자료 다운로드

고급 분석을 통한 계획 정확성 향상

의사 결정자들은 중요한 비즈니스 의사 결정을 위해 빅 데이터를 활용하고 있지만, 비즈니스 가치를 제공하는 진정한 지식과 통찰력을 놓치고 있습니다. 이들은 여전히 비효율적인 계획, 정확하지 않은 추정치, 가격 오류, 지연 및 심지어 기업 불안정성 등과 같은 심각한 공급망 고충 사항을 겪고 있습니다. 이들 업체들은 아직 고급 분석 기술의 가능성을 발견하지 못했습니다. 방대한 데이터에 액세스하는 것만으로는 충분하지 않으며 데이터에서 추출한 정확한 지식의 토대 위에서 효율적인 계획을 수립해야 합니다.

공급망 성숙도를 한 단계 높은 차원으로 이끄는 힘 - 자체 학습 공급망

목표를 달성하는 의사 결정을 위해 미래 결과에 대한 예측은 더욱 정확해야 합니다. 과거 데이터에서 패턴을 식별하고, 이와 같은 패턴을 더욱 구체화할 수 있는 최적의 변수 및 범위를 선택합니다. 정확한 지식 추출은 계획의 품질과 효율성을 높일 것입니다.

퀸틱 소프트웨어의 자체 학습 프로세스는 셋업, 처리 및 대기 시간과 같은 수치를 인풋으로서 포착합니다. 이를 통해 계획 시스템을 기업 내에서 이루어진 가시적인 대형 변경 사항에 맞춰 조정할 수 있으며 지속적인 개선 노력을 통해 사소한 변경도 감지할 수 있게 됩니다. 정확한 지식은 자동으로 데이터를 통해 추출되며 최신 상태를 유지합니다.

계획 시스템에 입력되는 실세계 데이터의 지속적인 흐름은 과거 작업에 대한 일반화를 통해 이전에는 볼 수 없었던 새로운 작업에 대한 최신 예측을 작성할 수 있도록 지원합니다. 자체 학습 공급망 기능을 통해 짐작이 아니라 실제 데이터를 기초로 미래의 의사 결정을 내릴 수 있는 지식을 보유하게 될 것입니다.
    • 자체 학습 인텔리전스
      이전에는 볼 수 없었던 미래 작업의 소요 시간은 과거 실행된 작업의 데이터를 기준으로 예측됩니다. 각 생산 사업은 특정한 속성 또는 특성을 갖습니다(예: 길이, 폭 및 소재). 자체 학습 기술을 통해 이들 속성과 작업 소요 시간 간의 관계를 학습합니다. 이후 이러한 관계는 새로운 작업에 대한 예측을 작성하는 데 이용됩니다.
    • 정시 납품
      물류에 대한 비효율적인 계획은 결국 지연을 야기하고 고객 서비스에 영향을 미치게 됩니다. 자체 학습 공급망은 최근 데이터를 기준으로 정지, 이동 및 서비스 시간을 예측하며 따라서 항상 최신 상태를 유지합니다. 이동 및 서비스 시간에 대한 보다 정확한 추정치를 사용함으로써 계획은 실제로 예상대로 실행될 수 있습니다. 이를 통해 계획 준수율을 향상시키고 업무 차질을 줄일 수 있습니다.
    • 공급망을 위해 향상된 프로세스
      부정확한 추정치는 비효율성과 낮은 생산성을 야기하거나 심지어 계획 자체가 실현되지 못할 수도 있습니다. 셋업 시간, 처리 시간 등에 대한 자체 학습은 변동 정보를 비롯해 정확한 추정치를 제공할 것입니다. 실제 데이터에 기초한 예측은 공급망의 생산성을 높일 것입니다.