 있게 합니다.

실제 성공 사례 

• Shell 은 전 세계적으로 Databricks를 사용하여 10억 달러의 예비 부품 재고를 최적화하고, 전 세계적으로 상류 및 하류 작업의 다운타임을 줄이며, 재고 분석가들에게 50개의 위치에서 3,000개의 재료에 대한 최적의 예비 부품 수준에 대한 권장 사항을 제공합니다.  
• Volvo 는 Databricks를 사용하여 700,000개 이상의 부품에 대한 대규모 재고에 대한 실시간 가시성을 얻어, 이러한 부품을 공급자부터 트럭 딜러까지 전체 체인에 효율적으로 분배할 수 있게 합니다. 
• Walgreens 는 Databricks를 활용하여 거의 9,000개의 매장 위치에서 공급망을 최적화하였고, 재고 수준을 적절하게 조정함으로써 수백만 달러를 절약하였습니다. 그들은 이제 초당 40,000개의 데이터 이벤트를 처리하여 정확한 재고 예측을 가능하게 하고 생산성을 20% 향상시켰습니다. 이로 인해 약사들은 비싼 품절 상황을 피하고 더 많은 시간을 환자에게 개인화된 치료를 제공하는 데 할애할 수 있게 되었습니다. 
• 선도적인 페인트 및 코팅 회사는 Databricks를 활용하여 공급 체인 예측 과정을 자동화하고 수요 동인에 대한 더 큰 가시성을 얻어, 수요 예측 정확도를 12% 향상시키고, 재고에서 3500만 달러 이상을 절약하며, 사업 부문별로 과다 재고 비용을 50만 달러 이상 줄였습니다. 
• Williams, 천연가스 인프라 회사는 Databricks를 표준화하여 저배출 가스 인증을 위한 고품질 데이터셋을 제공합니다. 원천, 제조, 운송 및 배포와 같은 종단 간 생산 과정에서 데이터 통합을 간소화하고 인증 파트너와의 효율적인 공유를 가능하게 합니다. Williams는 TCO를 40% 줄이고 탄소 감축 노력을 수익화할 수 있었으며, 인증된 저배출 가스 판매로 600만 달러의 마진을 창출하면서 2030년까지 기준 배출량을 50% 줄이는 목표를 추진하고 있습니다.
• HP의 3D 프린트 부문은 Databricks의 Delta Sharing 및 AI 도구를 사용하여 고객에게 3D 프린팅 장비에 대한 실시간 텔레메트리 데이터를 제공하며, 이를 통해 예방적인 유지 보수, 최적화된 운영, 그리고 비용 절감을 가능하게 하여 고객 만족도와 운영 효율성을 극대화합니다.

Databricks 솔루션즈 액셀러레이터

• 배포 최적화: 미리 구축된 도구를 사용하여 운송 비용을 최적화하고, 공급-수요를 예측하고, 배포 네트워크 성능을 향상시킵니다. 
• Databricks Intelligence Platform for IoT: 센서 데이터, 머신 러닝, 그리고 GenAI 에이전트를 사용하여 제조 작업을 최적화합니다. 
• 안전 재고 관리: 머신러닝을 사용하여 공급망 전체의 재고 수준을 최적화하여 과다 재고를 최소화하고 비용을 줄이며 재무 유연성을 향상시킵니다.
• 수요 예측: 공급 체인에서의 중단을 최소화하고 판매를 증가시키면서, 재료 부족을 효과적으로 관리하고 과도한 계획을 피하기 위해 부품 수준에서 수요 예측을 수행합니다. 
• 경로 최적화: 배송 경로를 최적화하여 수익성을 향상시키고 물류 운영의 효율성을 높입니다.

성장하는 파트너 솔루션 생태계

SAP, Infor Nexus 및 Kinaxis를 기술 파트너로 환영하며, 공급 체인 및 기업 의사 결정자들을 더 효과적으로 연결합니다. 또한, 고객들은 이제 S&P Global, Accuweather, Bloomberg, Crisp, rearc, Altana, trademo 및 PredictHQ와 같은 주요 데이터 제공업체로부터의 독점적이고 오픈 데이터셋으로 공급 체인 분석 및 AI 사용 사례를 풍부하게 할 수 있습니다. NVIDIA GTC 2025에서 공개된 Ernst & Young의 차세대 디지털 공급 체인 및 운영 솔루션 은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼의 강력한 기반 위에 구축되어 공급 체인의 탄력성을 강화하고, 기존 시스템과의 통합을 통해 적시에 통찰력을 제공합니다.

데이터 인텔리전스로 변혁하기

오늘날의 경쟁력 있는 비즈니스 환경에서 앞서가기 위해 공급 체인 관리를 혁신하는 이 기회를 놓치지 마세요. 다가오는 Gartner Supply Chain Symposium 에서 디지털 공급 체인의 미래를 형성하는 솔루션에 대해 더 깊이 파고들어 보세요.

 

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)