물류 자동화로 비즈니스를 확장하는 방법

물류는 모든 규모의 비즈니스 공급망에서 중요한 역할을 합니다. 여기에는 효율성을 최대화하고 비용을 최소화하는 방식으로 상품, 서비스 및 정보의 이동 및 보관을 조정하는 것이 포함됩니다.

그러나 물류 관리는 특히 수동 프로세스에 의존하는 기업의 경우 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업이 될 수 있습니다. 데이터 입력 및 문서 처리와 같은 작업도 오류가 발생하기 쉬우며, 이로 인해 공급망에서 손실, 지연 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다.

여기에서 물류 자동화가 필요합니다. 기업은 물류 프로세스의 다양한 작업을 자동화하는 기술을 사용하여 효율성과 정확성을 크게 개선하고 비용과 오류를 줄이며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

이 기사에서는 물류 자동화와 이것이 비즈니스에 어떤 이점을 줄 수 있는지 소개합니다. 또한 Nanonets가 물류 프로세스에서 다양한 작업을 자동화하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아볼 것입니다.

물류 자동화 개요

물류 자동화는 물류 프로세스에서 기술을 사용하는 것을 말합니다. 이러한 작업에는 데이터 입력, 문서 처리, 배송 레이블 인식, 재고 관리, 운송 관리, 창고 보관, 배송 추적, 통관, 결제 프로세스 등이 포함될 수 있습니다. 물류 자동화의 목표는 물류 운영의 효율성과 정확성을 개선하고 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하며 비용과 오류를 줄이고 고객 만족도를 높이는 것입니다.

기업이 물류 프로세스에서 다양한 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 다양한 기술이 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• RPA(Robotic Process Automation): RPA는 데이터 입력, 문서 처리 및 기타 반복 작업과 같은 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 유형입니다. RPA는 기업이 복잡한 프로그래밍 없이 이러한 작업을 빠르고 쉽게 자동화할 수 있도록 도와줍니다.
• 인공 지능(AI) 및 기계 학습: AI 및 기계 학습을 사용하여 수요 예측 및 재고 관리와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터를 분석하고 기업이 물류 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되는 예측 또는 권장 사항을 제시할 수 있습니다.
• 광학 문자 인식(OCR): OCR은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 스캔한 문서 및 이미지에서 데이터를 추출하는 기술입니다. OCR은 데이터 입력, 문서 처리, 배송 라벨 인식 등과 같은 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다.

물류 자동화의 이점

A에 따라 공부 McKinsey & Company의 AI 지원 공급망 관리를 통해 얼리 어답터는 느리게 움직이는 경쟁업체에 비해 물류 비용을 15%, 재고 수준을 35%, 서비스 수준을 65% 개선할 수 있었습니다.

대체로 물류 자동화의 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 향상: 데이터 입력 및 문서 처리와 같은 작업을 자동화하면 이러한 작업에 일상적으로 발생하는 시간, 노력 및 수동 오류를 크게 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 기업이 다른 중요한 작업에 집중하는 데 도움이 되는 리소스를 확보할 수 있습니다.
• 향상된 정확도: 작업을 자동화하면 정보를 잘못 해석하거나 숫자를 바꾸는 등의 오류 위험을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 물류 프로세스의 정확성을 개선하고 손실, 지연 및 기타 문제의 위험을 줄일 수 있습니다.
• 비용 절감 : 작업을 자동화하면 수동 프로세스와 관련된 인건비 및 기타 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 기업의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
• 향상된 고객 만족도: 물류 프로세스를 간소화함으로써 기업은 배송 시간 및 기타 고객 서비스 측면을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

물류 자동화를 위한 OCR 및 나노넷

Nanonets는 기업이 물류 프로세스에서 다양한 작업을 자동화할 수 있도록 도와주는 기계 학습 기반 OCR 플랫폼입니다. 물류 시스템과의 통합을 위한 API와 기계 학습 모델 교육 및 배포를 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

물류 자동화에서 Nanonets의 특정 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 송장 및 구매 주문서에서 데이터 추출: 나노넷은 항목 설명 및 수량과 같은 송장 및 구매 주문서에서 데이터를 추출하는 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재고와 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다.
• 배송 라벨 인식 자동화: Nanonets는 추적 번호 및 수신자 정보와 같은 배송 레이블에서 데이터를 추출하는 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 배송 프로세스를 간소화하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.
• 수신 문서 분류 및 라우팅: 나노넷은 미리 결정된 기준에 따라 송장 및 구매 주문서와 같은 들어오는 문서를 분류하고 라우팅하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 이러한 문서를 효율적으로 처리하고 구성할 수 있습니다.

결론

기술은 물류 부문에 많은 혁신을 가져왔고, 이를 수용하는 것이 오늘날 비즈니스를 수행하는 데 드는 비용이 되었습니다. 투자할 수 있는 여러 물류 자동화 시스템이 있지만 가장 쉽고 저렴한 시작 방법은 데이터 입력 프로세스의 자동화입니다. 이 자체로 시간을 절약하고 오류를 줄여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

Nanonets를 사용하면 문서에서 데이터를 원활하게 가져오고 조작할 수 있습니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/