AWS Supply Chain 정식 출시 – 향상된 가시성과 실행 가능한 인사이트로 위험 완화 및 비용 절감

많은 분들과 마찬가지로 저도 날씨, 지정학적 불안정, COVID-19 팬데믹과 같은 외부 요인으로 인한 파괴적인 영향을 경험했습니다. 공급망 복원력을 개선하기 위하여 조직은 리스크를 신속하게 찾아 대응할 수 있는 공급망 전반의 가시성이 필요합니다. 고객의 선호도가 빠르게 변하고 과거의 수요 가정이 더 이상 유효하지 않기 때문에 이는 점점 더 복잡해지고 있습니다.

게다가 공급망 데이터는 연결되지 않은 시스템 전체에 분산되어 있는 경우가 많으며 기존 도구에는 의미 있는 인사이트를 생성하는 데 필요한 탄력적인 처리 능력과 특수 기계 학습(ML) 모델이 부족합니다. 실시간 인사이트가 없으면 조직은 수요 패턴의 변화, 예상치 못한 추세 또는 공급 장애를 감지할 수 없습니다. 신속하게 대응하지 못하면 고객 및 운영 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

오늘 AWS Supply Chain이 정식으로 출시되었습니다. AWS Supply Chain은 통합 데이터, 기계 학습 기반의 실행 가능한 인사이트, 내장된 상황별 협업을 통해 위험을 완화하고 비용을 절감하는 클라우드 애플리케이션입니다. 사용 방법을 살펴보기 전에 조직에 어떤 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

AWS Supply Chain 작동 방식
AWS Supply Chain은 기존 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP) 및 공급망 관리 시스템에 연결됩니다. 이러한 연결이 이루어지면 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

데이터 레이크는 다양한 소스의 데이터를 이해, 추출 및 통합된 데이터 모델로 변환할 수 있도록 공급망에 맞게 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 설정됩니다. 데이터 레이크는 기존 ERP 시스템(예: SAP S4/HANA) 및 공급망 관리 시스템을 비롯한 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
데이터는 마이크로 프론트엔드 아키텍처를 기반으로 구축된 일련의 대화형 시각적 최종 사용자 인터페이스를 사용하여 실시간 시각적 맵에 표시됩니다. 이 맵은 각 위치의 현재 재고 선택, 수량 및 상태(예: 품절 위험이 있는 재고)를 강조 표시합니다. 재고 관리자는 특정 시설을 자세히 살펴보고 각 위치의 현재 보유 재고, 운송 중인 재고 및 잠재적으로 위험에 처한 재고를 확인할 수 있습니다.
데이터 레이크의 포괄적인 공급망 데이터를 사용하여 잠재적 공급망 위험(예: 과잉 재고 또는 품절)에 대한 실행 가능한 인사이트가 자동으로 생성되고 실시간 시각적 맵에 표시됩니다. Amazon이 사용하는 유사한 기술을 기반으로 구축된 기계 학습 모델은 보다 정확한 공급업체 리드 타임 예측을 생성하는 데 사용됩니다. 공급 계획자는 이러한 예측된 공급업체 리드 타임을 사용하여 계획 모델에 내장된 정적 가정을 업데이트하여 재고 부족 또는 초과 재고 위험을 줄일 수 있습니다.
재조정 옵션은 자동으로 평가, 순위 지정 및 공유되므로 위험이 감지될 경우 재고 관리자와 계획자가 취할 수 있는 권장 조치를 제공합니다. 권장 옵션은 해결된 위험의 비율, 시설 간 거리 및 지속 가능성에 미치는 영향을 기준으로 점수가 매겨집니다. 공급망 관리자는 또한 드릴다운하여 각 옵션이 네트워크 내 다른 물류 센터에 미칠 영향을 검토할 수 있습니다. 권장 사항은 결정을 통해 학습함으로써 지속적으로 개선됩니다.
원격 동료와 함께 작업하고 재조정 작업을 구현할 수 있도록 상황에 맞는 기본 제공 협업 기능이 제공됩니다. 팀원들이 서로 채팅하고 메시지를 보내면 위험 및 권장 옵션에 대한 정보가 공유되므로 의사소통 실패로 인한 오류와 지연이 줄어들어 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
기계 학습은 수요 계획과 관련된 수고와 추측을 없애기 위해 과거 판매 데이터와 실시간 데이터(예: 미결 주문)를 분석하고, 예측을 생성하고, 모델을 지속적으로 조정하여 정확도를 높이는 데 사용됩니다. 또한 수요 계획은 변화하는 수요 패턴과 사용자 입력을 지속적으로 학습하여 거의 실시간으로 예측 업데이트를 제공하므로 조직이 공급망 운영을 사전에 조정할 수 있습니다.

이제 실제로 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

AWS Supply Chain을 사용한 재고 위험 감소
AWS Supply Chain 팀은 매우 친절하였고 ERP 시스템에 연결된 환경을 공유해 주었습니다. 로그인한 후 탐색 창에서 인벤토리 및 네트워크 맵을 선택합니다. 여기서는 물류 센터(DC)의 재고 상태에 대한 일반적인 개요를 파악합니다. 타임라인 슬라이더를 사용하면 시간을 앞당기면서 시간이 지남에 따라 재고 위험이 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 현재 위험뿐만 아니라 미래의 위험도 예측할 수 있습니다.

해당 위치에 대한 자세한 정보를 얻기 위해 시애틀 물류 센터를 선택합니다.

각 물류 센터를 살펴보는 대신 AWS Supply Chain에서 분석하는 인사이트 감시 목록을 만듭니다. 탐색 창에서 인사이트를 선택한 다음 재고 위험을 선택하여 품절 및 재고 초과 위험을 추적합니다. 인사이트 감시 목록의 이름 (품절)을 입력하고 모든 위치와 제품을 선택합니다.

추적 파라미터에서는 품절 위험만 추적하도록 선택합니다. 재고 수준이 최소 재고 목표보다 10% 이상 낮으면 경보를 받게 만들고 기간을 2주로 설정합니다. 인사이트 감시 목록 생성을 완료하기 위해 저장합니다.

새 인사이트 감시 목록을 선택하여 다른 감시 목록을 생성합니다. 이번에는 리드 타임 편차 인사이트 유형을 선택합니다. 인사이트 감시 목록의 이름(리드 타임)을 입력한 다음 모든 위치와 제품을 입력합니다. 이번에는 리드 타임에 계획된 리드 타임보다 20% 이상 편차가 있을 때 경보를 받도록 선택합니다. 저는 1년의 과거 시간을 고려해 보기로 했습니다.

몇 분 후 새로운 인사이트를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 인사이트 페이지의 드롭다운에서 품절을 선택합니다. 왼쪽에는 주별로 그룹화된 일련의 인사이트 스택이 있습니다. 첫 번째 스택을 확장하고 인사이트 중 하나를 드래그하여 검토에 넣습니다.

특정 제품 및 위치에 대한 재고 부족 위험의 상태와 권장 사항을 보려면 세부 정보 보기를 선택합니다.

개요 바로 다음에 해결 권장 사항 목록이 점수별로 정렬됩니다. 점수 가중치는 거리, 배출량(CO₂) 및 해결된 위험의 비율에 대한 상대적 중요도를 설정하여 권장 사항의 순위를 매기는 데 사용됩니다. 설정에서 권장 사항을 제안할 때 고려할 최대 거리를 구성할 수도 있습니다. 첫 번째 권장 사항은 점수 구성 방식에 따라 가장 좋은 것입니다.

권장 사항은 재조정의 효과를 보여줍니다. 이 제품 8개를 디트로이트 물류 센터에서 시애틀 물류 센터로 옮기면 재조정 전 섹션에 표시된 것과 같이 재고 품절(빨간색)이 아니라 재조정 후 섹션에 이틀 동안에 대한 예상 재고량이 적절하게 조정됩니다(녹색). 이는 또한 디트로이트 물류 센터의 초과 재고 위험(보라색)을 해결합니다. 권장 사항의 맨 위에는 이러한 재조정으로 재고 위험과 배출량(CO₂)에 미치는 영향이 해결될 가능성이 나와 있습니다.

선택을 선택하여 이 권장 사항을 계속 진행합니다. 대화 상자에 설명을 입력하고 팀원에게 메시지를 보내 AWS Supply Chain의 협업 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 이 인벤토리 문제 해결에 관련된 사람들이 보내는 모든 커뮤니케이션이 이메일과 같은 별도의 채널에서 이루어지지 않고 저장되어 특정 문제에 연결됩니다. 확인을 선택합니다.

품절 위험 페이지에서 권장 사항을 이행하는 데 도움을 줄 수 있는 사람에게 메시지를 바로 보낼 수 있습니다.

여기서 답장을 받았지만 모든 측면에서 검토하는 것이 더 좋습니다. 탐색 창에서 협업을 선택합니다. 모든 대화가 이전에 제안된 인사이트(현재 하나)와 품절 위험 및 해결 권장 사항에서 시작되었음을 볼 수 있습니다. 문제 해결을 위해 협력하는 모든 사람들이 문제에 대한 명확한 견해와 가능한 해결책을 가지고 있습니다. 향후 참조할 수 있도록 이 대화는 위험 및 해결 컨텍스트와 함께 제공될 예정입니다.

위험이 해결되면 품절 위험 카드를 해결됨으로 옮깁니다.

이제 리드 타임 인사이트를 살펴보겠습니다. 이전과 마찬가지로 인사이트를 선택하여 검토에 넣습니다. 자세한 내용을 보려면 세부 정보 보기를 선택합니다. 구매 주문 내역을 기준으로 볼 때 이 특정 제품 및 위치에 대한 권장 리드 타임은 연결된 ERP 시스템에서 볼 수 있는 하루가 아니라 7일이어야 합니다. 이는 고객의 기대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기존 시스템을 다시 플랫폼화하거나 다시 구현할 필요 없이 AWS Supply Chain을 연결하고 물류 센터의 재고와 개인 설정에 따른 권장 사항에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 이러한 권장 사항은 품절이나 물류 센터의 재고 초과 등과 같은 재고 위험을 해결하는 데 도움이 됩니다. 리드 타임을 더 잘 이해함으로써 최종 고객을 위한 기대치를 높일 수 있습니다.

가용성 및 요금
AWS Supply Chain은 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤) 및 유럽(프랑크푸르트) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.

AWS Supply Chain을 사용하면 조직에서 공급망 전반의 가시성을 빠르게 확보하고 정보에 입각한 공급망 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. AWS Supply Chain을 사용하여 과잉 재고 및 품절 위험을 완화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 고객 경험을 개선하는 동시에 AWS Supply Chain을 통해 초과 재고 비용을 줄일 수 있습니다. 상황에 맞는 채팅 및 메시징을 사용하면 다른 팀과의 협업 방식을 개선하고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

AWS Supply Chain에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 선결제 라이선스 비용이나 장기 계약이 필요하지 않습니다. 자세한 내용은 AWS Supply Chain 요금을 참조하세요.

– Danilo

Source: AWS Supply Chain 정식 출시 – 향상된 가시성과 실행 가능한 인사이트로 위험 완화 및 비용 절감