디지털화는 한때 우리 일상에서 평범하다고 여겨졌던 많은 품목에 상당한 변화를 가져왔습니다. 예를 들어, 수동 와인딩이 필요한 기계식 손목시계에서 오늘날의 피트니스 트래커, GPS, 심지어 스마트폰 기능까지 갖춘 거의 "올인원" 스마트워치로 옮겨갔습니다.
마찬가지로 공급망 분야에서 디지털 진화는 엄청난 영향을 미쳤습니다. 약 10년 동안 필수적인 운송 관리 시스템(TMS) 50년 지금은 오늘날 공급망 관리를 위한 "중앙 집중형 허브"로서의 역할을 더욱 강화하는 놀라운 디지털 혁명을 경험하고 있습니다. TMS, 그 장점, 이러한 시스템을 선택할 때의 전략적 고려 사항, 그리고 반드시 알아야 할 모든 특성을 갖춘 올바른 TMS를 선택하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
차례
교통 관리 시스템(TMS) 이해
디지털 TMS의 장점
TMS의 전략적 고려 사항 및 필수 품질
디지털 시대를 위한 최적의 TMS
교통 관리 시스템(TMS) 이해
다양한 운송 모드에서 상품 운송과 관련된 모든 필수 물류 측면을 포괄하는 TMS는 운송업체의 운송을 간소화하도록 설계된 강력한 소프트웨어 유형을 말합니다. 동시에 경로 계획, 경로 최적화, 선적 일정 및 추적을 통해 비용 효율적인 정시 배송을 보장하는 데 도움이 됩니다.
TMS는 대량의 운송량을 가진 운송업체에 특히 유용할 수 있지만, 전반적인 운송 비용을 낮추고 전체 화물 관리 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 TMS의 모든 필수 기능을 고려할 때 소규모 회사에서도 점점 더 인기를 얻고 있습니다. TMS의 인기는 11.32%의 상당한 두 자릿수 연평균 성장률(CAGR)로 입증됩니다. 10년 예측 2022년부터 2032년까지의 기간을 대상으로 하며, 32년까지 2032만 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다.
한편, 이에 대해 자세히 살펴보면 TMS의 진화 1970년대 초반에 시작된 이래로 디지털 변환 시대 전반에 걸쳐 필수적인 기능에 대한 포괄적인 이해를 얻는 데 도움이 됩니다. 수년에 걸쳐, 거의 XNUMX년마다 상당한 업데이트가 이루어졌으며 각 이정표는 디지털 기술의 발전에 의해 주도되었다는 것이 분명합니다.
TMS 자동화는 약 40년 전인 1980년대에 시작되었으며, 전자 데이터 교환(EDI)과 초기 기업 자원 계획(ERP) 시스템이 개발되어 일부 자동화된 운송 프로세스가 가능해졌습니다. 그러나 주요 전환점은 1990년대에 경로 최적화 및 운송업체 관리와 같은 보다 정교한 기능을 통합한 최초의 전용 TMS 소프트웨어가 도입되면서 시작되었습니다.
새로운 천년기에 접어들면서 TMS 솔루션은 GPS 기능, 클라우드 컴퓨팅, 웹 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 갖춘 차량 관리 시스템의 등장으로 더욱 강화되어 더욱 정확하고 확장 가능하며 통합된 TMS 솔루션이 가능해졌습니다. 2010년대 전자상거래의 부상은 다중 운송업체 운송 요구 사항과 더욱 복잡하고 시간에 민감한 물류 요청을 처리할 수 있게 되면서 TMS 솔루션을 크게 향상시켰습니다.
이제 2020년대에 들어서면서 AI, 머신러닝, 블록체인 기술이 TMS에 통합되어 그 기능이 크게 향상되었고, 이를 선택할 때의 선택 기준에 영향을 미치게 되었습니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.
디지털 TMS의 장점
이전에 탐구된 TMS의 기본 기능은 TMS가 경로를 관리할 수 있게 하는 것입니다. 시간이 지남에 따라 디지털 발전의 도움을 받아 이러한 매우 관련성 있고 실용적인 기능을 조정하여 통합하면 전체 상품 운송 프로세스의 효율성을 개선하는 상당한 이점이 있습니다.
우선, 적절한 경로 계획 및 최적화를 통해 전반적인 물류 프로세스가 간소화되고 실시간 데이터와 고급 알고리즘을 사용하여 최상의 경로와 일정을 식별합니다. 이를 통해 배송 효율성과 속도를 향상시키는 데 도움이 되며, 이는 전체적으로 운송 비용을 크게 줄여 연료 소비 및 인력 시간과 같은 관련 비용을 절감합니다.
API 및 EDI 연결을 통해 발송에서 배달까지 실시간 추적 기능이 제공하는 궁극적인 기대 결과는 고객 만족도 향상입니다. 전체 배송 프로세스의 성과가 추적되어 문제를 해결하기 위한 조치를 신속하게 취할 수 있고, 동시에 보다 정확한 배송 배달 추정치를 제공할 수 있습니다.
실시간 선적 추적의 또 다른 이점은 회사가 관련 데이터 분석을 위해 보다 포괄적인 데이터를 얻을 수 있다는 것입니다. 이를 통해 기업이 다양한 사용 및 선적 추세를 분석하는 데 도움이 되는 자동화된 보고 기능을 만들 수 있으며, 개선 영역을 식별하는 데도 도움이 됩니다.
동시에 TMS는 운임 청구 및 무역 규정 준수 문서 작성 등 전통적으로 수작업으로 이루어졌던 많은 업무를 자동화하여 인적 오류나 잠재적 문제의 위험을 줄이는 데 도움이 되며, 직원들의 귀중한 시간을 더욱 확보할 수 있습니다.
결론적으로 TMS의 가장 강력한 기능 두 가지인 자동화와 강력한 분석 데이터 기능을 결합하면 화물 운송의 모든 중요 데이터를 통합하여 재무, 운영, 고객 서비스 품질 보고서를 비롯한 데이터 중심의 비즈니스 의사 결정을 위한 통찰력 있는 보고서를 생성하여 TMS의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
TMS의 전략적 고려 사항 및 필수 품질
TMS에 대한 전략적 고려 사항
실제로, 다양한 기업의 특정 요구 사항에 가장 적합한 TMS를 선택할 때 고려해야 할 다양한 요소가 있습니다. 그러나 디지털 TMS 관점에서 볼 때, 규모에 관계없이 모든 기업이 특별히 주의해야 할 두 가지 주요 전략적 고려 사항이 있습니다.
첫 번째 주요 전략적 고려 사항은 TMS를 회사가 보유한 다른 기존 비즈니스 시스템과 통합할 가능성과 관련이 있습니다. 예를 들어, ERP 및 창고 관리 시스템(WMS)과의 통합은 두 가지입니다. 가장 일반적인 사용 시나리오 TMS의
다시 말해, 어떤 TMS를 선택하든 최소한 현재 운영 중인 다른 비즈니스 시스템과 원활한 통신을 구축하고 유지할 수 있어야 합니다. 실제로 이는 선택된 TMS가 두 시스템이 사용하는 인터페이스 기술에 따라 다른 기존 비즈니스 운영 시스템과 데이터를 교환할 수 있어야 함을 의미합니다. 이러한 지속적인 상호 연결성은 전체 공급망에 대한 포괄적인 관점을 가능하게 하는 원활한 데이터 흐름을 촉진하는 데 필수적입니다.
한편, 글로벌화가 추세가 아닌 표준으로 진화함에 따라 아웃소싱과 같은 공급망 구조 조정이 이루어지고 있습니다. 니어쇼어링, 리쇼어링, 그리고 오프쇼어링이 점점 더 보편화되고 있습니다. 그러나 운송 수단 측면에서 이러한 구조 조정은 전형적인 물류 프로세스에서 완전한 변형은 아니더라도 엄청난 조정을 의미합니다.
따라서 이러한 잠재적 구조 조정 계획을 고려하거나 예상하는 기업에서는 이러한 급격한 변화를 수용할 준비가 된 TMS 시스템을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 모든 작업은 기술의 발전 덕분에 디지털 TMS로 상당히 더 빠르고 효율적으로 완료될 수 있지만, 전략적 사고를 가진 모든 기업은 TMS를 평가할 때 시스템의 중대한 변화를 처리할 수 있는 역량을 고려하는 것이 여전히 중요합니다.
TMS의 필수적 특성
TMS의 핵심 운영 기능과 기업이 TMS를 선택할 때 추구해야 할 필수적인 특성을 구별하는 것이 중요합니다. 사실, 기본 모델이든 고급 모델이든 대부분의 TMS 솔루션에는 유사한 기본 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 필수 기능을 통해 기업은 배송을 계획하고 최적화하고 실시간으로 상품을 예약하고 추적할 수 있으며, 이는 모두 최종 고객 수준까지 운송을 관리하는 데 가치가 있습니다.
따라서 단순히 기능에만 집중하는 것이 아니라 장기적인 가치를 제공하고 비즈니스에 지속적인 긍정적 영향을 미칠 수 있는 TMS 솔루션의 필수적인 품질을 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 다재다능한 인터페이싱 기술은 ERP, 공급망 관리, 고객 관계 관리(CRM), 재고 관리와 같은 다른 시스템과의 통합 기능을 허용하는 중요한 품질 중 하나입니다. 이를 통해 TMS의 수명과 관련성이 보장됩니다.
한편, 세계화와 AI 발전으로 인해 점점 더 복잡해지는 글로벌 비즈니스 환경에서 공급업체, 운송 수단, 운송업체 및 규정과 관련된 다양한 변화를 처리하기 위해 확장 가능하고 적응 가능한 TMS에 대한 고려가 필요합니다. 이러한 유연성과 확장 가능한 솔루션은 경로 계획 및 최적화를 위한 AI 지원 의사 결정, 주문 일정 및 전반적인 운영 효율성을 향상시키기 위한 실시간 가시성 개선을 통해 지원되어야 합니다.
오늘날 TMS에서 AI와 머신 러닝이 널리 보급되면서 예측 분석과 보고가 부상하고 있으며, 이는 TMS 개발에서 매우 환영받는 발전입니다. 이러한 기술은 고급 보고 기능을 통해 중단 예측과 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다. 예측 분석을 통해 사용자는 예상 도착 시간(ETA)을 예측하고 지연을 예상하며 서비스 품질을 개선하고 동시에 비용을 절감하기 위한 대안을 마련할 수 있습니다.
마지막으로, 미래 지향적인 TMS는 시장 상황, 경쟁, 기술 발전에 따라 지속적인 개선을 지원하기 위해 지속적으로 "학습"하고 업데이트할 수 있어야 합니다. 클라우드 기반 컴퓨팅과 머신 러닝을 최대한 활용하여 TMS는 정기적인 업데이트와 제품 릴리스를 제공하여 운송을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 품질은 TMS 솔루션이 변화하는 요구 사항과 발전에 따라 진화하도록 보장합니다.
디지털 시대를 위한 최적의 TMS
이 디지털 시대의 최적의 TMS 솔루션은 운송업체가 일상적인 운송 요구 사항을 간소화하는 데 유용한 소프트웨어 유형입니다. TMS는 기업이 물류 프로세스를 간소화하고, 고객 만족도를 높이고, 자동화 및 데이터 분석을 활용하여 운송 관리를 최적화하는 데 도움이 되며, 모든 고급 기능을 통해 운송 관리에서 효과를 입증합니다.
TMS를 선택할 때 다른 비즈니스 시스템과의 통합 능력, 확장성, 공급망 구조 조정의 중대한 변화를 지원하기 위한 적응성, AI와 머신 러닝으로 뒷받침되는 예측 분석, 지속적인 업데이트 및 개선은 필수적인 특성입니다.
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