수출입을 하기 위해 화물을 해상 운송 또는 다른 수단으로 운송 시 도착하기까지 짧게는 며칠, 길게는 수십 일이 걸립니다. 보통 보내거나 받는 화물의 종류, 값어치, 사업의 목표에 따라 운송 수단은 달라지게 되는데요. 최근에는 발전된 기술 덕분에 공급망 전문가가 매일 주어진 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있고 관련 업무 종사자에게 전달해 줍니다. 데이터의 예를 들면 터미널에서 알려 주는 선박 출발·도착 시간, 창고에서 보관된 화물의 상태 등이 있습니다. 보통 수출입을 하는 화주 기업은 이러한 정보를 직접 인터넷에서 검색할 수도 있고 담당 포워더에게 물어볼 수도 있습니다.
그런데 이렇나 정보는 정확할까요? 또는 내가 원할 때 바로 받아 볼 수 있을까요? 특히 지금과 같은 시기에 데이터 혹은 정보는 이미 서비스의 실패 또는 문제가 이미 발생한 뒤 내게 전달됩니다. 그러면 고객은 이미 마음이 상한 뒤고, 회사는 벌금을 물거나 더 큰 문제를 처리해야 힐 수도 있습니다. 그래서 수출입 물류를 한다면 (화주, 포워더 모두) 화물을 보낸 뒤에 무슨 일이 일어날지 예측하고 분석하는 것이 필요합니다. 백미러를 보는 대신 인공지능(AI)과 머신 러닝을 사용하는 기술로 실행 가능한 정보를 얻고 비즈니스 계획을 수행하고 성공할 수 있습니다. 운송 관리와 계획, 또는 인사이트가 필요한 이유는 다음 3가지와 같습니다.
서비스 장애 미연 방지
운송 관리 프로세스에서 상황을 실시간으로 보고 데이터를 통한 정확한 분석을 한다면 서비스 실패 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 만약 제품 재고 또는 보관 창고에 문제가 생기면 비용이 극도로 높아질 수 있는데요. 또한 물류 센터나 이동지로 가는 도중 지연되거나 혹은 컨테이너 포화 때문에 물류 적체 현상이 벌어지는 것을 예측하지 못하면 약속한 시간에 제품을 고객에게 전달하지 못하게 됩니다. 이러한 예측하지 못한 상황들은 지연이 될수록 합산되어 비즈니스에 타격을 줄 수 있습니다.
예측 분석 또한 예측 도착시간은 과거 운송 시간, 날씨 및 운송 업체 서비스 장애 패턴과 같은 운영 데이터를 알고리즘에 적용하고 운송 지연 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.우리는 언제나 많은 공급망 업무자로부터 선적이 이미 지연되고 있을 때 화물 도착 지연 소식을 듣게 됩니다. 그때는 이미 처리할 수 있는 방법이 없습니다. 그러나 화물 도착 예정 시간 또는 도착 지연을 온라인으로 미리 알 수 있다면 문제가 발생하기 전에 이를 예방하거나 피해 영향을 최소화하기 위한 시간을 충분히 확보할 수 있습니다.
시장 및 가격 추세에 대한 통찰력 제공
보통 운임 또는 물류비는 언제나 공급과 수요에 따라 움직이기 때문에 완벽하게 정해지고 합리적인 가격으로 운송 서비스를 구매하기는 어렵습니다. 그렇기 때문에 더 더욱 하나의 가격만 받아서는 안 됩니다. 최대한 많은 물류비 견적을 받아 그중 가장 비즈니스 목적에 맞는 것을 선택하면 됩니다. 이러한 데이터를 통해서 하는 예측 분석은 과거 가격 및 일반 시자 동향의 분석을 넘어 현재 가격 범위 및 실시간 동향에 대한 가시성을 제공합니다. 보통 물류업계는 더욱이 가격에 대한 투명성이 적은 편인데요. 일일이 포워딩 업체에 전화하여 물류비를 알아보는 것은 시간이 너무 걸리고 불편하기 때문에 플랫폼에서 여러 곳의 가격을 받아보시는 것을 권해드립니다. 이러한 준비를 통해 기업은 총 물류비용을 줄이고 서비스 수준을 충족하는 두 가지 책임의 균형을 잘 맞출 수 있습니다.
노동 및 공급 계획의 유연성 허용
노동 시장은 수요가 많아 인력 부족에 직면한 물류 회사에게 어려운 문제입니다. 창고 및 유통 센터는 변동하는 노동 수요에 신속하게 대응하기 위해 고객의 비즈니스 규모 변화를 사전에 예측할 수 있어야 합니다. 대부분의 작업은 고객의 요구 사항을 충족하는 데 필요한 인력 없이 진행되고 있습니다. 수요량과 공급량을 최대한 맞추기 위해서는 적절한 인적 배분이 필요합니다. 데이터를 통한 예측 분석을 활용하여 수요량을 정확하게 예측하여 기업이 노동 수준을 최적화하고 고객 요구를 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.
누구나 최신 솔루션이나 시스템을 구입할 수는 있지만 누구나 실행하지는 않습니다. 또한 이러한 데이터와 기술을 통합하여 공급망 가시성을 제공하고 기술력과 정보, 인사이트를 모두 보유한 파트너를 확보하는 것이 쉽지는 않습니다. 하지만 우리 회사가 원하는 서비스를 충족시키고 개별 기업 맞춤화 서비스를 제공하는 곳을 만나 수출입을 더 효율적으로 할 수 있습니다. 이제 수출입 물류도 디지털로, 온라인으로 성공하세요.
해당 글은 3 Reasons You Need Predictive Analytics In Transportation Management 참고하여 각색했습니다.
