> 지속적인 프로세스 개선 > 공급망 관리 > Kinaxis RapidResponse

공급망 관리를 개선하세요

Kinaxis RapidResponse 공급망 최적화: 6단계 가이드.

데이터 템플릿 다운로드

공급망 관리

Kinaxis RapidResponse

프로세스 선택

연결된 작업 공간에서 계속 작업할 프로세스를 선택하세요.

사용 가능한 프로세스

사용 가능한 시스템

과제(12)목표(12)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(5)

Kinaxis RapidResponse 데이터로 공급망 최적화하기

ProcessMind는 공급망 운영의 숨은 비효율과 규정 준수 위험을 파악하도록 지원합니다. 병목을 찾아 리드타임을 줄이고, 프로세스 전반에서 공급업체 성과를 높일 수 있습니다. 이를 바탕으로 운영 회복력을 강화하고 비용을 절감할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

Kinaxis RapidResponse로 공급망 관리를 최적화해야 하는 이유

공급망 관리(SCM)는 제품을 판매하는 기업의 근간이며 수익성, 고객 만족도, 시장 경쟁력에 직접 영향을 줍니다. 변화가 빠른 글로벌 시장에서 효율적이고 회복력 있는 공급망은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 동시 계획과 컨트롤 타워 기능을 제공하는 Kinaxis RapidResponse 같은 고급 계획 도구를 사용하더라도, 실제 물류 주문 이행은 세밀하게 수립한 계획에서 벗어나는 경우가 많습니다.

이러한 편차는 숨은 병목, 길어진 리드 타임, 과도한 재고 또는 잦은 재고 부족으로 나타날 수 있습니다. 그 결과 운영 비용이 늘고 배송일을 지키지 못하며 고객 불만과 규정 준수 위험이 발생할 수 있습니다. 최초 수요 예측부터 최종 배송까지 물류 주문의 실제 흐름을 파악해야 Kinaxis RapidResponse 계획을 충분히 활용하고 전략을 차질 없는 실행으로 이어갈 수 있습니다.

process mining으로 공급망 분석 개선하기

process mining은 Kinaxis RapidResponse 같은 시스템에서 직접 추출한 이벤트 데이터를 사용해 공급망 관리 프로세스의 실제 실행 경로를 파악하는 방법입니다. 추측이나 일화에 의존하지 않고, 물류 주문이 조직 내에서 실제로 어떻게 이동하는지 객관적인 데이터로 보여줍니다. "수요 예측 생성"부터 "배송 증명 서명"까지 각 단계를 분석해 프로세스 전반을 명확히 파악할 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 모든 물류 주문의 전체 흐름을 자동으로 시각화할 수 있습니다. 기존 프로세스의 모든 변형을 확인하고, 미처 파악하지 못했던 경로도 찾아낼 수 있습니다. 실제 실행이 계획된 Kinaxis RapidResponse 워크플로와 다른 지점도 확인할 수 있습니다. 이어서 편차를 수치화해 지연, 재작업 또는 규정 미준수를 일으키는 활동, 리소스, 단계를 구체적으로 보여줍니다. 이를 통해 필요한 정보를 제공합니다.

공급망 관리 물류 최적화 재고 관리 공급업체 성과 정시 배송 주문 이행 운송 효율 리드 타임 단축 공급망 관리 공급망 최적화 수요 계획 공급업체 운영

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

배송이 자주 늦어지면 고객 만족도가 떨어지고, 거래 손실과 브랜드 평판 저하로 이어질 수 있습니다. 불만 처리에 따른 계약상 위약금과 행정 업무도 늘어날 수 있습니다. process mining은 Kinaxis RapidResponse의 물류 주문 데이터를 분석해 지연이 발생하는 위치를 정확히 찾아냅니다. 예를 들어 "제품 생산 완료" 또는 "운송 중" 단계에 시간이 오래 걸리는 원인을 공급망 전반에서 파악할 수 있습니다.

주문 처리 시간이 길면 운전자본이 묶이고 재고 보유 비용이 늘며 공급망의 대응 속도가 떨어집니다. 시장 변화에 적응하고 고객 기대에 부응하기도 어려워집니다. process mining은 물류 주문의 전체 여정을 시각화하고 각 활동과 인계에 걸리는 시간을 측정합니다. 예를 들어 "생산 일정 수립"과 "제품 피킹 및 포장" 사이의 시간을 분석해 Kinaxis RapidResponse에서 처리 시간을 늘리는 병목과 비효율을 찾아냅니다.

재고 부족과 과잉 재고는 모두 큰 문제를 일으킵니다. 재고 부족은 판매 손실과 생산 중단으로 이어지고, 과잉 재고는 보유 비용을 높이며 재고가 진부화될 위험을 키웁니다. 이는 수익성과 고객 서비스에 영향을 줍니다. process mining은 물류 주문의 "수요 예측 생성", "재고 가용성 확인", "제품 생산 완료" 활동을 연결해 Kinaxis RapidResponse 데이터에서 부적절한 재고 배치와 계획을 초래하는 프로세스 문제를 드러냅니다.

공급업체의 불안정한 성과는 생산 일정을 방해하고 고객 주문 이행을 지연시키며, 비용이 많이 드는 긴급 운송을 초래할 수 있습니다. 이는 운영 효율과 평판에 영향을 줍니다. process mining은 공급업체별로 "구매 주문 발행"부터 "원자재 입고"까지 걸리는 시간을 분석해 물류 주문의 흐름을 추적합니다. 이를 통해 성과가 저조한 공급업체와 Kinaxis RapidResponse로 관리하는 공급망에 미치는 영향을 명확히 파악할 수 있습니다.

운송 수단을 비효율적으로 선택하거나 경로를 최적화하지 못하면 배송 비용이 늘어 이익률이 낮아지고 전체 물류 비용이 증가합니다. 제품 경쟁력도 떨어질 수 있습니다. process mining은 물류 주문의 "운송 중" 경로를 분석하고 출발지, 도착지, 운송업체, 운송 수단을 실제 비용 및 시간과 비교합니다. 이를 통해 Kinaxis RapidResponse에서 운송망을 최적화하고 비용을 줄일 기회를 찾을 수 있습니다.

규제 요건이나 내부 정책을 준수하지 않으면 상당한 벌금, 평판 손상, 운영 차질이 발생할 수 있습니다. 복잡한 글로벌 공급망에서는 특히 주의가 필요합니다. process mining은 물류 주문의 실제 실행을 보여주고 "품질 검사 수행"이나 필수 문서 작성 같은 활동의 순서와 시점을 정해진 규정과 비교합니다. 이를 통해 Kinaxis RapidResponse 프로세스에서 잠재적 위험을 나타내는 편차를 확인할 수 있습니다.

재작업이 잦으면 운영 비용이 늘고 귀중한 리소스가 소모되며 리드 타임이 길어집니다. 제품 품질과 고객 만족도에도 큰 영향을 줄 수 있습니다. 반복적인 수정은 효율을 떨어뜨립니다. process mining은 물류 주문의 "제품 생산 완료"와 "품질 검사 수행" 단계에서 반복되는 프로세스와 활동을 찾아냅니다. 이를 통해 공급망에서 재작업을 일으키는 품질 문제, 비효율적인 검사 절차, 설계 결함을 파악할 수 있습니다.

수요 예측이 부정확하면 재고 보유 비용을 초래하는 과잉 재고나 판매 손실과 고객 불만을 일으키는 재고 부족으로 이어질 수 있습니다. 이는 매출과 운영 계획에 직접 영향을 줍니다. process mining은 물류 주문의 "수요 예측 생성"을 실제 "고객 주문 접수" 및 "제품 생산 완료" 활동과 비교합니다. 이를 통해 계획의 정확도와 Kinaxis RapidResponse로 관리하는 공급망에 미치는 후속 영향을 파악할 수 있습니다.

주문 이행의 특정 단계에서 작업이 계속 지체되면 전체 흐름이 느려지고 리드 타임이 늘어납니다. 배송 약속을 지키지 못해 고객 불만이 커지고 처리량도 떨어질 수 있습니다. process mining은 물류 주문의 전체 여정을 자세히 시각화합니다. 이를 통해 "재고 가용성 확인"이나 "제품 피킹 및 포장"처럼 주문이 쌓이거나 처리 시간이 지나치게 긴 활동과 인계 지점을 Kinaxis RapidResponse 기반 공급망에서 찾아냅니다.

공급망 전반을 충분히 파악하지 못하면 문제에 선제적으로 대응하고 최적화를 추진하기 어렵습니다. 장애나 시장 변화에도 신속히 대응하기 힘들어 전략적 의사결정에 제약이 생깁니다. process mining은 "수요 예측 생성"부터 "배송 증명 서명"까지 모든 물류 주문의 전체 흐름을 실시간으로 보여줍니다. Kinaxis RapidResponse에서 명확히 드러나지 않을 수 있는 전체 프로세스의 실제 순서, 변형, 지연을 확인할 수 있습니다.

상위 단계의 지연이나 부실한 계획으로 주문을 자주 긴급 처리하면 운송 및 운영 비용이 크게 늘고 이익률이 낮아지며 리소스 부담이 커집니다. 이는 구조적인 문제를 나타낼 수 있습니다. process mining은 표준 프로세스에서 벗어나거나 심각한 지연을 겪는 물류 주문을 찾아냅니다. 그 결과 "배송 일정 수립"을 앞당기거나 "운송 수단"을 변경하는 사례를 확인하고, Kinaxis RapidResponse 데이터에서 이러한 사후 대응의 빈도와 비용 영향을 수치화할 수 있습니다.

창고 직원, 생산 라인, 운송 차량 같은 리소스를 비효율적으로 배분하거나 활용하면 유휴 시간과 용량 낭비가 발생하거나, 팀에 업무가 과중되고 병목이 생길 수 있습니다. 이는 운영 비용과 효율에 직접 영향을 줍니다. process mining은 여러 물류 주문의 "생산 일정 수립"이나 "제품 피킹 및 포장" 같은 단계에서 활동 시간과 대기열을 분석합니다. 이를 바탕으로 리소스 가용성을 추정하고 공급망 운영 전반의 활용 불균형을 찾아냅니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

이 목표는 요청된 날짜까지 배송되는 고객 주문의 비율을 높이는 데 초점을 둡니다. 정시 배송률이 높아지면 고객 만족도가 향상되고 경쟁이 치열한 공급망 시장에서 브랜드 평판도 강화됩니다. 일관되고 신뢰할 수 있는 배송은 운영 우수성의 기반입니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse의 물류 주문 프로세스 전반을 세밀하게 분석해 지연을 일으키는 단계와 활동을 찾아냅니다. 실제 배송일과 요청일을 비교해 반복되는 병목이나 비효율적인 인계 같은 지연의 근본 원인을 파악하고, 정시 배송률을 15-20% 높이는 등의 개선을 추진할 수 있습니다.

고객이 주문한 시점부터 최종 배송까지 걸리는 시간을 줄이면 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 주문부터 배송까지의 흐름을 간소화하면 운전자본 부담이 줄고 시장 변화에 더 신속하게 대응해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse에서 물류 주문의 각 단계에 실제로 걸리는 시간을 파악합니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화하고 시간이 가장 오래 걸리는 활동이나 자주 반복되는 재작업을 찾아 개입 지점을 정할 수 있습니다. 이를 통해 처리 시간을 며칠 또는 몇 주 단축하고 전체 시간을 20-30% 줄일 수 있습니다.

이 목표는 수요를 충족할 만큼 재고를 확보하면서 보유 비용을 줄이고, 재고 부족과 과잉 재고를 모두 방지하는 데 초점을 둡니다. 효율적인 재고 관리는 수익성과 공급망 전반의 원활한 운영에 직접 영향을 줍니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse로 관리하는 공급망에서 재고 관련 의사결정이 물류 주문 흐름에 미치는 영향을 보여줍니다. 재고 활동을 주문 이행 주기 및 실제 수요와 비교해 과잉 재고를 줄이거나 재고 부족을 방지할 기회를 찾을 수 있습니다. 서비스 수준을 유지하면서 재고 보유 비용을 10-15% 줄일 가능성도 있습니다.

공급업체의 배송 신뢰도를 높이면 생산 일정을 유지하고 고객 주문을 정시에 이행하며 비용이 많이 드는 긴급 운송을 줄일 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 공급업체는 안정적이고 예측 가능한 공급망의 기반입니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse 데이터를 활용해 원자재와 상품의 입고 흐름을 추적하고 공급업체 성과를 물류 주문 프로세스와 연결합니다. "원자재 입고" 활동을 구매 주문일과 비교하고 지속적으로 지연되거나 규정을 준수하지 않는 공급업체를 찾아 배송 준수율을 10-20% 높이고 전략적 파트너십을 강화할 수 있습니다.

이 목표는 운임, 창고 보관, 취급 등 공급망에서 상품을 이동하는 데 드는 비용을 줄이는 데 초점을 둡니다. 비용을 낮추면 이익률이 개선되고 전반적인 운영 효율이 높아집니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse의 물류 주문 프로세스에서 "운송 적재", "운송 중", "목적지에서 하역" 활동을 분석합니다. 비효율적인 경로, 적절하지 않은 운송 수단, 과도한 긴급 운송을 찾아 서비스 수준을 유지하면서 전체 물류 비용을 5-10% 줄일 기회를 파악할 수 있습니다.

모든 물류 프로세스가 규제 요건, 내부 정책, 계약상 의무를 따르도록 관리하면 법적 위험과 벌금을 줄이고 윤리 기준을 지킬 수 있습니다. 선제적인 규정 준수는 신뢰와 회복력을 높입니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse의 각 물류 주문에서 실제 활동 순서를 시각화하고 사전에 정의한 규정 준수 경로와 비교합니다. 품질 검사를 건너뛰거나 승인되지 않은 단계를 수행하는 등의 편차를 보여주므로, 중요 영역에서 규정 준수율 100%를 달성하고 격차에 선제적으로 대응할 수 있습니다.

이 목표는 생산부터 배송까지 재처리나 수정이 필요한 오류, 결함, 편차를 줄이는 데 초점을 둡니다. 재작업을 줄이면 리소스를 절약하고 낭비를 줄이며 제공하는 상품과 서비스의 품질을 높일 수 있습니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse에서 "품질 검사 수행" 활동이 "제품 생산 완료" 및 "제품 피킹 및 포장"과 어떤 순서로 발생하는지 파악합니다. 편차를 분석하고 결함이나 후속 재작업을 일으키는 패턴을 찾아 재작업을 15-25% 줄이고 제품 품질을 높이는 데 도움이 됩니다.

수요 예측의 정확도를 높이면 생산, 재고, 리소스 배분을 더 효과적으로 계획할 수 있습니다. 정확한 예측은 재고 수준을 최적화하고 재고 부족과 과잉 재고를 줄여 수익성에 직접 기여합니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse 데이터에서 "수요 예측 생성"과 이후의 "고객 주문 접수", "제품 생산 완료" 활동 간 관계를 분석합니다. 예측이 실제 수요와 지속적으로 어긋나는 지점을 파악해 예측 모델을 개선하고 정확도를 5-10% 높여 공급과 수요를 더 잘 맞출 수 있습니다.

이 목표는 주문 이행 과정에서 작업이 쌓여 지연과 처리량 저하를 일으키는 지점을 찾아 해소하는 데 초점을 둡니다. 병목을 제거하면 운영 흐름이 원활해지고 고객에게 더 빠르게 배송할 수 있습니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse 데이터에서 전체 "물류 주문" 여정을 시각화해 주문이 과도하게 대기하거나 처리 시간이 길어지는 지점을 보여줍니다. 특히 "생산 일정 수립", "제품 피킹 및 포장", "배송 일정 수립" 단계의 병목을 정확히 찾아 해결하고 처리량을 10-20% 높일 수 있습니다.

최초 수요부터 최종 배송까지 공급망 전반을 파악하면 이해관계자가 프로세스 상태와 성과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 전체 흐름을 파악하면 선제적으로 의사결정하고 문제에 신속히 대응할 수 있습니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse의 여러 이벤트 데이터를 통합해 각 "물류 주문"의 전체 수명 주기를 하나의 화면에서 보여줍니다. 언제든 주문의 정확한 상태와 위치를 추적할 수 있어 불투명했던 프로세스를 투명하고 관리하기 쉬운 워크플로로 바꾸고 의사결정을 지원합니다.

이 목표는 긴급 배송이 필요한 근본적인 프로세스 비효율을 해결해 비용이 높은 긴급 운송에 대한 의존도를 낮추는 데 초점을 둡니다. 긴급 운송을 줄이면 운영 비용이 낮아지고 재무 건전성이 개선됩니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse에서 "재고 가용성 확인"이나 "생산 일정 수립" 같은 초기 단계의 지연과 이후 긴급 운송을 위한 "배송 일정 수립" 간의 관계를 분석합니다. 긴급 운송을 초래하는 지연의 근본 원인을 찾아 비용을 15-25% 줄이고 계획을 개선할 수 있습니다.

이 목표는 물류 프로세스 전반에서 인력, 장비, 시설을 효율적으로 활용하는 데 초점을 둡니다. 리소스 활용도를 높이면 비용을 절감하고 생산성과 전반적인 운영 역량을 높일 수 있습니다. ProcessMind는 Kinaxis RapidResponse에 기록된 물류 주문 흐름에서 "제품 피킹 및 포장"과 "운송 적재" 등 리소스 배분과 관련된 활동을 매핑합니다. 활용도가 낮은 자산이나 리소스 부족으로 생기는 병목을 찾아 리소스를 더 효과적으로 재배치하고 활용도를 10-15% 높일 수 있습니다.

공급망 관리 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

공급망 관리에 맞게 미리 구성된 Excel 템플릿을 다운로드하세요. 이 템플릿은 Kinaxis RapidResponse 데이터를 효과적으로 분석할 수 있도록 구조화하는 방법을 안내합니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

처음부터 올바른 데이터 구조를 사용하면 정확하고 충분한 프로세스 분석이 가능합니다. 의미 있는 분석 결과를 얻기 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

기대 효과

Kinaxis RapidResponse 공급망 데이터에 맞춰 구조화된 바로 사용 가능한 데이터 템플릿입니다.

확인할 수 있는 내용

공급망의 숨은 효율성을 지금 확인하세요

ProcessMind는 이해하기 쉬운 시각화로 공급망 운영의 실제 흐름을 보여줍니다. 숨은 비효율과 최적화 기회를 확인할 수 있습니다.

공급망 프로세스의 시작부터 끝까지 시각화
주요 병목과 지연 파악
리드타임을 줄이고 비용 절감
공급업체 성과와 규정 준수 개선

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

Process mining으로 공급망 성과 높이기

이러한 성과는 특히 Kinaxis RapidResponse의 물류 주문 워크플로에 process mining을 적용했을 때 조직이 일반적으로 달성하는 측정 가능한 개선을 나타냅니다. 비효율과 병목을 찾아 운영을 최적화하고 실질적인 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.

0 %

정시 배송률 향상

고객에게 약속한 배송의 신뢰도 향상

Process mining은 배송 일정에 영향을 주는 병목을 찾아 개선해 정시에 배송되는 주문의 비율을 높입니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 브랜드 신뢰를 강화할 수 있습니다.

0 %

주문 처리 시간 단축

주문부터 배송까지의 평균 시간 감소

프로세스의 비효율을 찾아 제거하면 주문부터 배송까지 걸리는 전체 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 고객에게 더 빠르게 서비스를 제공하고 운영 흐름을 원활하게 할 수 있습니다.

0 %

긴급 운송 감소

비용이 많이 드는 긴급 배송 감소

Process mining은 긴급 운송이 발생하는 근본 원인을 찾아 계획과 물류 운영을 선제적으로 조정할 수 있도록 합니다. 불필요한 운송 비용을 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

0 %

재작업률 감소

품질 문제로 인한 프로세스 반복 감소

반복되는 재작업과 그 원인을 파악하면 필요한 프로세스를 개선해 자재 낭비와 인건비를 줄일 수 있습니다. 제품 품질을 높이고 생산 흐름을 효율화하는 데도 도움이 됩니다.

0 %

프로세스 규정 준수 향상

표준 운영 절차 준수율 향상

Process mining은 목표한 프로세스 흐름에서 벗어난 사례를 보여주므로 규정 준수 수준을 높이고 운영 위험을 줄일 수 있습니다. 거버넌스를 강화하고 감사에 대비하는 데도 도움이 됩니다.

0 %

재고 흐름 최적화

재고 보관 기간 단축

재고 이동 패턴을 분석하면 완제품의 평균 보관 시간을 줄여 자금을 확보하고 재고 유지 비용을 낮출 수 있습니다. 재고 관리의 대응력도 높일 수 있습니다.

실제 결과는 공급망 프로세스의 복잡성과 데이터 품질에 따라 달라질 수 있습니다. 아래 수치는 다양한 공급망 관리 환경에 process mining을 도입했을 때 관찰된 일반적인 개선 사례입니다.

권장 데이터

가장 중요한 속성과 활동부터 시작하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

수요 계획부터 최종 배송까지 관련된 모든 활동을 연결하는 물류 주문의 고유 식별자입니다.

중요한 이유

주문의 전체 생애주기를 추적하는 데 필요한 식별자입니다. 이를 통해 시작부터 끝까지 프로세스 변형, 효율성, 규정 준수를 분석할 수 있습니다.

물류 프로세스에서 발생한 구체적인 업무 이벤트나 단계의 이름입니다. 예를 들어 '상품 출고' 또는 '구매 주문 발행'이 있습니다.

중요한 이유

프로세스의 단계를 정의하므로 실제 공급망의 전체 흐름을 발견하고 시각화할 수 있습니다.

특정 활동이나 이벤트가 발생한 날짜와 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프를 기준으로 이벤트 순서를 정하고 모든 소요 시간과 성과를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 병목과 지연을 파악합니다.

활동을 수행한 사람의 사용자 ID 또는 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 단계의 담당자를 기록해 팀 성과, 업무량 배분, 절차 준수 여부를 분석할 수 있습니다.

물류 주문에 포함된 제품의 고유 식별자입니다. SKU 또는 자재 번호 등이 해당합니다.

중요한 이유

제품군이나 범주별로 프로세스를 분석해 주문 처리 경로가 비효율적이거나 문제가 있는 제품을 찾을 수 있습니다.

주문을 접수한 고객을 식별하는 고유 ID입니다.

중요한 이유

고객 관점의 프로세스 분석을 지원하여 주요 고객의 서비스 수준, 배송 실적, 주문 처리 복잡도를 평가할 수 있습니다.

고객이 주문 시 요청한 배송일입니다.

중요한 이유

정시 배송 실적을 측정하는 주요 기준이며 고객 만족도 KPI를 산출하는 데 중요합니다.

배송 증명으로 확인된, 주문 상품이 고객에게 실제로 전달된 날짜입니다.

중요한 이유

배송 프로세스의 완료를 확인하며, 고객의 기대에 비춰 실제 배송 실적을 계산하는 데 필요합니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

고객 판매 주문이 생성되거나 시스템에 입력되면 물류 주문의 공식적인 생애주기가 시작됩니다. 일반적으로 연동된 ERP 또는 주문 관리 시스템에서 명시적 이벤트로 기록됩니다.

중요한 이유

케이스의 기본 시작점입니다. 주문부터 배송까지의 전체 처리 시간과 주문 접수량을 파악하는 데 필요합니다.

필요한 자재의 구매 주문을 외부 공급업체에 보냅니다. 공식적인 구매 약정이 이루어지고 공급업체 리드 타임이 시작되는 주요 시점입니다.

중요한 이유

공급업체 납품 성과를 측정하고 전체 공급망에 영향을 미치는 구매 단계의 지연을 찾는 데 중요한 활동입니다.

물류 주문의 생산 날짜와 리소스 배정이 공식적으로 확정된 시점입니다. Kinaxis RapidResponse의 주요 계획 결과입니다.

중요한 이유

계획 단계에서 실행 단계로 넘어가는 시점입니다. 이때부터 실제 생산이 시작될 때까지의 시간을 분석하면 일정 수립의 비효율이나 리소스 제약을 확인할 수 있습니다.

포장된 상품을 운송 차량에 싣고 창고나 생산 시설에서 출발하는 시점입니다. 운송 구간이 시작됩니다.

중요한 이유

정시 배송 성과와 운송 구간별 소요 시간을 추적하는 주요 시점입니다. 여러 KPI 계산에 사용되는 실제 출고일을 제공합니다.

고객이 상품을 양호한 상태로 받았다는 최종 확인입니다. 물류 주문을 공식적으로 종료하는 중요한 이벤트입니다.

중요한 이유

주문부터 배송까지의 처리 시간 KPI를 측정하는 최종 시점입니다. 주문 처리가 완료되었음을 확인하며, 청구서 발행의 계기가 되기도 합니다.

주문 처리가 완료되기 전에 물류 주문이 종료된 상태입니다. 명시적인 조치로 기록되며, 프로세스가 성공적으로 완료되지 않은 최종 상태를 나타냅니다.

중요한 이유

취소를 추적하면 수요 이탈과 프로세스 실패를 파악할 수 있습니다. 취소 사유를 분석하면 제품, 가격 또는 서비스 관련 문제를 찾을 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Kinaxis RapidResponse를 활용한 공급망 관리에서 process mining은 어떤 도움을 줍니까?

process mining은 Kinaxis RapidResponse와 같은 시스템의 이벤트 로그를 분석해 공급망 프로세스의 병목, 규정 준수 위험, 비효율을 찾아냅니다. 실제 프로세스 흐름을 데이터에 근거해 보여주므로 편차와 최적화가 필요한 영역을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 정시 배송률을 높이고, 처리 시간을 줄이며, 재고 수준을 최적화할 수 있습니다.

process mining을 위해 Kinaxis RapidResponse에서 어떤 데이터가 필요합니까?

process mining에는 주로 이벤트 로그 데이터가 필요합니다. 공급망 관리의 경우 물류 주문별 케이스 식별자, 활동명, 각 단계의 정확한 타임스탬프가 포함됩니다. 주문 금액, 공급업체 ID, 담당 리소스 등의 속성을 추가하면 분석을 더 풍부하게 할 수 있습니다.

process mining에 필요한 데이터는 Kinaxis RapidResponse에서 어떻게 추출합니까?

Kinaxis RapidResponse 데이터는 일반적으로 보고 기능이나 API를 사용해 관련 이벤트 로그를 추출합니다. 추출한 원시 데이터는 케이스 ID, 활동, 타임스탬프가 각 이벤트에 포함되도록 표준 이벤트 로그 형식으로 변환하고 정리합니다. 준비된 데이터는 process mining 도구에 불러올 수 있습니다.

SCM에서 process mining을 활용하면 어떤 결과와 효과를 기대할 수 있습니까?

실제 공급망 성과를 더 명확히 파악하고, 이를 바탕으로 개선 대상을 구체적으로 정할 수 있습니다. 주문부터 배송까지의 처리 시간을 줄이고, 운송 비용을 낮추며, 재고를 더 효율적으로 관리할 수 있습니다. 공급업체의 납품 성과와 공급망 전반의 가시성도 개선하는 데 도움이 됩니다.

공급망에 process mining을 적용하면 결과를 확인하기까지 얼마나 걸립니까?

데이터를 추출하고 준비한 뒤 몇 주 안에 초기 인사이트를 얻을 수 있습니다. 근본 원인 분석과 실행 가능한 권고안을 포함한 종합 분석에는 프로세스의 복잡성과 데이터 품질에 따라 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 지속적으로 모니터링하면 개선 효과를 계속 확인할 수 있습니다.

물류 흐름의 규정 준수 위험을 파악하는 데 process mining을 활용할 수 있습니까?

네. process mining은 정해진 프로세스 경로나 규정에서 벗어난 사례를 효과적으로 찾아냅니다. 실제 프로세스 실행을 사전에 정의한 모델과 비교해 특정 단계가 누락되거나 순서가 바뀐 경우, 또는 정해진 시간 제한을 초과한 경우를 자동으로 표시할 수 있습니다. 이를 통해 규정 미준수의 근거를 명확히 확인하고 선제적으로 대응할 수 있습니다.

process mining을 도입하려면 전문적인 기술 지식이 필요합니까?

process mining 도구는 점점 더 사용하기 쉬워지고 있지만, 데이터 모델링에 대한 기본 지식과 프로세스 맵을 해석하는 능력이 있으면 도움이 됩니다. 초기 설정이나 복잡한 데이터 변환에는 SQL 또는 데이터 스크립트 작성과 같은 기술 역량이 필요할 수 있습니다. 성공적인 도입을 위해서는 IT 부서와 현업 사용자의 협업이 중요합니다.

process mining은 기존 SCM 분석과 어떻게 다릅니까?

기존 SCM 분석은 집계 지표와 사전 정의된 대시보드를 중심으로 '무슨 일이 있었는지' 보여주는 경우가 많습니다. 반면 process mining은 이벤트 데이터를 바탕으로 처음부터 끝까지 실제 프로세스 흐름을 재구성해 모든 변형과 편차를 포함한 '실제 진행 방식'을 보여줍니다. 표면적인 지표를 넘어 성과 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.

공급망을 관리하고 예측 정확도를 높이세요

전체 현황을 파악해 예측 정확도 90%를 달성하고 재고 부족을 해소하세요.

무료 체험 시작

신용카드가 필요하지 않습니다. 몇 분이면 설정할 수 있습니다.