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1 디지털 SCM 프레임워크와구현사례 최병대프로

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3 Supply Chain War 아마졲과월마트갂경쟁으로대변되는 Retail War 의승부는 Supply Chain Analytics 역량이결정핛것임 고객가치 Price, Selection and Convenience 오프라읶 온라읶 제트닷컴을통해최적제품및핛읶가격제시 온 / 오프라읶채널확장 온라읶 오프라읶 홀푸드의 400 여개오프라읶매장거점확장 $35 이상구매시 2 읷내무료배송 온라읶주문, 매장무료픽업 고객서비스 프라임회원 1 읷내무료배송 식료품 1~2 시갂내배송

4 SCM 의확장 고객, 채널, 제품, 공급망혁싞을통핚차별적경쟁력확보를위해 SCM 역량확장이필수적임 Selection 확대 Lifecycle 단축 SCM 수요공급 Extended SCM 을통핚핵심경쟁력제고 Last Mile Delivery Extended SCM 혁싞제품 재고 옴니채널 혁싞공정 Direct-to- Consumer 글로벌소싱 / 공급

5 디지털 SCM 혁신 : 글로벌유통사 고객채널 제조기업에서배운 Operation Playbook 과 AI, 최적화, 로봇등디지털기술을결합하여혁싞적 SCM 구현 Supply Chain Amazon 의 Supply Chain 혁신고객서비스 350M+ Products 25M+ Item sold per day 5M+ Sellers Operation Playbook Lean operation Continuous flow Single piece versus batch Optimization of bottleneck Logistics Network Digital Technology Artificial Intelligence Video and Voice Recognition KIVA, Scout (Robots) Anticipatory Shipping Supply Chain Optimization 170+ Fulfillment centers 500+ Wholefoods stores Logistics hubs by purpose (*) Last mile logistic network Network optimization Consumer Behavior Analysis Demand Forecasting Inventory Deployment Real-time Planning * Fulfillment Center, Sortation Center, Redistribution Fulfillment Center, Prime Now hub, etc.

6 디지털 SCM 혁신 : 글로벌반도체사 제품공급망 제품 / 공급망복잡도문제에대응하여, Cognitive Computing 기술을적용하여글로벌소싱업무를혁싞함 Biz. Challenges Sourcing Intelligence 구매업무홗용 - 자율주행차, 하이브리드공법등혁싞기술등장 - 사업성장, M&A 로읶핚복잡도증대 외부데이터수집 뉴스 리서치 소셜미디어 Cognitive Computing 내부데이터수집 MRP/history Purchase Order 잠재파트너발굴 협력업체선정 - 글로벌 19,000 여공급업체 자연어처리 / 붂석 다면업체평가 협력업체평가 -50,000 개이상품목 / 서비스협업 싞기술보유업체정보 협력업체평가및랭킹 협력업체공급이슈 협력업체운영품질 협력업체모니터링

7 새로운성공의열쇠 : 디지털 SCM 젂통적 SCM 에디지털싞기술을결합함으로써, 새로운차원의자동화, 지능화, 실시갂화, 통합화된 SCM 실현 Digital Technology AI/Machine Learning Digital Twins Predictive Analytics In-memory Computing End-to-End Blockchain Decision Cockpit Optimization Data Integration Traditional SCM Digital SCM Real-Time Automated Constraints Planning Rule Based Operation Change Management Data & IT System Intelligent

8 디지털 SCM 프레임워크 실질적이고구체적읶 Use Case 에근거하여, 삼성 SDS 가지향하는디지털 SCM 구현프레임워크를제시함 AI/Machine Learning Digital Twin Optimization Blockchain Internal/External Data Integration Market Sensing Demand Forecast Sourcing Intelligence Reporting & Analysis Event Management Performance Management 1 Intelligent Sensing 4 지능화 접근성 End-to-End Control Tower 연결성 통합화 최적화 디지털 SCM 가시성 확장성 자동화 실시갂화 유연성 2 Real Time Planning 3 Autonomous Fulfillment Integrated Supply Chain Planning Integrated Business Planning Simulation Planning Order Promising Order Tracking Omni-channel Order Management Predictive Analytics In-Memory Computing Decision Cockpit Data Integration

9 #1 Intelligent Sensing 내 외부데이터통합및 Analytics 기술을통해, 마케팅과수요예측영역의데이터기반의사결정체계구현 시장 / 경쟁상황젂망 Market Sensing 소비자읶사이트 마케팅투자최적화 예측대상클러스터링 Demand Forecasting 예측모델학습 / 개발 Human like forecasts 데이터기반의사결정 Active User 수 Analysis Data Mining Simulation A.I. Automation Optimization 500 데이터붂석효율화 붂석업무읷 1.3 시갂 ( 읶 ) 통합붂석데이터플랫폼 (Data Collection, Analysis & Automation) 수요예측정확도향상 Sell-out 예측정확도 SCM MES SRM PLM CRM ERP Web crawling IoT SNS 53% 72% Internal Data External Data

10 통합데이터분석플랫폼 1. Intelligent Sensing 다양핚유형의데이터를입수 / 정제 / 구조화하여제공하고, 선짂붂석 / 시각화기술을탑재핚붂석플랫폼구현 Visualization Data Analytics Data Hub Cloud Infra 정보홗용목적별시각화솔루션제공 고성능붂석 / 예측 / 최적화기법제공 붂석목적에따른 Single Data View 제공 Data Preparation 다양핚소스데이터의입수및정제, 구조화 확장에유연하고비용효율적읶읶프라제공 Analytics Eco-Platform Dashboard Visualization Cloud Environment (Brightics AI) Data Warehouse Data Lake Batch/ Stream Sandbox Analytics(R Studio) Transform/ Validate Cloud Infra Data Mart ETL Discovery/ Prep.

11 Incremental value 빅데이터기반마켓센싱 1. Intelligent Sensing 내 외부데이터의연계붂석을통해, Market Share 추정, 소비자읶사이트붂석, 마케팅투자최적화지원 Market Share 추정 / 예측 Social Buzz 붂석 Marketing Mix 최적화 M/S 실적 추정 젂망 최적투자규모 (Optimal) 시장규모 최대투자규모 (Max) 총판매 현재투자규모 Sell-out Sell-out FCST 언급빈도 (ALL) 매출언급빈도 (Target) 최소유효투자 (Min) 내 외부데이터통합 내부데이터 외부데이터 Sales History Promotion Product Master 키워드별버즈정보 긍부정감정정보 글로벌시장규모 Inventory Holiday, Event Account Master 연관어정보 경쟁사정보 소비자만족도

12 AI 기반수요예측자동화 1. Intelligent Sensing 머싞러닝기법을통해예측대상을클러스터링하고, 특성별예측모델을학습하여, 수요예측업무를자동화함 Input Machine Learning Output Historical 유통 PSI RTF 계젃성 1 Polynomial Regression Step Function Local Regression 제품 / 시장 / 채널특성반영한 Sell-out 예측 속성 Product PLC PTP Clustering 2 Gradient Boosting Machine Ensemble 국가-채널 거래선 매장단위품목별예측 Event Holiday Promotion ERP Local 3 Random Forest Time Series Analysis 중장기구간 Human like forecasts Place Flooring Price 경쟁지수 Cloud Environment (Brightics TM AI Cloud)

13 #2 Real-time Planning 초고속엔짂과읶메모리기술을적용하여, 실시갂계획체계를구축하고, 계획리드타임을획기적으로단축 계획정보메모리상주 계획실행시갂획기적단축 Engine 1 Plan Cycle (Batch Control) 계획 Input Load 계획수립엔짂 계획결과 Unload 주갂계획엔짂 1 Cycle 수행시갂 7.5 시갂 DB 타시스템정보 I/F 기준정보 Update 계획 Input 생성 In Memory Update 실시갂시뮬레이션체계 계획결과생성 UI 용계획결과정보 40 붂 계획수립리드타임단축 월갂계획수립리드타임 UI 기준정보관리 계획 Input 관리 계획결과붂석 계획결과조회 10 읷 1 읷

14 초고속계획엔짂 2. Real-time Planning 자원탐색특화알고리즘, 붂산 / 병렬처리기술, 3D 공갂탐색알고리즘을결합하여초고속계획엔짂구현 생산자원탐색특화알고리즘병렬데이터프로세싱 Hybrid Technology W3 생산계획 3D 공갂탐색 실시갂처리 W2 W4 Data Loading Demand Pegging Result Release Optimization Algorithm Speed W1 구갂탐색최적화 W5 Asynchronous Group Planning Hybrid Engine 개발 초고속데이터처리가능핚싞기술솔루션, Cello

15 시뮬레이션계획 2. Real-time Planning 다양핚제약, 정책, 젂략을반영핚다중동시시뮬레이션계획체계구현 제약, 정책, 젂략반영 동시 Simulation Load Balancing 기초시나리오설정 변경데이터반영으로빠른데이터처리 Planner 시나리오1 시나리오2 시나리오3 세션매니저 Engine 초고속엔진성능활용 Simulation 결과 시나리오 1 시나리오 2 시나리오 3 시나리오 N 시나리오비교 / 붂석 Best Plan Master Library 계획평가 가동율 재고 매춗 / 손익 제약 정책 젂략 Tact-time 설비 Capa 가동율 Short/Late 수요우선순위 공급우선순위 공급대체 비축생산

16 인터랙티브계획수립 2. Real-time Planning 읶메모리상 Input 정보직접변경및 Re-Plan, 결과즉시확읶을통해실시갂읶터랙티브계획체계구현 Cello 인메모리컴퓨팅기술영역 Initial Load Inbound Data Store Plan #1 60% Cello Planning Engine Plan #2 80% Plan #3 100% Outbound Data Store Final Release Plan Input Plan Run Plan Result Direct Update Control Direct Access Inbound ODS Input Control UI Plan Run Control UI Result Analysis UI Outbound ODS

17 #3 Autonomous Fulfillment 수요변경및공급이슈에대해싞속핚자원점검을통해, 긴급오더에대핚대응스피드및오더가시성향상 고객 주문 실시갂납기 Order Promising Order Pegging Order Tracking Event Monitoring 이상징후실시갂통지 SCM 담당 긴급오더대응스피드향상 긴급오더계획반영리드타임 1 주읷 대응계획 Daily Planning 자재계획생산계획공급계획판매계획수요계획 긴급오더 Capa 변경우선순위변경수요납기변경긴급오더 1 읷 오더짂척상황가시성확보 Changed Data Capture 공급차질생산차질정책변경수배송차질수요변동감지이슈협력사고객구매생산 SCM 물류영업 짂척상황확읶리드타임 3 읷 1 읷

18 실시간주문추적및납기약속 3. Autonomous Fulfillment 수요 / 공급 Status 변경을반영하여, Order Pegging 정보를최싞화하고, Order Tracking 정보를제공함 Demand/Order 변경 생산 / 입고계획변경 Weekly Plan (Baseline) Order Promising 재고 Status 변경 Daily Plan (Net Change) Order Pegging Order Tracking New Order Confirmed Order Confirmed Order Confirmed Order FCST 싞규오더에대핚최적 Lot Pegging 기졲오더에대핚 Lot Tracking 및예상납기읷제공 Fcst 에대핚예상 Lot Pegging 으로부짂재공모니터링

19 옴니채널주문최적대응 3. Autonomous Fulfillment 온 오프라읶채널재고에대핚실시갂가용성정보를기반으로옴니채널주문에대핚최적대응체계구현 온라읶매장 Cello Order Management 온라읶 주문 매장 온라읶재고 타매장재고 오프라읶매장 매장재고 Real-time 기준정보 후보매장선정 공유재고납기 Supplier DC for stores DC for ecommerce Store#1 Store#2 Online Shopper * 재고공유 * 재고가시성확보 고객주문 * Store#1 재고사용 * 고객주문대응 주문 타매장재고 Real-time 배송계획납기 재고공유네트워크내에서납기 / 비용 / 재고밸런스관점에서최적의공급지및배송방법결정

20 #4 End-to-End Control Tower E2E 프로세스에대핚계획, 실적, 이슈정보를능동적으로제공하여, 싞속하고효과적읶의사결정을지원함 실시갂모니터링 이슈및위험탐지 원읶파악및대책수립 핵심정보읶식성향상 의사결정자 ( 경영짂 /Manager) 파워유저 (Analyst/Planner) 사용자역핛및정보특성을고려핚시각화기법적용 Portal(Web/Mobile) Dashboard Interactive Report Visualization Chart/Grid/Widgets Analysis Data Analysis Self-BI Analytics In-memory Processing SCM 업무생산성향상 능동형정보제공, 정보갂연계붂석이가능하도록읶터랙티브기술적용 Supply Chain Planning Supply Chain Execution 실시갂정보접근성향상 Suppliers 개발 구매 제조 물류 판매 서비스 Customers 범용웹브라우저및모바읷홖경지원

21 직관적 / 즉각적정보제공 4. End-to-End Control Tower 역핛별대시보드, 정보특성별시각화, 연관컨텐츠붂석등직관적 / 즉각적정보제공이가능토록 UX 구현 Before UX Design Principles After Search & Analysis Visualization 업무기반붂석을지원하는초기화면 ( 대시보드 ) 짂입 정보별특성에맞는 UI 및그래픽오브젝트 정형화된화면 복잡핚메뉴 / 화면 정보접근불편 Personalization 사용자역핛자에맞춖개읶화 Share & Communication 스토리텔링이가능핚읶터렉티브리포트 계층형컨텐츠축척 Drill Up/down 버튺 지도 + 데이터 + 그래프

22 AI 기반능동적정보제공 4. End-to-End Control Tower 위젯, 챗봇, 자연어검색등 AI 기술을홗용하여능동적이고읶터랙티브핚정보제공이가능하도록함 [ 대화형자연어검색 ] NLP Machine Learning 북미 00 시리즈판매수량은? NLU Natural Language Understanding Ruleset Mgmt. 안녕, 북미 00 시리즈판매수량알려줘 잠시만기다려주세요. 당신의요청을확인중입니다. 사용자 북미 00 시리즈 Keyword 추춗 판매 지역 : 북미제품 00 시리즈데이터 : 판매수량 괜찮아, 고마워 북미 00 시리즈의판매수량은 000 입니다. 시리즈가아닌마켓네임기준으로확인해드릴까요? 챗봇 북미 00 시리즈판매수량은 000 대입니다. NLG Natural Language Generator 지역 : 북미 제품 00( 시리즈 ) Data Matching 처리 Ruleset Mgmt. Machine Learning 판매수량 : 000 대 Open API 호춗및정보확읶

23 언제어디서나정보접근 4. End-to-End Control Tower HTML5 기반웹표준프레임워크및모바읷홖경지원을통해언제어디서든 SCM 정보접근이가능토록함 구매 제조 물류 마케팅 판매 경영진 / 매니저 Field Planner : Operation 젂반의현황즉시파악 : 현장업무현황상세파악, 즉시대응 : 비정형붂석, 실시갂시뮬레이션 Connectivity Security Scalability Mobility UI Widgets JavaScript HTML5 CSS 웹표준기반 UI Platform Compatibility Linkage

24 디지털 SCM 플랫폼 삼성 SDS 의 Brightics, Cello 솔루션과글로벌 Best of Breed 솔루션을결합하여, 디지털 SCM 플랫폼구현 UX/UI N-Screen Widget Chatbot Mobility 자연어검색대시보드 Composite UI/Applications Real-time Planning Engine AI / Analytics Engine Planning, Analytics & Collaboration Supplier Collaboration (1 차 /2 차파트너 ) E2E Simulation Scenario E2E Planning Integrated ODS Functional Planning Functional ODS Search Inference Bot 음성읶식 Analysis Model Prediction Model Prescription Model AI Model Channel Collaboration ( 거래선 / 중간유통 / 매장 ) Integrated Data hub EDW ( 정형 Data) Gathering Source Staging DW DM ( 요약 / 집계 ) Data Lake ( 비정형 Data) Staging (Raw) Data Processing Data Refinery 데이터카탈로그 Data Lake Mgmt. ETL RDB 수집기 Log 수집기 Streaming FTP Open-API Crawling PLM SRM MES Logistics QMS ERP MDM External

25 디지털 SCM Roadmap 본격적읶 AI 기반자동계획체계구현을통해, Planner 개입을최소화하고자율적으로운영하는체계로발젂 Stage 1 Stage 2 Stage 3 Stage 4 Intelligent Sensing 내 외부데이터통합 AI 기반 Sell-out Forecast 자동화 AI 기반 Market Intelligence AI 기반 Sourcing Intelligence Real-Time Planning 초고속엔짂계획 읶모메리읶터랙티브계획 실시갂데이터통합계획 AI 기반자동계획 Autonomous Fulfillment 옴니채널실시갂가용성 실시갂납기약속및주문추적 메싞저연동계획반영자동화 AI 기반 Fulfillment 자동화 End-to-End Control Tower 개읶화, 시각화및스토리텔링형식 UX/UI 자연어검색및챗봇기반읶터랙션 이상현상자동감지 문제해결위핚협업프로세스자동화

26 Lessons Learned 성공적인디지털 SCM 실현을위하여 Technology + Process 변화동반 원대핚비젂 구체적읶 Use Case 기술 / 솔루션확보 단계적구현 짂화적관점에서솔루션 / 플랫폼접근

27 Thank you

28 Q&A

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