데이터 분석

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인트라로지스틱스의 데이터를 사용하여 자동화에 대한 ROI 측정

창고, 주문 처리 센터 또는 제조를 위한 운영을 관리하는 경우 재고를 내보내거나 품목을 A 지점에서 B 지점으로, 특히 시기적절하게 이동하는 등의 적절한 자재 흐름이 큰 변화를 가져올 수 있다는 것을 너무나 잘 알고 있습니다. 어떤 기업은 계절이나 연간 변화에 걸쳐 프로세스를 거의 변경하지 않고 그대로 사용할 수 있지만 어떤 기업은 성장하거나 재고를 추가하거나 프로세스를 완전히 변경합니다. 이는 프로세스를 제대로 점검하지 않으면 혼란을 초래할 수 있는 유형의 시나리오입니다.

쉐퍼시스템즈의 데이터 분석 전문가 팀은 자재 흐름을 최적화하면서 중요한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 언제 자동화 솔루션을 구현하는 것이 가장 좋은지 또는 반자동화 시스템을 구현하는 것이 더 나은지에 대한 어려운 결정은 제멋대로 진행되는 경우가 많습니다. 그러나 이 실수는 많은 비용을 초래할 수 있습니다. 이러한 유형의 결정은 자재 취급을 위한 데이터 분석에 대한 고려 없이 예감이나 "해야 할 의무" 시나리오에 맡기는 경우가 많습니다.

그러나 데이터 분석 연구는 자재 흐름을 최적화하는 데 필요한 제품 유형과 해당 투자에 적합한 최적의 시기를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 프로세스에 인력 충원이나 창고 관리 시스템 개선이 더해지면 더 나을지 여부도 결정할 수 있습니다. 이는 모두 귀사의 데이터에 좌우됩니다.

데이터 분석은 개선할 영역과 사항을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 사람들은 청사진 없이 집을 짓지 않겠지만, 많은 운영 팀은 결과에 대한 충분한 합의 없이 장비나 프로세스를 변경하거나 구현합니다. 일부러 그러는 것은 아니며 대부분 시간이 지나면서 변화가 겹겹이 쌓입니다. 따라서 공급망이나 운영 내에서 어떤 일이 발생하면 이러한 작은 변화가 추가되기 시작합니다. 그러나 군데군데 기운 지붕이 결국 새는 것처럼 진화된 프로세스도 적절한 데이터 분석을 통해 조사하지 않으면 결국 무너질 것입니다. 그리고 자재 취급에 대한 완전한 분석은 회사의 운영을 합리화하는 데 정확히 필요할 수 있습니다.

시간이 지나면 변화가 발생하고 제품 혁신이 이루어지며 프로세스 또는 변경이 구현됩니다. 완전한 데이터 분석은 기존 프로세스를 활용하고 예측 분석을 심화하여 병목 현상이 발생할 가능성이 가장 높은 위치를 확인하고, 어떤 변화가 일어나야 하는지 이해하며, 자본이 지출되기 전에 장비 도입을 조사할 수 있습니다.
 

최상의 결과를 위한 입력, 분석 및 계획

분석에 어떤 유형의 데이터가 필요한지 궁금하시나요? 매우 쉽지만 대부분의 데이터 분석은 다음 유형의 데이터를 중심으로 이루어집니다.

  • 주문 데이터

  • 품목 마스터 데이터

  • 데이터 안 상품

  • 반품 데이터

그런 다음 데이터를 검증하고 준비하여 분석 단계로 보냅니다. 그런 다음 잠재적인 프로세스, 장비 및 인력을 기반으로 다양한 시나리오에 대해 데이터를 시뮬레이션합니다. 또한 이러한 유형의 데이터는 주로 피크 시기, 스트레스 테스트, 균형 잡힌 시나리오, 자재 취급 작업 내 중요한 영역을 모색하는 시나리오에서 계층화하는 데 사용할 수 있는 제3자 빅데이터 유형이 포함된 클라이언트 또는 추가 시장 분석에서 가져올 수 있습니다.

실제 작업 규모를 종합적으로 파악하는 것이 중요합니다. 시스템이 피크 시기에도 작동해야 하지만, 귀사는 특히 간단한 프로세스 변경, 더 나은 IT 소프트웨어 솔루션 또는 레이아웃 설계를 통해 더 잘 관리할 수 있는 작업에 대해 1년에 이틀 동안 과한 엔지니어링을 수행하기를 원하지 않습니다. 이러한 개념 증명은 매우 복잡한 시스템이나 다양한 프로세스 드라이버가 포함된 새로운 개념에 매우 유용합니다.

데이터를 분석하면 처리량 변경, 활용도, 체류 시간, 레이아웃 변경 제안, IT 전략 및 문서화에 대한 조짐을 기대할 수 있습니다. 실제로는 데이터가 무엇을 보여주냐에 따라 다릅니다.
 

시작하는 방법

데이터 분석 연구를 통해 귀사의 운영에 도움을 받을 수 있다고 생각하십니까? 그렇다면 쉐퍼시스템즈 데이터 전문가에게 문의하십시오. 당사 데이터 분석가 팀이 귀사와 협력하여 연구에 무엇이 필요한지, 어떻게 시작하면 되는지 기꺼이 결정해 드립니다.

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