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전 세계 전자상거래 공급망 시장의 규모는 무려 5,517억 1,100만 달러에 달합니다.
고객 선호도가 온라인 쇼핑과 지역 배송으로 이동함에 따라 고객 만족을 이끌어내는 요소도 변화하고 있습니다. 다양한 제품 선택부터 10분 내 배송까지, 고객은 원활하고 번거로움 없는 경험을 선호합니다. 따라서 이커머스 비즈니스를 위한 원활한 공급망 프로세스를 통해 이러한 경험을 지원하는 것이 필수적입니다.
전자상거래 공급망 자동화는 현대 비즈니스 운영의 핵심 요소입니다. 기업은 온라인 쇼핑의 성장을 고려하여 원자재 조달부터 완제품 배송에 이르기까지 상품, 품목, 자금의 흐름을 효과적으로 관리해야 합니다. 재고 관리를 위한 기본적인 방법론 외에도 피킹, 보관, 자재 이동을 위한 자동화 솔루션은 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.
공급망 관리의 필요성
재고 관리
이는 이커머스 공급망 자동화의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 고객 주문을 신속하게 처리할 수 있는 충분한 재고를 보유하는 것과 너무 많은 재고를 보유하지 않는 것 사이에서 적절한 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 재고 관리 시스템을 구축하고 실시간 추적 기술을 사용하면 재고 수준을 최적화하고 재고 가용성을 보장할 수 있습니다.
주문 처리
이커머스 공급망 자동화의 또 다른 중요한 요소는 적시에 정확한 주문을 처리하는 것이 고객 만족을 위해 매우 중요하다는 것입니다. 유통과 창고는 이커머스 공급망의 필수 구성 요소입니다. 주문 배송은 전략적으로 위치한 창고를 통해 신속하고 저렴하게 이루어집니다. 유통 네트워크는 배송비와 운송 시간을 줄이기 위해 최대한 효율적으로 만들어져야 합니다. 창고 및 유통 활동 관리는 제3자 물류 제공업체(3PL)와 협력하여 규모를 확장하고 전문적으로 관리할 수 있습니다.
역물류 관리
온라인 구매에는 필연적으로 반품이 수반되므로 기업은 신속한 제품 검사, 수리 또는 폐기 등 효과적인 반품 절차를 마련해야 합니다. 반품의 원인을 파악하고 데이터 추적을 사용하면 반품 프로세스를 개선할 수 있습니다.
공급업체 관리
고품질의 상품을 일정에 맞춰 정기적으로 배송할 수 있는 공급업체와 신뢰할 수 있는 관계를 유지하는 것이 중요합니다. 정기적인 커뮤니케이션, 성능 모니터링, 비상 계획을 통해 공급망을 위험과 중단에 덜 취약하게 만들 수 있습니다.
기술 통합을 통해 이커머스 공급망의 효율성과 가시성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 주문 관리 시스템, 재고 관리 소프트웨어, 운송 관리 시스템, 고객 관계 관리 툴을 통해 프로세스를 간소화하고 의사 결정을 개선하며 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.
기술 발전
자동화, 보안, 추적성을 향상시키는 새로운 기술에는 블록체인과 인공지능이 포함됩니다. 이커머스 공급망 자동화는 확장성과 유연성을 고려해야 합니다. 특히 바쁜 시기나 특별한 혜택이 있을 때 비즈니스의 수요는 수시로 변합니다. 변화하는 수요를 충족하려면 확장 가능하고 적응력이 뛰어난 공급망 자동화가 필요합니다. 여기에는 주문량 급증을 수용하기 위해 온디맨드 물류 서비스를 사용하거나, 백업 공급업체를 확보하거나, 창고 용량을 일시적으로 확장하거나, 또는 이러한 모든 것을 조합하는 것이 포함될 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 공급망 자동화의 성능을 최적화해야 합니다. 이커머스 조직은 병목 현상과 개발할 영역을 찾기 위해 주문 주기 시간, 정시 배송, 재고 회전율과 같은 중요한 지표를 모니터링해야 합니다. 기업은 지속적인 모니터링, 분석, 프로세스 최적화를 통해 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
전자상거래 공급망 관리를 위한 도구 및 솔루션
창고 관리 시스템(WMS)
예시: 예: Addverb WMS, 맨해튼 어소시에이츠 WMS
마이크로 주문 처리 센터(MFC)
예시: 예: Fabric, AutoStore
자동 저장 및 검색 시스템(AS/RS)
예시: Addverb AS/RS, 카덱스 렘스타 셔틀 XP
분류 로봇 및 시스템
예제: 예: Addverb Zippy 로봇, 하니웰 지능형 분류기
로봇 피킹 시스템
예시: Addverb Pick-to-Light, Knapp Pick-It-Easy
자율 이동 로봇(AMR)
예제: 예: Addverb Dynamo, 로봇 가져 오기
라스트 마일 배송 드론
예시: 예: 아마존 프라임 에어, 윙(알파벳 제공)
공급망 가시성을 위한 사물 인터넷(IoT)
예시: 예: 티브, 삼사라
인공 지능(AI) 및 예측 분석
목적: 수요 예측, 경로 최적화, 창고 효율화를 위한 AI 기반 도구입니다.
예시: 클리어메탈, 렐렉스 솔루션
스마트 패키징 기술
예시: 예: 박막 스마트 라벨, Blulog IoT 센서
협동 로봇(코봇)
예시: 예: Addverb, 유니버설 로봇, ABB 유미
클라우드 기반 공급망 플랫폼
예시: SAP 통합 비즈니스 계획, 오라클 클라우드 공급망 관리
무인 운반차(AGV)
예시 예: Addverb AGV, JBT 자동화 시스템
라스트 마일 주문 처리를 위한 소포 보관함
예시: 예: 아마존 허브 락커, 인포스트 락커
고객 지원을 위한 챗봇 및 가상 비서
예시 예: Zendesk AI 챗봇, HubSpot 서비스 허브
안전한 거래를 위한 블록체인
예시: 예: IBM 블록체인, VeChain
Addverb 장점
전자상거래 공급망 자동화의 다양한 요구 사항을 해결하기 위해 Addverb 테크놀로지스는 다양한 제품을 제공합니다.
고정 자동화
고정 자동화 제품은 운영을 위해 고정 인프라에 의존하는 시스템으로 구성됩니다. 이러한 솔루션은 자동차, 전자, 식음료, 제약, 포장 등 표준화된 제품을 대량으로 반복적으로 생산해야 하는 산업에 이상적입니다.
AS/RS: 상품의 고밀도 보관 및 검색을 위해 설계된 혁신적인 창고 자동화 기술. 레일, 로봇 팔, 셔틀, 리프트, 재고 관리 및 신속한 자재 취급 프로세스를 위한 소프트웨어가 장착되어 있습니다.
카톤 셔틀 ▪ 팔레트 셔틀 ▪ 마더 차 일드 셔틀 ▪ 다단계 셔틀 ▪ 4방향 팔레트 셔틀
스태커 crane: 무거운 물품을 효율적으로 적재하고 하역하여 정확한 보관을 보장합니다. 단위 적재와 팔레트 적재를 위해 고도로 설계되었으며 정확한 실시간 재고 추적이 가능합니다.
수직 분류 로봇: 전용 트랙에서 다양한 높이로 개별 패킷을 목적지 위치로 분류하면서 매우 정확한 분류 작업을 수행합니다.
레일 가이드 차량: 창고 및 공장 내에서 팔레트를 운반하는 데 사용되는 연속 컨베이어 시스템에 대한 빠르고 유연한 대안을 제공합니다.
유연한 자동화
고정 자동화 제품은 운영을 위해 고정 인프라에 의존하는 시스템으로 구성됩니다. 이러한 솔루션은 자동차, 전자, 식음료, 제약, 포장 등 표준화된 제품을 대량으로 반복적으로 생산해야 하는 산업에 이상적입니다.
자율 이동 로봇: 라이다로 구동되며 자연 내비게이션으로 작동합니다. 100㎏, 200㎏, 500㎏, 1000㎏, 1500㎏, 2500㎏의 페이로드를 운반할 수 있습니다.
멀티 카톤 피킹 로봇: 그리드 기반 경로를 통해 미리 결정된 위치로 이동하여 카톤 적재물을 보관하고 피킹하며 서로 완벽하게 동기화하여 작업합니다.
분류 로봇: 주문 소포 또는 패키지를 식별하고 분류하는 자동화 시스템입니다. 정확하고 빠른 분류를 위해 센서, 카메라, AI 알고리즘이 탑재되어 있습니다.
자율 지게차: 자율 지게차는 센서와 소프트웨어가 장착된 자율 운행 차량으로, 사람의 개입 없이 자재를 탐색하고 운반할 수 있습니다.
협동 로봇: 공유 공간에서 인간과 함께 작업하여 산업 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
픽투라이트: 신뢰할 수 있는 Pick-to-Light 솔루션은 주문 처리를 위해 직원들이 정확한 제품과 수량을 신속하고 정확하게 피킹할 수 있도록 지원합니다.
음성 인식 피킹: 첨단 음성 인식 픽업 기술은 주문 피킹 프로세스를 혁신적으로 개선합니다. Zesty 종이나 RF 장치가 필요 없기 때문에 음성 명령을 통해 작업을 간소화합니다.
끝 노트
온라인 기업의 성공은 전자상거래를 위한 공급망 자동화의 관리에 크게 좌우됩니다. 기업은 재고를 효율적으로 관리하고 주문 처리 절차를 간소화하며 역물류를 관리하고 강력한 공급업체 관계를 유지함으로써 빠르게 변화하는 시장에서 고객 만족을 보장하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 주문 관리 시스템, 재고 관리 소프트웨어, 운송 관리 시스템과 같은 기술의 통합을 통해 공급망 주기를 보다 효율적이고 가시적으로 관리할 수 있습니다. 변화하는 요구에 적응하기 위해서는 확장성과 유연성이 중요하며, 데이터 분석은 성능 병목 현상을 정확히 찾아내고 워크플로를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
