Manufacturing QA testing Supply Chain Intelligence

공급망 관리 인텔리전스

품질 개선. 고객 만족도 향상. 그리고 수익 신장

SAS로 경쟁력을 키우십시오.

비즈니스 성공을 위해서는 수요 패턴, 공급망, 운영, 품질 및 고객 서비스 요구 기준을 그 어느 때보다도 완벽하게 이해할 수 있어야 합니다. 이제 SAS가 그 결정적 해법을 제시해 드립니다. 다양한 소스의 데이터들을 통합하고, 정보를 더 빠르게 분석·시각화하고 공유하십시오. 예측 정확성 향상, 통합 비즈니스 계획 수립의 효율성 개선, 수익 신장, 고객 만족도 증대 등, 다양한 효과를 누릴 수 있습니다.

수급 계획(Supply & Demand Planning)

수요 예측 능력 강화는 곧 비즈니스 성과 개선을 의미합니다.

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.
    Demand Driven Forecasting Screenshot on Laptop

    제품 및 프로세스 품질 개선

    품질의 우수성을 달성하고 COPQ(Costs of Poor Quality)는 낮추십시오.

    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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      Supply Chain Intelligence Product Process

      애프터마켓 서비스

      매출 신장. 브랜드 이미지 강화. 그리고 서비스 비용 절감

      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.
      Field Quality Analytics Screenshot on Monitor

      고객 사례

      Wistron

      "SAS의 도움 덕분에, 회사가 성장하는 과정에서 발생하는 복잡한 관리 문제들을 별 어려움 없이 해결할 수 있었습니다."

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      Nestlé

      "이제 우리는 고객 계층 구조를 드릴 다운하여 프로모션과 기획 상품의 효과를 통계 모델에 통합하는 등의 작업을 진행할 수 있게 되었습니다."

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