자동차 산업에서 글로벌 공급망을 본다면, 나사는 체코에서 수입하고, 전자제품은 중국에서, 차체는 스페인에서, 그리고 이 모든 것은 다른 어떤 곳에서 조립하기 마련입니다. 하지만 대유행으로 세상은 뒤죽박죽이 되어버렸습니다. 컨테이너선이 부족하고 물자 관리와 수송에서 인력이 부족합니다. 또한 오랫동안 외국 자원에 국한되지 않았던 원자재의 부족이 증가하고 있습니다. 우리는 공급망이 지역화로 나가는 명백한 추세를 보고 있습니다. 하지만 이를 위해서는 새로운 공급업체와 접촉을 수립하거나 기업들이 이전에 해외에서 조달한 부품을 직접 제조해야 합니다. 이 모든 것은 선견지명을 가지고 계획할 것을 요구합니다.
고객의디지털성숙도는어느정도입니까?
어려운질문입니다. 디지털성숙도는 "거의모든작업이서류상에서이루어지는초기단계"에서 "현대 IT 환경이제공되는단계"에이르기까지다양합니다. 그러나기업이자기의목표에도달했다고말할수있는종점은없습니다. 디지털화는지속적인공정입니다. 여기서배운과정을정기적으로확인하고필요한경우조정하는것이중요합니다.
일반적으로 생산을 증가시키거나 다양화하기 위해서 공장에 두 번째 판금 기계를 추가합니다. 그러나 저희는 이를 소규모 시리즈에 따르는 문제들을 해결하기 위한 현상으로 보고 있습니다. 이는 소규모 시리즈를 생산하기 위해 중단 비용이 많이 들며 자동 생산 능력이 큰 기계를 사용할 때 발생합니다. 이 격차를 메우고 직렬 생산의 중단을 막기 위해, 많은 공장들이 자동화가 아니지만 가용성이 더 뛰어나고 더 저렴한 기계를 추가로 사용합니다.
코로나19 팬데믹을 겪으면서 객관적이고 정확한 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성이 여실히 드러났습니다. 이런 데이터의 신뢰성과 품질이 필수적이며 결정 사항을 정당화하고 가치를 추가하기 위해 어떤 데이터를 사용할지 정확히 알아야 합니다. 하지만 오래된 데이터를 그냥 사용할 수는 없습니다.
비즈니스 인텔리전스 시스템은 점점 더 우리가 다루는 데이터를 더욱 나은 방식으로 실시간으로 사용할 수 있도록 하기 위한 도구로서 일상적인 비즈니스 현실의 일부가 되어가고 있습니다. 우리는 이를 통해 더 나은 결정을 내리고 오류를 방지하고 새로운 니즈를 예측하고 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다.