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제품을 생산하기 위해서는 다양한 자재와 부품이 필요하며, 여러 공급업체와 협력해 발주, 납기, 일정을 조율해야 합니다.이 과정에서물류비용이 증가하거나 납기 지연이 발생하면 부품과 소재가 제때 수급되지 않아 최종 제품 공급에 차질이 생길 수 있습니다.이러한 문제를 방지하려면데이터 분석과 예측 기술을 활용해 수요를 정확히 예측하고, 이를 기반으로 공급 계획을 설계하는 것이 매우 중요합니다.수요 변화를 미리 파악하면 공급 계획을 최적화할 수 있어, 재고 부족이나 과잉을 방지하고 비용을 절감하며 고객의 요구에 신속히 대응할 수 있기 때문이

제조업이 성장하기 위해서는 정말 다양한 것들이 필요합니다. 제품을 생산하기 위한 시설들, 그곳에서 주어진 역할을 다하기 위한 직원들. 이 모든 것들이 우선순위를 매기기 어려울 정도로 중요하겠지만 그중에서도 특히 중요한 것이 바로 창고입니다. 제품을 생산하기 위해 필요한 원자재들을 입/출고할 때 사용하기도 하고 완성된 제품들이 출하되기 전까지 보관하기 위한 용도로도 사용하기 때문이죠.과거에는 창고가 단순히 물건을 적재해두고 보관해두기 위한 공간이었다면 최근에는 창고를 어떻게 활용하는가에 따라서 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있기에

제품의 미래 수요가 어떻게 될 것인지를 예측하는 것은 쉽지 않으며 실제로 수요 예측은 기업들에게 어려움을 안겨주는 과제 중 하나입니다. 수요예측은 공급망 관리에서 중점적으로 관리되어야 할 부분 중 하나입니다.수요 예측이 잘못되면 어떻게 될까요? 수요예측을 잘못해서 제품을 과도하게 생산하게 되면 재고가 많이 쌓이게 되고, 재고 보관 및 관리 비용이 늘어나 손실이 발생하게 됩니다.반대로 제품을 부족하게 생산하면 매출 기회를 놓치고 생산 비용이 늘어나며 주문 처리 비용도 증가하므로 자금이 낭비될 수 있습니다. 이로 인해 고객의 취향과

코로나 팬데믹으로 인한 다양한 부작용들이 발생하면서 공급 사슬이 세계 곳곳에서 끊어지는 ‘초유의 물류 대란’ 사태가 2~3년간 지속적으로 발생하고 있습니다. 물류대란의 문제점으로는 기업들이 공급 사슬에 연쇄적으로 문제가 발생하는 상황을 예측하는 데 어려움을 겪으면서 발생했는데요.물류대란이 발생할 때 원인을 빠르게 파악하지 못했던 이유는 물류 시스템은 오프라인 현장 중심으로 운영되기 때문입니다. 오프라인 현장 중 문제 발생 시 연쇄적으로 발생할 수 있는 문제들에 대해 빠르게 파악하며 대비책을 세우지 못하였고, 이는 곳 물류가 지연되는

모두가 잠든 밤 12시, 국내 한 대 기업의 물류센터는 아직도 운영 중입니다. 24시간 운영되는 이 무인화 창고의 관리 담당자는 바로 로봇인데요!고객이 상품을 주문하면 주문 정보가 온라인으로 전송되고, 로봇이 무인창고에서 주문 상품을 찾아 작업자 앞으로 배달합니다. 작업자의 동선이 짧아진 만큼 생산성은 향상되죠.포장도 로봇이 똑 부러지게 도와줍니다. 소프트웨어가 주문 상품에 알맞은 택배 상자 사이즈를 자동으로 계산하여 선택하면 작업자가 로봇이 배송한 상품을 상자에 담아 컨베이어 벨트에 놓고, 상품 파손 방지를 위한 충전재 보충 작업