더 똑똑한 전자 상거래 상점이 공급망 가시성을 어떻게 높이고 있습니까?

전자 상거래는 소매 부문을 변화시켰습니다. 고객이 온라인 주문 기능을 기대하게 되면서 모든 규모의 소매업체는 이제 옴니채널 주문 처리 방식으로 전환했습니다. 그러나 온라인으로의 이동에는 어려움이 따릅니다. 특히 공급망과 그 가시성이 더욱 복잡해졌습니다.

고객이 여러 플랫폼과 판매 채널에서 참여하고 배송 위기가 멈출 기미가 보이지 않는 상황에서 주문 이행이 어렵습니다. 이해 관계자가 실시간 배송 상태 데이터를 활용하여 보다 현명한 결정을 내리고 고객에게 높이 평가되는 투명성을 제공하기 때문에 공급망 가시성을 극대화하는 것이 시급합니다.

전자 상거래 회사가 기술을 사용하여 공급망 가시성의 이점을 실현하는 방법은 다음과 같습니다.

뛰어난 IoT 활용도

IoT 응용 프로그램은 전자 상거래 회사에 도움이 되었습니다. 요즘에는 제조 라인에 IoT가 존재하는 것이 표준입니다. 조립 라인 기계에 부착된 센서는 출력, 부품 성능 및 자동화된 유지 관리 요구 사항을 추적합니다. 그 결과 자체적으로 유지 관리할 수 있을 뿐만 아니라 증가된 볼륨에 대처하는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 린(lean) 제조 라인이 탄생했습니다.

예를 들어, 제조 생산량의 증가를 계획할 때 제조 시설 센서에서 수집한 데이터는 기업이 생산량을 사실적으로 모델링하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 이러한 데이터 세트는 마케팅 및 영업 캠페인에 정보를 제공하여 모든 부서 간의 원활한 커뮤니케이션을 생성합니다.

IoT는 운송 중인 화물에 부착된 상태 모니터링 센서에도 유용합니다. 이 센서는 빛, 습도, 온도 및 충격을 추적하여 모든 이해 관계자에게 배송 상태에 대한 가시성을 제공합니다. 자동 감사 추적 덕분에 손상의 근본 원인을 찾아내는 것도 간단합니다.

전반적으로 주문 이행 라인 전반에 걸친 센서의 IoT 존재는 기업이 주문의 수명 주기에 대한 원활한 그림을 만드는 데 도움이 됩니다. 비효율성을 식별하는 것은 간단하며 기업은 투자에 대한 더 나은 ROI를 실현합니다.

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클라우드 기술 활용

기업이 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하기 시작하면서 이러한 데이터 세트를 저장하는 것이 문제가 되었습니다. 초기 접근 방식은 서버 팜을 사내에 구축하고 이를 유지 관리하기 위해 복잡한 인프라와 리소스를 설치하는 것이었습니다. 그러나 이 접근 방식은 기업이 핵심 비즈니스에서 멀어지게 했습니다.

클라우드 서비스 제공업체는 훌륭한 솔루션을 제공했습니다. 월별 가격으로 기업은 이제 비즈니스와 함께 확장할 수 있는 인프라 요구 사항을 아웃소싱합니다. 예를 들어, 업그레이드 신청은 더 이상 시스템 다운타임을 요구하는 번거로운 일이 아닙니다. 클라우드 서비스 공급자는 중단을 최소화하면서 자동으로 업그레이드를 실행합니다. 클라우드 서비스 제공업체가 처음부터 기술적으로 구축되기 때문에 보안도 보장됩니다.

클라우드 액세스는 또한 데이터 보급을 단순화했습니다. 이해 관계자는 이제 클라우드의 시스템에 로그인하여 필요한 데이터를 볼 수 있습니다. 예를 들어, B2B 전자 상거래 판매자는 로그인하여 소매업체 시설에 도착하는 배송 보관 상태를 볼 수 있습니다. 부적절한 보관 조건이나 상품을 손상시킬 수 있는 요인에 대해 소매업체에 알릴 수 있습니다.

따라서 공급망에 대한 가시성이 단순화됩니다. 더욱이 모든 사람이 공급망 데이터에 액세스할 수 있으므로 분석 보고서를 쉽게 배포할 수 있습니다. 그 결과 모든 이해 관계자는 공급망에서 자신의 부분에 영향을 미치고 그에 따라 행동하는 프로세스에 대한 가시성을 얻게 됩니다.

커뮤니케이션 표준화

더 많은 이해 관계자가 공급망 데이터에 액세스할 수 있게 됨에 따라 커뮤니케이션이 하나의 과제가 되었습니다. 제조업체 및 물류 파트너는 소매업체 및 최종 고객과 체인의 다른 지점에 있습니다. 제조업체에게 중요한 문제는 발송인에게 동일한 무게를 전달하지 않을 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

통신 표준의 개발은 공급망에 큰 도움이 되었습니다. 메트릭은 상품이 배송되기 전에 SLA에서 표준화되고 정의됩니다. 예를 들어 이해 관계자는 상태를 논의할 때 모든 사람이 동일한 데이터를 참조하도록 하기 위해 중요한 상태 모니터링 KPI에 동의할 수 있습니다.

재고 커뮤니케이션을 표준화하는 것도 전자 상거래 공급망의 중심 접근 방식입니다. 화주와 다운스트림 이해 관계자는 제조업체의 제품 카탈로그를 안팎으로 알지 못합니다. 따라서 제품 이름을 언급하는 것은 잘못된 의사소통을 유발할 수 있습니다. 솔루션은 SKU 또는 부품 번호로 제품을 참조하여 커뮤니케이션을 단순화하는 것입니다.

제품 레이블을 할당하면 향후 분석을 위해 이러한 데이터를 간편하게 저장할 수도 있습니다. 데이터 검색이 빠르고 실시간 통찰력을 쉽게 사용할 수 있습니다.

자동 피킹

전자 상거래 공급망의 가장 큰 병목 현상 중 하나는 창고 내에서 항목을 찾고, 선택하고, 포장하는 것입니다. 전통적으로 이러한 작업은 작업자가 인벤토리 스택을 확인하고 할당 테이블로 돌아가면서 수동으로 실행되었습니다. 이러한 작업에는 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 촉박한 SLA 기한으로 인해 근로자에게 과도한 스트레스가 가해졌습니다.

전자 상거래 회사는 로봇을 사용하여 항목을 선택하고 할당 테이블에 배달함으로써 프로세스를 수정했습니다. 재고 스택이 디지털화되어 로봇 시스템이 중앙 데이터 저장소에 액세스하여 품목의 위치를 ​​결정합니다. 이 로봇은 사전 정의된 경로를 따라 이동하여 라우팅을 단순화하며 인간 작업자처럼 피로로 인한 휴식이나 일시 중지가 필요하지 않습니다.

그 결과 배송 및 피킹 프로세스에 대한 완전한 가시성과 함께 높은 수준의 효율성으로 작동하는 안전한 창고가 탄생했습니다.

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핸즈프리 주문 확인

전자 상거래 창고 시스템은 공급망의 필수적인 부분입니다. 오늘날 기업에서 판매하는 제품의 폭을 감안할 때 보관 오류로 인해 배송에 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 방지하기 위해 회사는 포장 전에 선택 확인 프로세스를 설치하여 올바른 품목이 올바른 구매자에게 배송되고 있는지 확인합니다.

로봇 피킹은 오류를 최소화하지만 일부 창고에서 처리해야 하는 엄청난 주문량은 오류가 여전히 인간 피커를 압도할 수 있음을 의미합니다. 직원이 잘못된 항목을 스택의 올바른 위치에 반환하고 올바른 항목을 찾은 다음 창고 관리 시스템에 오류를 알려야 하므로 오류를 해결하는 것은 지루한 프로세스입니다.

오류가 복잡해지면 이러한 프로세스로 인해 더 많은 지연이 발생하여 수익 손실이 발생합니다. 직원이 항목 위치에서 두 자리 숫자만 읽어서 선택을 확인하면 되므로 핸즈프리 인증이 판도를 바꾸고 있습니다. 완료되면 로봇이 제품을 인수하여 포장합니다. 또한 핸즈프리 피킹을 통해 직원은 배치 주문을 더 빨리 피킹하고 역피킹을 처리하며 피킹 시간을 줄일 수 있습니다.

핸즈프리는 아직 표준이 아니지만 전자 상거래 회사가 효율성 선택에 대해 생각하는 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. 피킹은 현재 핸즈프리 기술의 가장 광범위한 사용 사례를 제공하지만 추가적인 이점이 있습니다. 예를 들어, 음성 기반 핸즈프리 시스템을 사용하면 재고 업데이트 프로세스가 훨씬 빨라질 수 있습니다.

창고에 있는 모든 새 품목의 바코드를 스캔하는 대신 작업자는 확인 코드를 읽고 즉시 재고 수준을 업데이트할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 업데이트는 상점 프런트 엔드에서 항목 가용성 수량을 원활하게 변경하여 사용자에게 보다 정확한 주문 경험을 제공합니다.

무엇보다도 음성 기반 시스템은 거대한 기술 인프라가 필요하지 않으므로 최대 ROI를 제공합니다. 매끄러운 특성 덕분에 핸즈프리 기술은 재고에 대한 회사의 가시성을 향상시킵니다.

전략적 창고 분석

전자 상거래 회사의 창고는 신경 센터입니다. 가장 많은 인력이 하루를 보내는 곳이자 고객 경험이 실현되는 곳입니다. 예를 들어, 창고에서 배송이 지연되면 회사가 웹사이트에서 실행하는 모든 디자인 업그레이드가 무효화됩니다.

전자 상거래 회사가 보다 효율적인 프로세스를 생성하는 데 도움이 되는 분석 플랫폼에 막대한 투자를 했다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어, 창고 분석은 기업이 더 나은 저장 공간을 만들고 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 기업은 더 많은 상품을 보관하고 피킹 시간을 줄일 수 있습니다.

분석은 또한 최적의 효율성을 유지하면서 확장 가능성을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 기업이 효율성 결과를 예측하면서 시나리오를 모델링하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 전자 상거래 회사는 효율성과 작업자 안전을 유지하면서 지속 가능한 속도로 운영을 지속적으로 확장합니다.

분석이 영향을 미치는 또 다른 영역은 인바운드 공급 효율성을 평가하는 것입니다. B2B 전자 상거래가 계속 성장함에 따라 점점 더 많은 전자 상거래 회사가 제조업체이며 원자재 공급 지연이 수익에 영향을 줄 수 있습니다. 분석은 기업이 수요를 모델링하고 공급업체 성과에 따라 공급 일정을 생성하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 회사에서 몇 가지 품목에 대해 판매를 실행하려는 경우 과거 공급업체 효율성 데이터를 분석하여 공급 및 배송 시간을 모델링할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 기업이 캠페인을 시작하기 전에 위험을 예측하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 무엇보다도 이러한 통찰력은 공급망 전체의 이해 관계자와 공유되어 통찰력을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 공급업체는 계획된 캠페인의 결과를 변경하여 모델의 예측을 보다 정확하게 만들 수 있는 추가 통찰력을 제공할 수 있습니다.

분석은 전자 상거래 생태계에 광범위한 영향을 미칩니다. 창고 활용도에서 배송 시기에 이르기까지 모든 것이 영향을 받습니다. 분석 플랫폼에서 AI의 사용이 증가함에 따라 전자 상거래 회사는 프로세스에 대한 더 큰 통찰력을 얻을 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다.

더 큰 시스템 통합

가시성은 서로 통신하는 공급망의 모든 시스템에 달려 있습니다. 통합은 마땅히 받아야 할 관심을 받지 못하는 기술적인 문제입니다. 올바른 통합이 없으면 이해 관계자는 공급망의 일부로 제한되고 업스트림 또는 다운스트림 중단을 설명할 수 없습니다.

이러한 의미에서 API는 전자 상거래 공급망 가시성의 핵심입니다. 많은 서비스 제공업체에서 API를 표준으로 제공합니다. 이 서비스 덕분에 이해 관계자는 시스템을 물류 플랫폼에 연결하고 분석을 위해 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 물류 데이터를 주문 관리 플랫폼으로 가져와 공급업체 성과를 평가할 수 있습니다.

이러한 공급업체 등급은 미래 수요를 모델링할 때 유용합니다. 제조업체는 과거 성능 데이터를 사용하여 고객에게 도달하는 상품의 양과 상품이 도착할 상태를 예측할 수 있습니다.

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가시성 향상

기술과 비즈니스 프로세스의 재고는 전자 상거래 공급망의 가시성을 높였습니다. 이 기사에 나열된 방법 덕분에 전자 상거래 회사는 이제 비즈니스를 원활하게 수행하여 주문할 때마다 훌륭한 고객 경험을 보장할 수 있습니다.