소매업체가 스마트 공급망을 사용하여 우편물을 복구하는 방법

블로그

홈페이지홈페이지 / 블로그 / 소매업체가 스마트 공급망을 사용하여 우편물을 복구하는 방법

Sep 10, 2023

소매업체가 스마트 공급망을 사용하여 우편물을 복구하는 방법

최근 몇 년간 경제를 뒤흔든 세계적인 격변을 가져왔습니다.

최근 몇 년 동안 경제를 뒤흔드는 글로벌 격변이 발생했으며, 이러한 충격의 최전선에는 소매 부문이 있었습니다. 소매업체는 이제 복잡한 재고 계획, 예측할 수 없는 운임 및 노동 문제를 다루며 공중에 떠 있는 공 중 몇 가지만 언급합니다. 그들은 재고 부족부터 잉여 창고 공간, 전반적으로 인력 배치 문제까지 공통적인 장애물에 직면해 있습니다. 이러한 장애물은 소매업체에게 어려운 과제를 안겨주지만 해결책이 없는 것은 아닙니다. 희미한 희망? 기술. 이는 이러한 영향을 완충하고 기업이 효과적으로 대응하고 적응할 수 있도록 지원합니다.

글로벌 봉쇄 조치가 지진처럼 소비자 수요를 뒤흔들자 재고 계획 전략이 바뀌었습니다. 한때 평범했던 필수품이 갑자기 금가루가 되어 선반이 헐벗은 상태가 되었습니다. 반면 소비자들이 필수품에 집중하면서 허리띠를 졸라매면서 비필수품은 먼지가 됐다. 그러다가 수문이 열리자 부양책, 원격 근무, 억눌린 수요로 인해 임의적인 모든 것에 대한 수요가 급증하면서 또 다른 갑작스러운 지진 변화가 발생했습니다. 이러한 급격한 변화는 위기 속에서 소비자 행동의 변덕스러운 성격과 기업의 민첩성 필요성을 강조합니다.

Truck Dock Scheduling 및 Yard Management Solutions 공급업체인 C3 Solutions의 새로운 CTO인 Marc Tomkinson은 이러한 상황에 대한 통찰력을 제공합니다. "3년이 지난 지금도 위기의 파급력은 여전히 ​​깊습니다. 공급망은 공장 폐쇄부터 노동 시장 제약, 불안정한 경제의 파급 효과에 이르기까지 일련의 복잡한 중단과 씨름해 왔습니다."라고 그는 설명합니다. "이렇게 격동적인 환경에서 소매업체는 미지의 영역을 탐색하며 불확실성 속에서 사용 가능한 제품을 확보하기 위해 노력하고 있습니다."

소비자 행동의 이러한 변화는 재고 부족과 과잉 재고를 동시에 처리해야 하는 많은 기업에 역설적인 상황을 초래했습니다. 팬데믹으로 인해 혼란을 겪은 글로벌 무역 네트워크에 크게 의존해 온 공급망은 새로운 수요를 충족하기 위해 어려움을 겪고 있습니다.

이러한 문제에 추가되는 것은 해상 운임의 변동성이었습니다. 국제 무역로의 차질, 수요 증가로 인한 운송 능력 부족, 항만 혼잡 심화 등으로 운임이 급격하게 상승했습니다. 그러나 국가들이 회복하기 시작하고 초기 패닉이 가라앉으면서 이러한 비율은 급격히 감소했습니다. 이러한 급격한 변동으로 인해 소매업체는 재고 전략을 다시 한 번 조정해야 했고, 이로 인해 재고 부족과 과잉 재고 기간이 뒤따르는 격동적인 순환이 발생했습니다.

이러한 혼란의 시기는 소매 부문에 광범위한 영향을 미쳤습니다. 일부 기업에서는 판매되지 않은 재고 비용과 높은 배송비 부담으로 인해 수익성이 심각한 영향을 받았습니다. 반면, 소비자들은 일관되지 않은 제품 가용성과 소매업체가 손실을 만회하려고 시도하면서 때때로 부풀려진 가격으로 어려움을 겪어야 했습니다.

그렇다면 소매업체는 어떻게 이러한 과제를 해결하고 상황을 자신에게 유리하게 바꿀 수 있습니까? 세 가지 잠재적인 솔루션이 눈에 띕니다. 공급망 다각화, 기술 및 데이터 분석에 대한 전략적 투자, 지속 가능성에 대한 새로운 초점입니다.

첫째, 공급망 다각화가 필수 전략으로 등장했습니다. 최근의 혼란으로 인해 공급 및 유통을 위해 단일 소스 또는 지역에 너무 많이 의존하는 것의 위험성이 강조되었습니다. 공급망을 다양화함으로써 소매업체는 무역 중단 및 운임 변동과 관련된 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있습니다. Tomkinson은 "적시 재고는 더 이상 쓸모가 없으며 현재 환경에 적응하기만 하면 됩니다"라고 주장합니다.

둘째, 기술 및 데이터 분석에 대한 투자는 재고 계획 및 운임 변동의 복잡한 환경을 관리하는 데 중요한 것으로 입증되었습니다. 소매업체는 데이터 분석 및 인공 지능의 강력한 기능을 활용하여 소비자 수요 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 얻고, 미래 추세를 예측하며, 재고 관리와 관련하여 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 효율성과 수익성이 향상될 수 있습니다.