소매 업계의 공급망 최적화

고객의 요구가 진화하는 동안 소매의 속도는 빨라지고 있습니다. 놀라운 수치인 74%의 소비자가 당일 배송을 하는 회사에서 다시 구매할 가능성이 더 높다고 말합니다. 매장에서 제품이 선반에 없으면 고객은 휴대폰으로 다른 소매점에서 주문할 수 있습니다.

소매점이 고객의 기대치를 충족하고 넘어서려면 공급망 최적화가 필요합니다. 최적화에서는 조달, 물류 및 배송 사이에 존재하는 운영 병목 상태에 대한 가시성을 얻을 수 있습니다.

공급망 최적화의 비즈니스 결과

공급망 최적화는 고립된 원본에서 정보를 수집하고, 단일 정보 원본을 만들고, 시스템 간의 격차를 해소하여 완전한 그림을 제공하는 최신화된 데이터 환경을 만드는 것에 달려 있습니다. 이 가시성을 다음 작업에 사용할 수 있습니다.

수요 예측 개선: 소매점은 실시간 분석을 통해 노동 및 물류를 최적화하고 수요를 효과적으로 예측할 수 있습니다.
운영 변경 및 효율성 향상: 비즈니스에 대한 통합 보기를 통해 기존 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 데이터, 분석 및 AI를 통해 작동 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.
비용 절감 및 고객 환경 개선: 분석을 통해 공급망 데이터를 분석하면 고객에게 적합한 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다. 고객이 원할 때 제품을 제공함으로써 불필요한 재고를 줄일 수 있습니다.
상품 및 배송의 안전 및 보안 강화: 최신화된 데이터 환경은 물류를 최적화합니다. 전체 공급망에서 자산을 추적하여 손실을 줄입니다.

소매 조직에는 연결되지 않은 업무 프로세스와 데이터 사일로가 있을 수 있습니다. 이러한 상황은 빠르고, 자신 있고, 정확하게 결정을 내리는 것을 어렵게 만듭니다. 공급망 최적화를 위한 세 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

이러한 과제는 중요합니다. 올바른 기술 솔루션으로 이를 극복할 수 있습니다.

Microsoft Azure는 동급 최고의 분석 및 IoT 서비스를 제공합니다. 이러한 제품을 통해 단일 데이터 원본을 만들고 데이터 사일로를 연결하여 공급망에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.

Microsoft의 방법은 소매 데이터의 통합 보기에서 실시간 IoT 인사이트를 계층화합니다.

데이터 수집: Azure IoT Hub 및 Azure Event Hubs를 사용하여 다음 원본에서 데이터를 수집합니다.
- POS(Point-of-sale) 트랜잭션
- 온라인 및 모바일 구매
- 소셜 미디어
- 디바이스 및 IoT 센서
- 공급망 또는 창고 운영
데이터 사일로 제거: Azure Data Lake Storage 및 Azure Cosmos DB를 사용하여 데이터를 저장합니다. 이 방법은 데이터 사일로를 제거하여 데이터의 보안과 가용성을 보장합니다. 이 방법은 또한 확장성을 가능하게 합니다.
복잡한 데이터 분석 수행: Azure Synapse Analytics를 사용하여 시스템 전반의 분석을 통합합니다. 운영 및 트랜잭션 공장 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 신속하게 수행합니다.
분석 결과 시각화: Power BI와 통합하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 성능을 최적화합니다. 다음 정보와 같은 분석 출력을 시각화할 수 있습니다.
- 계약 주기 최적화
- ATP(Available-to-promise)
- 가격 탄력성 분석
- 경로 계획 및 스케줄링
- 수요 예측

Anheuser-Busch InBev가 Microsoft Azure로 비즈니스 솔루션을 구축한 방법을 알아봅니다.

소매 고객을 위한 또 다른 전략적 동인에 대해 자세히 알아보려면 건물 관리 최적화를 참조하세요.

다음 문서는 클라우드 채택 과정을 안내하고 소매 업계를 위한 클라우드 채택 시나리오에서 성공하는 데 도움이 될 수 있습니다.