여러 공급업체가 최적화 기회를 만들어냅니다
여러 공급업체에서 동일한 제품을 조달하는 것은 일반적인 위험 관리 전략입니다. 단일 공급업체에 대한 과도한 의존을 방지하고 협상에서 영향력을 제공합니다. 하지만 이는 또한 최적화의 과제를 만들어냅니다. 즉, 각 공급업체에 주문을 어떻게 분할해야 하는가? 가장 저렴한 공급업체에서 모든 것을 구매하면 다양화의 이점이 사라집니다. 균등하게 분할하면 비용 차이를 무시하게 됩니다. 최적의 답은 비용, 신뢰성, 리드 타임, 위험 사이의 절충입니다.
각 공급업체에 영향을 미치는 요인
AI는 발주서를 분할할 때 각 공급업체에 대해 여러 요인을 고려합니다. 단가는 분명한 요인이지만, 다른 요인들도 똑같이 중요합니다. 적시 납품 성과는 공급업체가 약속을 얼마나 잘 지키는지를 나타냅니다. 품질 점수는 입고 검사에서 발견된 결함률을 추적합니다. 리드 타임은 주문 후 도착까지 걸리는 시간을 측정합니다.
또한 AI는 능력 제약을 고려합니다. 가장 저렴한 공급업체가 항상 가장 큰 능력을 가진 것은 아닙니다. 그들에게 너무 많은 주문을 하면 리드 타임이 길어지거나 품질이 저하될 수 있습니다. AI는 각 공급업체의 능력을 추적하고 그에 따라 주문을 분할합니다.
위험 분산 모델
발주서 분할의 핵심 목표는 위험 분산입니다. 즉, 한 공급업체에 문제가 발생하더라도 운영을 유지할 수 있도록 충분한 양을 다른 공급업체에서 조달하는 것입니다. AI는 통계적 모델을 사용하여 위험 노출을 측정하고 분할이 위험을 적절히 분산시키는지 확인합니다.
예를 들어, AI는 공급업체 A가 능력 부족을 경험할 위험이 X%, 공급업체 B가 위험이 Y%, 공급업체 C가 위험이 Z%라고 결정할 수 있습니다. 분할은 모든 공급업체가 동시에 문제를 겪을 가능성이 매우 낮도록 설계됩니다. 이러한 통계적 접근 방식은 운영 연속성을 유지하면서 위험에 대한 비용을 최소화합니다.
동적 재할당
가장 가치 있는 기능 중 하나는 동적 재할당입니다. 즉, 조건이 변할 때 분할을 조정하는 것입니다. 공급업체가 품질 문제를 경험하면 AI는 그들의 할당을 줄이고 다른 공급업체에 더 많이 할당합니다. 공급업체가 새로운 능력을 얻으면 AI는 그들의 할당을 늘립니다. 이러한 지속적인 조정은 분할이 항상 현재 조건을 반영하도록 보장합니다.
이는 한 번 설정하고 매년 재검토하는 정적 할당과 비교할 때 큰 개선입니다. 시장은 빠르게 움직이며, 작년의 최적 분할은 올해의 최적이 아닐 수 있습니다. AI 기반 동적 재할당은 조달이 변화하는 시장 조건과 보조를 맞추도록 합니다.
전략적 협상 지원
발주서 분할에 대한 데이터는 또한 공급업체 협상을 지원합니다. 운영 데이터를 가진 조달 팀은 공급업체와 더 효과적으로 협상할 수 있습니다. "우리는 작년에 귀사로부터 X 단위를 구매했고, 이는 총 구매의 Y%였습니다. 가격을 Z% 인하하면 우리는 할당을 W%로 늘릴 의향이 있습니다." 이러한 데이터 기반 접근 방식은 직관에 의존하는 것보다 더 나은 결과를 만들어냅니다.
전반적으로 AI 기반 발주서 분할은 복잡한 의사결정을 자동화하고 비용을 최소화하면서 위험을 관리합니다. 자동화된 발주서 분할에 대한 자세한 내용은 FirmAdapt의 이커머스 솔루션 페이지를 참조하시기 바랍니다.