인공지능(AI)은 소프트웨어를 넘어 비즈니스의 물리적 측면으로 더욱 확장되고 있습니다. 식품 생산 및 물류 기업들은 장기적인 계획이 아닌 일상적인 의사결정을 지원하기 위해 데이터 시스템을 사용하기 시작했습니다.

이러한 변화는 The Hershey Company의 최신 전략 업데이트에서 확인할 수 있습니다. 투자자의 날(Investor Day) 행사에서 회사는 소싱 분석(sourcing analytics)부터 공장 자동화(plant automation) 및 이행(fulfilment)에 이르기까지 운영 전반에 걸쳐 인공지능(AI)을 활용할 계획이며, 비즈니스가 배후에서 어떻게 운영되는지에 중점을 둘 것이라고 밝혔습니다.

Hershey는 소싱(sourcing) 및 이행(fulfilment)에 인공지능(AI)을 적용할 계획이라고 밝혔습니다. 여기에는 재료 구매 방식과 제품 유통 방식을 안내하는 데 데이터를 사용하는 것이 포함됩니다. 투자자의 날(Investor Day) 자료에서 회사는 "자동화(automation) 및 인공지능(AI) 기반 의사결정(AI-enabled decision making)으로 구동되는 더 빠르고, 더 스마트하며, 더 탄력적인 공급망(supply chain)"을 구축하는 것을 목표로 한다고 말했습니다.

식품 및 스낵 시장의 공급망(supply chain)은 지속적인 압력을 받고 있습니다. 비용은 빠르게 변할 수 있고, 수요는 계절별, 시장별, 제품 카테고리별로 변할 수 있으며, 소매업체들은 여전히 상품이 제때에 적절한 구성으로 도착하기를 기대합니다.

Hershey는 자사의 디지털 계획 도구(digital planning tools)가 비즈니스의 여러 부분을 연결하기 위한 것이라고 밝혔습니다. 회사는 이러한 시스템이 낭비를 줄이고 재고 수준(inventory levels)을 개선하도록 설계되었다고 말했습니다. 또한 디지털 운영 계획(digital operational planning)이 공급망(supply chain)의 데이터를 연결하고 서비스 수준(service levels)을 높이는 데 도움이 될 수 있다고 덧붙였습니다.

Hershey의 업데이트 중 일부는 "인공지능(AI) 기반 의사결정(AI-enabled decision-making)"이라는 문구의 사용입니다. 회사는 자사의 접근 방식이 소싱(sourcing)과 배송(delivery)을 더욱 긴밀하게 연결할 것이며, 맞춤형 구색(custom assortments)을 위해 자동화된 이행 시스템(automated fulfilment systems)을 사용하고 시장 출시 속도(speed to market)를 개선할 계획이라고 밝혔습니다.

이것은 전략을 읽는 유용한 방법입니다. 어려운 과제는 데이터를 운영을 더 빠르게 또는 더 적은 실수로 움직이게 돕는 의사결정으로 전환하는 것입니다.

Hershey에 따르면, 인공지능(AI)이 더 큰 역할을 하기 시작하는 지점이 바로 여기입니다. 가치는 운영이 어떻게 연결되는지에서 나옵니다.

이러한 변화는 제조(manufacturing) 분야로도 확장됩니다. Hershey는 제조 효율성(manufacturing efficiency)을 개선하기 위해 공장 자동화(plant automation)를 늘리고 운영 모델(operating model)의 더 많은 부분에서 인공지능(AI)을 사용할 것이라고 밝혔습니다. 변화하는 것은 인공지능(AI)이 이러한 시스템에 어떻게 통합되는지입니다. 생산과 분리되어 존재하는 대신, 계획을 안내하고 실행을 지원하는 데 사용되는 프로세스의 일부로 자리매김하고 있습니다.

이는 기업이 계획을 개선하고 상황 변화에 더 신속하게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 투입 비용(input costs)과 소비자 수요(consumer demand)가 자주 변할 수 있는 비즈니스에서는 타이밍의 작은 개선조차도 중요할 수 있습니다.

식품 및 스낵 회사들은 투입 비용과 수요의 끊임없는 변동에 직면합니다. 코코아와 설탕 같은 재료는 날씨, 무역 흐름, 공급 문제의 영향을 받습니다. 회사들은 여전히 공장을 계속 가동하고 제품을 소매 채널을 통해 유통해야 합니다.

Hershey의 소싱 분석(sourcing analytics) 활용 계획은 AI가 그러한 환경에서 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 한 가지 예입니다. 공급업체 데이터와 시장 동향을 분석함으로써, 회사는 원자재 구매 방식과 위험 관리를 개선할 수 있습니다. 회사는 또한 운영 내 직원들을 더 잘 연결하기를 원한다고 밝혔습니다. 이는 전략이 단순히 자동화(automation)에 관한 것뿐만 아니라, 비즈니스 내에서의 조정(coordination)에 관한 것이기도 함을 시사합니다.

Hershey는 소싱 분석(sourcing analytics) 및 직원 연결성(worker connectivity)뿐만 아니라 자동화된 주문 처리(automated fulfilment) 및 공장 자동화(plant automation)를 포함하여 "운영의 모든 단계에 AI를 통합"할 계획이라고 말했습니다.

이는 이 회사를 기업 AI(enterprise AI)의 더 넓은 변화에 대한 유용한 사례 연구로 만듭니다. 기업들은 좁은 범위의 파일럿(pilot)에서 벗어나 비즈니스 기능 전반에 걸친 광범위한 사용으로 이동하고 있습니다. 이러한 모델에서 AI는 공급 및 배송 시스템의 일부로 취급됩니다.

CEO Kirk Tanner는 성장과 실행을 중심으로 계획을 구성하며 다음과 같이 말했습니다. "전략은 명확합니다. 팀은 준비되었습니다. 성장과 선도적인 성과의 다음 장이 지금 시작됩니다."

더 많은 회사들이 데이터를 운영 결정과 연결하는 방법을 모색함에 따라 이러한 종류의 변화는 확산될 가능성이 높습니다. Hershey의 전략은 AI가 물리적 상품을 기반으로 하는 산업에서 더 큰 역할을 하기 시작하고 있음을 보여줍니다. 이 기술은 배경에 머무를 수 있지만, 일상적인 운영에서의 그 역할은 무시하기 어려워지고 있습니다.

참조: JPMorgan은 직원들이 업무에서 AI를 어떻게 사용하는지 추적하기 시작했다.

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