Supply Chain Intelligence

수급 계획 프로세스의 획기적 개선이 필요합니까? 그렇다면 정밀한 데이터 주도형 예측 능력부터 확보하십시오. 그리고 거의 실시간으로 수요를 맞출 수 있는 재고 관리 능력과 초기 수요 시그널을 신속히 감지해서 분석적 인사이트를 도출할 수 있는 역량을 갖추십시오. SAS^® for Demand-Driven Planning and Optimization 패키지로 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.

• 업무 운영의 효율성 개선: 통계 주도형의 가중 컨센서스 예측이 자동적으로 생성됩니다. 사용자는 예측 성과를 모니터하여 각 단계 별로 부가되거나 소실되는 가치를 파악한 다음, 여러 부서—영업, 마케팅, 재무, 운영, 공급팀 등—관계자들과 쉽게 정보를 공유함으로써 영업 및 운영 계획을 신속히 실행할 수 있습니다.
• 계획 수립의 효율성 개선: 시계열 예측을 이용해 비즈니스의 현실적 상황을 반영한 모델을 구축할 수 있으며, 여기에는 간헐적 수요, 신제품 출시, 가격 책정, 프로모션, 심지어 기상 변화 등과 같은 요소들이 포함됩니다. 또한 정교한 최적화 알고리즘을 이용해 예측치를 비교 조정해 봄으로써 최상의 전략을 선택할 수 있습니다.
• 수익성 증대: 수요와 공급의 역학관계를 거의 실시간으로 파악하여 재고 과잉이나 부족을 방지할 수 있으며, 최신 시뮬레이션 기술을 포함한 다단계(multiechelon) 최적화 기능이 최적의 재고 정책을 결정할 수 있도록 도와줍니다. 또한 예측 모델링 및 가정형(what-if) 분석 기능이 각각의 변수들이 수급 밸런스에 미치는 영향을 상세하게 분석해서 알려줍니다.

• 수요 주도형 계획 수립: 분석 기반 프로세스를 적용해 수요 주도형의 가중 컨센서스 예측을 생성함으로써 S&OP 업무 관계자들 간의 정보 공유를 자동화하고 관리합니다.
• Multiechelon 재고 최적화: 전 레벨에 걸쳐 재고 분배, 재고 레벨 및 발주 수량 등을 자동화하고 최적화함으로써 적정 재고량 유지, 상황 대처 시간 최적화, 매출 신장, 재고 유지 비용 절감, 고객 만족도 향상 등의 효과를 얻을 수 있습니다.
• Demand sensing / Demand shaping: 시각적 기법으로 수요 데이터를 분석하여 영업, 배송, 가격 책정, 그리고 프로모션/범주/지역별 성과에 관한 패턴과 인사이트를 찾아냅니다.
  

• SAS^® Forecast Analyst Workbench
  자동화, 분석 및 워크플로의 장점을 결합해서 보다 객관적이고 정확한 그리고 광범위한 수요 예측치를 생성합니다.
  
• SAS^® New Product Forecasting (영문)
  특허출원 중에 있는 SAS의 독창적인 기술을 이용해 신제품에 대한 수요를 정확하게 예측합니다.
  
• SAS^® Collaborative Planning Workbench (영문)
  체계적인 예측 워크플로를 적용해 협의 계획 수립을 자동화합니다.
  
• SAS^® Forecasting for SAP APO
  다양한 SAS 예측 기능을 이용해 SAP 수요 계획을 개선합니다.
  
• SAS^® Inventory Optimization Workbench
  모든 SKU, 레벨, 지역에 대해 재고 수준과 발주 수량을 계산하여 재고 분배를 자동화하고 최적화합니다.

품질 주도형 전략을 개발하고 지원하십시오. 신속하게 문제점을 찾아내어 처리하고, 고객의 피드백과 기대치를 디자인, 엔지니어링, 제조 및 패키징 등의 영역에 반영해야 합니다. 사용자는 SAS^® Quality Analytic Suite를 이용해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 인지된 품질에 관한 문제를 파악합니다. CRM 시스템, 전통적 뉴스 사이트, 소셜 미디어 포럼 등에서 생성된 모든 유형의 데이터를 액세스하고 분석합니다. 그런 다음, 데이터를 문제 탐지 프로세스에 통합하여 조기 경보 시스템 및 시정 조치를 위한 지침에 활용합니다.
• 초기에 문제를 신속하게 파악합니다. 방대한 양의 데이터를 순식간에 통합•분석하여 신뢰도와 효율성 및 품질을 지속적으로 개선합니다.
• 우선순위가 가장 높은 과제부터 처리합니다. 비용과 고객에게 가장 큰 영향을 미치는 문제들을 파악해서 우선적으로 처리함으로써 한정된 리소스의 활용도를 극대화합니다.
  
• 고객에게 미칠 수 있는 부정적 영향을 최소화 합니다. 보증, 고객 서비스 및 기타 현장 데이터를 통합하여 데이터에 내포되어 있는 의미를 신속히 해석합니다. 또한 원인 분석을 통해 신속하게 문제점을 처리•시정하여 가동 시간을 개선하고 운영 시스템이 보다 원활하게 돌아갈 수 있도록 보장합니다.
• 운영비용을 절감합니다. 모니터링/추적/리포팅 기능과 자동화된 품질 관리 측정 기능을 함께 이용해 총 비용을 절감합니다.
• 설비 자산을 최대한 활용합니다. M2M 및 머신 센서 데이터를 활용해 예기치 않은 시스템 가동 중단을 미리 예측할 수 있으며, 계획 유지보수 주기를 최적화하여 비용을 줄이고 설비 가동률을 높일 수 있습니다.

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• 경보 시스템 작동: 수천 가지의 매개변수를 지속적으로 모니터하고 품질 문제의 징후에 대한 자동 경보 시스템을 가동합니다. 이로써 막대한 손실로 이어질 수 있는 설계 및 제작 결함을 사전에 신속히 파악하여 문제를 해결할 수 있습니다.
• 검증된 고급 데이터 관리 기능: 품질에 관한 모든 데이터를 단일한 통합적 시각으로 다룰 수 있습니다.
• 비용 절감: SAS의 첨단 분석 및 예측 모델링 기능이 엄격한 통제와 프로세스 개선을 가능하게 해줍니다.
• 유연한 데이터 모델: SAS는 실제로 모든 유형의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 모델을 제공합니다. 또한 커스터마이즈 기능이 제공되므로 사용자는 조직이 요구하는 어떠한 유형의 데이터도 쉽게 통합할 수 있습니다.

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• SAS^® Asset Performance Analytics
  M2M 및 센서 데이터를 이용해 설비 자산의 성능을 극대화합니다.
• SAS^® Field Quality Analytics
  초기에 문제점을 신속히 찾아내고 그 원인을 분석하여 제품의 품질과 브랜드 이미지를 개선합니다.
• SAS^® Production Quality Analytics
  기업 및 공급망 전반에 걸쳐 품질 관리에 대한 종합적 시각을 확보합니다.
  

애프터마켓 서비스를 개선하면 전체 매출 신장과 고객 서비스 비용 절감 효과를 기대할 수 있을 뿐만 아니라, FCR(First Contact Resolution) 개선과 장기간에 걸친 우량 고객 유치·보유가 가능해집니다. 사용자는 SAS 솔루션을 이용해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.

• 고객 경험의 질 향상과 비용 절감: 구역별로 필요한 부품 수량을 정확히 측정함으로써 재고 부족과 공급 과잉으로 인해 고객 경험의 질과 기업의 수익성 저하시키는 경우를 최소화합니다.
  
• 서비스 규모에 대한 수요를 더 정확하게 예측: SAS의 강력한 예측 엔진이 수 백만 건의 고객 거래를 관리합니다. 또한 다층 구조를 지원하므로 서비스 규모에 대한 수요를 더욱 세분화할 수 있습니다.
• 수요 충족을 위한 최적의 자원 할당과 인력배치: 완전 통합형 최적화/예측 기술, 최첨단 최적화 모델, 그리고 가정형 시나리오 복수 실행 기능이 보다 양질의 자원 할당과 인력 배치 계획 프로세스를 가능하게 합니다.
• 사기성 서비스 청구 및 서비스 공급자 적발: 전통적 비즈니스 규칙 엔진과는 차원이 다른 자동 분석 모델을 활용해 서비스 청구 데이터를 분석하고, 감사관은 가장 사기성이 짙은 데이터 소스를 집중적으로 조사할 수 있습니다.
• 불필요한 수리 및 유지보수 비용의 최소화: 고급 분석 알고리즘을 이용해 원인 분석을 실시합니다. 그런 다음 문제의 원인과 출처를 신속하게 규명하여 상황이 악화되기 전에 문제를 해결합니다.

• 검증된 고급 분석 기술: SAS는 정교한 인력 배치 최적화 기능과 첨단 예측분석 기능을 함께 제공함으로써 사용자가 서비스 규모·수요를 정확히 예측하고 요구 스킬 유형에 따라 인력 배치를 최적화할 수 있도록 도와줍니다.
• 통합형 조기 경보 시스템: 조기 경보 알고리즘이 자동으로 수백만 개에 달하는 요인 조합(제품, 구성요소 및 고장 등)을 분석하여 제품 라이프사이클 초기 단계부터 잠재적 문제를 탐지해냅니다. 이로써 사용자는 상황이 악화되기 전에 철저한 조사를 거쳐 신속히 문제를 시정할 수 있습니다.
  
• 검증된 데이터 관리 기능: 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터 소스를 통합하여 고객 경험에 대한 값진 인사이트를 제공하는 단일한 통합적 시각을 갖추게 됩니다.
• 고급 텍스트 마이닝: 텍스트 기반 데이터(콜센터, 서비스 기사, 딜러 등을 통해 생성된)에서 중요 정보를 추출, 이를 범주별로 분류합니다. 다시 이 정보를 정형 데이터에 통합하고 분석해서 제품/서비스 문제에 관한 중요한 정보를 얻어냅니다.

• SAS^® Asset Performance Analytics
  M2M 및 센서 데이터를 이용해 설비 자산의 성능을 극대화합니다.
  
• SAS^® Field Quality Analytics
  초기에 문제점을 신속히 찾아내고 그 원인을 분석하여 제품의 품질과 브랜드 이미지를 개선합니다.
• SAS^® OnDemand: Suspect Claims Detection
  심사 기간(auditor time)을 효율적으로 활용하고 서비스 비용을 줄일 수 있습니다.
  
• SAS^® Service Operations Optimization (영문)
  서비스 조직을 전술적 비용 센터에서 전략적 수익 센터로 전환합니다.