Transportation Management

고객의 글로벌 공급망 어디서나 모든 운송 활동을 관리할 수 있습니다. 업계를 선도하는 다양한 기능과 간편한 사용성이 결합된 Oracle Transportation Management는 고객의 물류 운영에 효율성을 더하고, 운송 비용 절감과 서비스 수준 최적화를 실현합니다.

Oracle의 운송 통합관리 솔루션에 대해 알아보기(2:24)

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Transportation Management 살펴보기

운영 계획

물류 네트워크 최적화

간단한 점대점 운영부터 복잡한 멀티모달, 멀티레그, 크로스도킹 운영까지 운송 요구사항에 부합하는 최적 경로를 결정합니다.

입찰 및 주문 간소화

물류 서비스 제공업체 및 배송 파트너와의 협업을 통해 입찰을 확보하고 인바운드 및 아웃바운드 계획과 대면 주문 계획을 효율적으로 수립합니다.

효과적인 운송 계획 수립

운송 경로 또는 상호 협력 경로의 효율적인 조합으로 과거 운송 패턴을 파악하여 자산 활용도를 최적화합니다.

Transportation Management

자동화된 프로세스로 생산성 극대화

주요 일정 모니터링을 자동화하여 주문 및 배송 주기를 선제적으로 관리합니다.

운송비 청구 및 지불 자동화

다양한 출처의 운송 주문을 통합 수행하며 비효율적으로 중복된 정산 절차를 제거합니다.

효율적인 성과 측정과 추세 모니터링

내부 운영과 파트너의 거래 실적에 대해 향상된 인사이트를 제공하여 공급망 의사 결정을 개선합니다.

Fleet Management

차량별 계획 및 최적화 구현

차량의 상태 정보를 기획 및 최적화 절차에 통합함으로써, 외주사의 운송 능력까지 고려하여 차량 자원의 활용도를 최대화합니다.

통합 차량 환경 활용

도급 및 사설 운송을 포함한 모든 가용 물류 수용 능력을 고려하는 단일 시스템으로 모든 주문과 배송을 관리합니다.

재무 성과 모니터링

재무 성과 측정과 통제에.원가 계산, 미지급금, 비용 발생, 수익 인식, 청구 및 분쟁 관리 기능을 활용합니다.

Logistics Network Modeling

일정 변경 및 차질의 영향 파악

적응형 물류 네트워크를 통해 변화에 앞서 대응할 수 있습니다. 기존 운송 네트워크의 세부적인 운영 정보를 기반으로 세밀한 What if Senario Modeling을 수행하여 매우 정확한 결과를 도출합니다.

대시보드 및 운영 지표 분석

일목요연한 결과 비교를 거쳐 최적의 단계적 대응 방안을 수립합니다.

디지털 어시스턴트

실시간 배송 상태 제공

연중무휴 접수되는 문의에 즉각 응대하여 신속한 문제 해결과 양질의 고객 서비스를 동시에 달성합니다.

개선된 공급망 가시성 확보

커뮤니케이션에 새로운 채널을 활용함으로써 지원 비용을 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

머신 러닝

정확한 수송 시간 예측

운송 회사와 경로, 서비스 수준을 선택하기 위한 합리적 의사 결정과 소요 시간 예측이 가능합니다.

과도한 재고 절감

안전 재고 수준(safety stock level) 및 창고 비용을 절감하여 재고 비용 절감이 가능합니다.

효율적인 자원 배분

예정에 없던 지연이 감소함으로써 급박한 선적과 이에 따른 추가 운송 비용의 필요성이 감소하여 공급망 위험이 줄어듭니다.

제품 둘러보기—Transportation Management

머신러닝을 기반으로 한 지능형 운송 관리

보다 정확한 운송 시간 예측을 위한 머신러닝

운송 계획 수립에 머신러닝(ML) 접근 방식을 도입해 보다 효과적인 계획 수립 의사결정을 내리고, 고객 만족도를 높이고, 공급망 위험을 줄일 수 있습니다. 그 자세한 방법을 지금 확인해 보세요.

보다 효과적인 의사결정

운송 계획 수립 과정에서 보다 정확한 예상 도착 시간(ETA)을 얻을 수 있습니다. 미착 이벤트를 기반으로 최신 ETA를 수신하고, 주문 수집 시 총 운송 리드타임을 확보할 수 있습니다. Oracle Transportation Management(OTM)는 업계 최고의 ML 알고리즘 및 인프라를 사용해 지능형 운송 시간 예측을 제공합니다.

ETA 예측

고객은 각자의 워크벤치에서 예측 배송일 및 운송 시간을 매일 확인할 수 있습니다. 빠른 응답 및 조치를 위해 예측 내용은 표준 OTM 워크플로 및 에이전트에 통합될 수 있습니다.

노코드 환경에서의 구성

머신러닝 모델은 완전 구성 가능하며, 비즈니스별 니즈 및 운송 시나리오에 맞춰 세부 조정이 가능합니다. 노코드 환경에서는 구성이 더욱 간편합니다.

실시간 위험 이벤트 응답

GPS 업데이트, 중단 등 이벤트와 날씨 및 교통량 등 외부 요소를 통합해 실시간 요인에 대한 대응력을 개선할 수 있습니다.

가장 최신 데이터를 자동으로 적용하기 위한 모델 재훈련

가장 최신 운송 이력을 기반으로 모델을 재훈련할 수 있습니다. OTM 프로세스에 기본 통합된 ML을 활용하면 조건부 논리를 트리거할 수도, 반복 작업을 설정할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 모델은 더욱 풍부한 운송 이력을 수집하고, 증가하는 데이터를 기반으로 주기적으로 재훈련되며, 자체 개선 프로세스를 거치며 점점 정확도가 높아집니다.

인사이트 확보 및 성능 추적

사용자는 모델의 정확도 및 성능에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다. 덕분에 모델을 추가로 세부 조정할 수 있고, AI에 대한 신뢰 및 확신도 얻을 수 있습니다.

실행 가능한 인사이트 개발

여러 운송 구간의 엔드투엔드 운송 시간을 예측하고, 이 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환할 수 있습니다. 사용자는 운송 일정을 맞추지 못할 위험에 놓인 배송을 손쉽게 식별하고, 필요한 수정을 적용하고, 성과를 개선할 수 있습니다.

Oracle Transportation Management와 머신러닝의 결합

Oracle이 보유한 최고의 물류 플랫폼을 활용해 보다 효과적인 계획 수립 의사결정을 내리고, 고객 만족도를 높이고, 공급망 위험을 낮출 수 있습니다.

Oracle을 TMS 리더로 선정한 Gartner®

Oracle이 Gartner® Magic Quadrant, Transportation Management Systems 부문에서 통산 17번째로 리더로 선정되었습니다.*

연결된 물류

공장에서 출고된 아이스크림이 어떻게 완벽한 상태로 매장에 배송될 수 있는지 궁금한가요? Oracle은 기업들이 제품을 적시에 적절한 장소에 배송하고 이를 추적할 수 있게 지원합니다.


데이터 통합관리가 향후 물류 개선 및 지속 가능성 목표에 핵심적인 이유 확인

Transportation Management 고객 성공 사례

다양한 산업의 고객이 Oracle Cloud Logistics를 활용하여 운영 최적화를 추진합니다.

Unilever, Oracle을 이용해 운송 비용 및 탄소 배출 감소

주요 이점

적응형 물류: 불확실성에 대비하기 위한 5단계

Oracle, Senior Manager Product Marketing, Joan Lim

지각 변동 및 불확실성은 항상 글로벌 경제에 존재해 왔으며 그저 최근에 더 강해졌을 뿐입니다. 글로벌 팬데믹이 하루아침에 세상을 뒤집어 놓고, 공급망에 부담을 주어 끊어지게 만들고, 기업들이 극단적인 새 현실에 맞춰 적응하도록 한 듯 보인다는 이야기입니다.

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리소스

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설명서

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Cloud learning

Transportation Management 기술 향상

Oracle University가 제공하는 학습 솔루션은 클라우드 기술 습득, 전문성 검증 및 신속한 도입을 도와줍니다. Oracle Learning Explore 프로그램에서 무료 기본 교육 및 인증을 확인하세요.

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* Gartner, “Magic Quadrant for Transportation Management Systems”, Brock Johns, et al. 2024년 3월 27일.

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