공급망 개선을 위해 데이터 정리

데이터 불일치 문제가 줄어들면 더욱 강력하고 안정적인 공급망 협업이 가능해집니다.

코로나19 팬데믹으로 인한 극심한 공급망 혼란은 끝났을지 모르지만, 이것이 반드시 전 세계 공급망이 이제 원활하게 운영되고 있다는 의미는 아닙니다.

기업이 주요 공급업체와의 협력 노력을 개선하려고 노력할 때 공급망 데이터 불일치로 인해 기업의 노력이 방해를 받는 경우가 많습니다. 중소기업의 43%가 재고를 추적하지도 않는 경우(이는 하나의 통계일 뿐입니다) 파트너 간의 의사소통 오류와 중단 가능성이 놀라울 정도로 높습니다.

그러나 올바른 전술을 사용하면 데이터가 약점이 아닌 강점이 될 수 있습니다.

공급망 데이터를 사용할 때 발생하는 문제는 동일한 회사 내에서든 파트너와 함께든 다양한 사업 단위에서 KPI를 계산하고 데이터 언어를 정의하는 방식에서 시작되는 경우가 많습니다. 공급망 파트너십의 여러 그룹은 각자 데이터를 계산하는 별도의 방법을 사용하는 경우가 많습니다.

어떤 형태로든 통합과 논의가 없으면 서로 다른 그룹이 완전히 다른 측정 기준(그리고 완전히 다른 방식)을 보고하는 상황으로 쉽게 이어질 수 있으며, 이는 공급망의 성공과 과제에 대한 혼란과 불균형으로 이어질 수 있습니다. 이는 데이터 사용 규정 및 보안 준수 요구 사항이 적용되는 회사의 경우 특히 문제가 됩니다. 다양한 용어로 인해 발생하는 불일치나 혼란은 심각한 규정 준수 문제를 초래할 수도 있습니다.

따라서 귀하와 귀하의 파트너는 파트너십에서 사용할 단일 데이터 용어를 결정하기 위해 사전에 시간을 투자해야 합니다. 특정 데이터 포인트를 계산하는 공통 정의 또는 방법을 설정하면 모든 사람이 공급망 결과를 모니터링하고 평가할 수 있습니다.

이를 위해서는 데이터 언어와 KPI를 명확하게 정의하기 위해 내부 사업부와 외부 파트너 간의 협업 프로세스가 필요합니다. 조직과 함께 확장할 수 있는 일관되고 반복 가능한 프로세스를 구축하면 기업이 새로운 제품, 내부 사업부 또는 외부 파트너를 공급망에 추가하는 경우에도 데이터 보고 및 분석의 일관성이 유지됩니다.

오늘날의 기업은 그 어느 때보다 더 많은 공급망 데이터를 사용할 수 있지만 실제로 해당 데이터를 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 나는 이것을 측정 세부 사항 질병이라고 부릅니다. 비효율적인 방식으로 모든 것을 측정하려고 시도하여 궁극적으로 어떻게 사용할지 모르는 많은 데이터를 남기게 되는 것입니다.

또한, 서로 다른 데이터로 인해 리더가 프로그램 간을 전환하고 한 소프트웨어에서 다른 소프트웨어로 데이터를 수동으로 입력하려고 하기 때문에 과도한 수동 작업이 발생할 수 있습니다. 이는 오류가 발생하기 쉽고(수동 데이터 입력의 평균 오류율은 1%) 시간이 많이 걸리는 설정입니다.

이 접근 방식의 실제 영향은 리더가 중요한 부가가치 작업에 집중하기보다는 지루하고 바쁜 업무에 집중하게 된다는 것입니다. Luminous의 설립자이자 CEO인 Jared Ward는 이 문제가 회사의 공급망 운영에서 어떻게 쉽게 나타나 엄청난 양의 비효율성과 실수의 기회를 초래할 수 있는지 설명합니다.

“통합 플랫폼이 없으면 팀 구성원은 통찰력과 데이터를 수집하기 위해 서로 다른 시스템과 솔루션 사이를 왔다 갔다 하는 함정에 빠지게 됩니다. 한 번의 잘못된 클릭으로 인해 다른 프로그램에 데이터를 제공하지 않고 한 프로그램에 이중 데이터 입력이 너무 쉬워집니다. 이러한 오류는 빠르게 악화되어 부정확하거나 불완전한 정보를 남길 수 있습니다.”

데이터 저글링 함정에서 벗어나기 위해 Ward는 조직이 기존 데이터 소스와 통합되어 데이터에 대한 "단일 진실 지점"을 제공하는 플랫폼을 사용할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 수동적인 분주한 작업을 피하고 가장 중요한 일에 집중하는 데 도움이 됩니다. 그는 "좋은 플랫폼은 상호 연결된 모든 데이터를 단일 공간에서 쉽게 사용할 수 있기 때문에 팀 구성원이 재고 시스템, 구매 주문 등을 더 잘 관리하는 데 도움이 됩니다."라고 덧붙입니다.