이 블로그는 공급망 부조종사 제공에 관한 두 부분으로 구성된 시리즈 중 두 번째입니다. 시리즈의 첫 번째 부분 “공급망 부조종사 제공: ROI 영역 우선순위 지정” 공급망 부조종사가 제공할 수 있는 ROI의 우선순위 영역을 다루었습니다.
이제 공급망 부조종사가 공급망 맥락에서 제공할 수 있는 투자 수익(ROI)의 우선순위 영역을 살펴보았으므로 데이터 고려 사항과 공급망 부조종사에 대한 아이디어 구상을 시작하는 방법을 살펴보겠습니다. 오늘날의 공급망에 요구되는 복잡한 실시간 결정과 민첩성은 혁신을 생각할 때 어렵게 느껴질 수 있지만 실제로는 시작할 때 선택된 사용 사례에 AI를 적용하는 데 매우 적합합니다.
기술 요구 사항
공급망 부조종사의 대상 영역에 관계없이 기본 기술 역량 요구 사항은 동일합니다. 이는 미래에 대한 확장성과 최대 확장성을 보장하는 세 가지 개별 계층으로 생각할 수 있습니다. 세 개의 레이어는 아래와 같습니다:
- 데이터 플랫폼:
데이터는 AI를 강화하는 연료이므로 공급망 부조종사와 같은 AI 적용의 기초가 되어야 합니다. 데이터는 다양한 스토리지 접근 방식을 활용하여 여러 위치에 존재할 가능성이 높습니다. 일부는 다음과 같은 분산 데이터베이스에 있을 수 있습니다. Azure 코스모스 DB. 다른 소스에는 다음과 같은 SQL 데이터베이스가 포함될 수 있습니다. 애저 SQL. 이러한 소스에 관계없이 데이터를 이해하려면 여러 위치를 통합해야 합니다. 여러 데이터 소스를 관리, 모델링 및 통합해야 하는 이러한 요구는 다음과 같은 단일 데이터 플랫폼에 대한 강력한 사례를 만듭니다. 마이크로소프트 패브릭—통합 스토리지, 경험 및 거버넌스 제공 —Fabric은 AI 시대를 위한 데이터 플랫폼으로 설계되었습니다. - 분석 및 AI:
어떤 사람들은 ‘여기가 마법이 일어나는 곳’이라고 말할 수도 있는데, 데이터를 이해하는 데 있어서는 그 말이 맞을 것입니다. 분석 및 AI 계층은 예측과 상세하면서도 실행 가능한 통찰력이 생성되는 곳입니다. 예를 들어, Azure AI 스튜디오 AI 기반 솔루션 생성을 단순화하고 생성적 AI를 포함한 다양한 AI 기술 및 접근 방식에 대한 액세스를 제공합니다. Azure 개방형 AI을 포함할 뿐만 아니라 다음과 같은 도구도 통합합니다. AI 비전 또는 AI 스피치. - 애플리케이션 레이어:
애플리케이션 계층을 사용자가 솔루션과 상호 작용하는 계층으로 생각하기 쉽지만 이는 전체 이야기의 일부일 뿐입니다. 프로세스 조정 및 자동화 부조종사에게 상당한 가치를 더할 수 있는 것입니다. 예를 들어, 공급망 부조종사가 공급망 계획자에게 조치(예: 선적 탐험 요청)를 권장할 때 부조종사가 계획자를 대신하여 권장 사항을 실행할 수 있다면 훨씬 더 많은 가치를 더할 것입니다. 이곳은 애저 함수이벤트 중심의 가 그 역할을 할 수 있습니다. 일반적으로 이를 위해서는 API를 통한 다른 실행 시스템과의 상호 작용이 필요하므로 주의가 필요합니다. API 관리 다양한 솔루션의 수명주기에 걸쳐
자체 공급망 부조종사: 설계 및 납품
경험이 풍부한 공급망 및 기술 실무자는 개념적 시연이나 비디오에서 멋져 보이는 것이 현실 세계에서는 전달하기가 매우 어려울 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다.
데이터 소스, 시스템 통합, 기술 선택 및 전체 아키텍처와 같은 문제로 인해 자체 부조종사를 제공한다는 전망이 압도적으로 느껴질 수 있습니다.
Microsoft 팀은 이를 확인하고 앞으로 나아갈 길을 확립하고 결과를 신속하게 제공하는 데 도움이 되는 접근 방식을 개척했습니다. 이는 세 단계로 나누어집니다.
가치에 대한 신속한 아이디어
이는 주로 AI가 고객에게 가치를 제공할 수 있는 특정 과제나 기회를 식별하고 검증하기 위한 워크숍 중심 접근 방식입니다. 공급망 관점에서 볼 때 이는 가장 큰 잠재적 이익을 제공하거나 가장 큰 비즈니스 고통을 야기한다고 생각하는 요소에 초점을 맞춥니다. 이는 세 부분으로 나뉩니다.
- 영감: 여기에서는 AI, 생성적 AI, 부조종사 기능에 대한 수준 높은 교육과 고객이 이 기술을 사용하여 가치를 제공하는 사례에 대한 감동적인 사례를 다룹니다.
- 기회 창출: 이 단계에서는 공급망 조직 내의 기회를 조사합니다.
- 우선순위: x축을 ‘노력’, y축을 ‘영향’으로 하는 간단한 4사분면 매트릭스를 사용하여 기회 영역의 우선순위를 지정하는 평가 단계입니다. 이는 우선순위 초점 영역을 정의하는 간단하면서도 효과적인 시각화 접근 방식을 제공합니다.
이에 대한 결과는 필요한 것을 제공하기 위해 적용할 가장 적절한 기술 조합 또는 “솔루션 경로”에 대해 명확해야 합니다. 예를 들어, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오, 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오그리고 마이크로소프트 파워 자동화를 함께 결합하면 특히 정보 추출, 지식 마이닝 및 프로세스 조정과 관련된 요구 사항이 있는 경우 부조종사 전달을 지원하는 매우 강력한 조합을 형성합니다.
“모든 경우에 적용되는 일률적인” 방법은 없으므로 다른 접근 방식이 권장될 수 있습니다. 여기에는 파트너 제품 활용이 포함될 수 있습니다.블루욘더 예를 들어 적절할 수 있는 컨트롤 타워 솔루션의 형태로 성숙한 기능을 갖추고 있습니다.
이 단계의 또 다른 주요 결과는 직원 경험 강화, 고객 참여 재창조, 비즈니스 프로세스 재구성, 혁신 곡선 전환 등 4가지 AI 기회 중 어느 것이 목표인지 이해하는 것입니다. 이는 영향을 미치려는 핵심 가치 동인, 영향을 미치려는 핵심 성과 지표(KPI)를 식별하는 데 도움이 되며 다음 단계로의 전환을 제공합니다.
구상
다시 한번 말씀드리지만, 이는 제공할 솔루션의 세부 사항을 결정하기 위해 모든 관련 고객 이해관계자를 포함하여 때로는 여러 세션에 걸쳐 진행되는 워크숍 중심 접근 방식입니다.
여기에는 아키텍처 요소, 상호 작용 및 통합 지점, 가치 잠재력 및 데이터 요구 사항에 대한 자세한 보기 설정이 포함됩니다. 비즈니스 프로세스 영향에 대한 관점은 가치 사례 이면의 세부 사항을 더욱 강화할 것입니다. 이를 통해 기존 연구 및 확립된 부조종사의 벤치마크를 활용하여 귀하의 비즈니스에 맞는 보기를 만들 수 있습니다.
가치 사례를 보완하기 위한 추가 핵심 결과는 필요한 투자에 대한 관점과 투자 수익을 극대화하고 다음을 사용하여 전달하도록 구성할 수 있는 방식입니다. 민첩한 전달 접근 방식.
개념 증명, 최소 실행 가능 제품 및 그 이상
구상 후에는 개념 증명(POC) 또는 최소 실행 가능 제품(MVP) 제공 사이에서 선택할 수 있습니다.
POC는 특정 기능 세트 제공을 통해 아이디어나 사용 사례가 실현 가능함을 보여줍니다. 개념을 설명하고 증명하는 데 사용되며 일반적으로 라이브 데이터나 다른 시스템에 연결되지 않는다는 점에서 자체 포함되어 있습니다. 따라서 시연 목적 외에는 사용이 제한됩니다.
이와 대조적으로 MVP는 프로덕션에 배포되고 기존 시스템에 통합되므로 비즈니스와 최종 사용자에게 즉각적인 가치를 제공하는 동시에 제공하는 데 제한된 노력이 필요합니다. 따라서 Agile 개발 원칙을 사용하여 우선순위에 따라 기능을 추가함으로써 추가 개발 및 개선을 위한 기반이 될 수 있습니다.
공급망 전체에 AI 통합
AI 혁신, 특히 부조종사는 새로운 활력으로 혁신하고 경쟁할 수 있는 놀라운 기회를 제공합니다. 기업은 AI를 활용하여 효율성을 높이고, 위험을 완화하며, 숨겨진 기회를 발견할 수 있습니다.
예를 들어, 공급망 부조종사를 통해 AI를 공급망 관리에 통합하면 실시간 가시성, 최적화된 데이터 관리 및 여러 요소 간의 원활한 상호 운용이 가능해집니다. 이러한 사후 대응 운영에서 사전 대응 운영으로의 전환을 통해 조직은 재고, 폐기물 및 운송 비용의 균형을 유지하면서 적시에 올바른 제품을 지속적으로 제공할 수 있습니다. 또한 생성적 AI의 사용은 콘텐츠 및 통찰력 생성을 위한 새로운 가능성을 제공하여 공급망 실무자에게 더욱 힘을 실어줍니다. 기술이 계속 발전함에 따라 조직이 점점 더 복잡하고 역동적인 세상에서 앞서 나가려면 AI 혁신을 수용하는 것이 중요합니다.
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게시물 공급망 부조종사 제공: 아이디어 구상 시작하기 처음 등장한 Microsoft AI 블로그.