공급망의 로우 코드 AI
인공지능(AI)과 로우코드 개발 플랫폼 의 융합은 공급망 관리에 흥미로운 패러다임을 불러일으키고 있습니다. low-code AI로 알려진 이 혁신적인 결합은 공급망 운영에서 효율성과 민첩성을 추구하는 기업을 위한 경쟁의 장을 재정의하고 있습니다. low-code 플랫폼은 전통적으로 도입과 관련된 복잡함 없이 AI의 힘을 활용함으로써 한때 풍부한 자금과 전문 인력을 갖춘 조직의 유일한 전유물이었던 기술을 민주화하고 있습니다.
Low-code AI는 광범위한 비즈니스 범위 내에서 지능형 자동화, 실시간 분석 및 비전 있는 예측 기능을 제공합니다. 이는 공급망 내 AI 통합을 단순화하여 기업이 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응하고, 미래 수요를 예측하며, 복잡한 물류 문제를 전례 없이 쉽게 해결할 수 있도록 해줍니다. 시각적 개발 인터페이스를 통해 사용자는 코딩 전문 지식에 관계없이 공급망의 다양한 측면을 모니터링, 분석 및 향상하는 AI 기반 솔루션을 만들고 배포할 수 있습니다.
low-code AI의 혁신적인 영향은 재고 관리, 조달, 물류 및 고객 서비스 전반에 걸쳐 확장됩니다. 이 기술을 활용하는 기업은 의사 결정, 운영 투명성 및 고객 만족도가 크게 향상되는 것을 경험합니다. 개발 시간과 비용의 상당한 감소는 경쟁 우위와 지속적인 혁신 능력으로 직접적으로 이어집니다.
공급망의 low-code AI에 대해 더 깊이 탐구하면서 기업이 강력한 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있도록 지원하는 AppMaster 와 같은 플랫폼을 인식하는 것이 중요합니다. AppMaster 의 코드 없는 환경을 통해 사용자는 공급망 프로세스를 집중적으로 사용자 정의하고 최적화할 수 있는 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 개발 속도가 10배 향상되고 비용도 훨씬 적게 들기 때문에 공급망 관리자는 새로운 기회나 과제에 신속하게 적응할 수 있습니다. 따라서 AI와 low-code 플랫폼의 교차점은 단순한 점진적인 개발이 아닙니다. 이는 끊임없이 역동적인 시장에서 공급망을 효과적으로 관리하는 데 있어서 기념비적인 도약입니다.
AI가 공급망 관리에 미치는 영향
인공 지능(AI)을 공급망 관리에 통합하면 획기적인 변화가 발생하여 운영 효율성과 전략 계획의 새로운 시대가 열렸습니다. 공급망에 대한 AI의 광범위한 영향은 예측 분석부터 자동화 및 그 이상에 이르기까지 다양한 측면에서 확인할 수 있습니다.
AI가 수요 예측에 미치는 엄청난 영향을 생각해 보세요. 전통적인 방법은 종종 과거 데이터와 인간의 직관에 의존했습니다. AI는 이전에는 달성할 수 없었던 정밀도로 이러한 예측을 주입합니다. AI 알고리즘은 시장 동향, 소비자 행동, 사회경제적 지표까지 아우르는 방대한 양의 데이터를 분석하여 미래 수요를 정확하게 예측합니다. 이를 통해 조직은 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고와 재고 부족을 모두 줄여 비용을 크게 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하는 AI의 능력은 공급망의 또 다른 중요한 측면인 재고 관리를 변화시켰습니다. AI 기반 도구를 사용하면 기업은 최적의 재고 수준을 유지하고, 보충 요구 사항을 예측할 수 있으며, 부패하기 쉬운 상품의 문제를 더 민첩하게 처리하고 낭비를 줄일 수도 있습니다.
모든 공급망의 핵심인 물류 및 운송도 마찬가지로 AI를 통해 향상되었습니다. 경로 최적화 알고리즘은 교통 패턴, 기상 조건, 차량 용량 등 수많은 변수를 고려하여 가장 효율적인 배송 경로를 결정합니다. 이러한 최적화는 시간과 연료비를 절약하고 배송 신뢰성을 향상시킵니다. 이는 오늘날 시장의 주요 경쟁 우위입니다.
공급업체 선택 및 관리는 AI가 빛나는 또 다른 영역입니다. AI 시스템은 공급업체 성과, 규정 준수 및 위험 요인을 분석하여 조달 팀이 회사 목표 및 가치에 부합하는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 올바른 파트너와의 이러한 전략적 제휴는 시장 변동성을 극복하는 강력하고 탄력적인 공급망을 육성합니다.
또한 AI는 챗봇, 자동화된 지원 시스템과 같은 고급 고객 서비스 솔루션을 지원하여 문의 사항에 적시에 개인화된 응답을 제공합니다. 이러한 자동화를 통해 고객 경험이 향상되고 인간 고객 서비스 담당자가 복잡하고 가치가 높은 상호 작용에 집중할 수 있습니다.
마지막으로, 공급망 탄력성에서 AI의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI는 다양한 위험 시나리오와 그 잠재적 영향을 시뮬레이션함으로써 기업이 중단 상황에서도 비즈니스 연속성을 보장하는 비상 계획을 개발하도록 돕습니다. 자연재해, 지정학적 긴장 또는 시장 변동과 관련하여 AI가 탑재된 공급망은 신속하고 전략적으로 대응하여 운영을 유지할 수 있습니다.
공급망 관리를 현대화하는 데 있어서 AI의 역할은 단지 변혁적인 것만은 아닙니다. 그것은 필수 불가결합니다. 경쟁력을 유지하기 위해 노력하는 기업은 AI를 공급망 전략의 중요한 구성 요소로 수용해야 합니다. AI와 공급망 프로세스의 융합은 먼 미래가 아니라 현재이며, 상호 연결된 세상에서 비즈니스가 운영되고 번영하는 방식을 재정의합니다.
로우 코드 플랫폼: 민첩한 공급망 솔루션의 선구자
글로벌 시장이 점점 더 역동적으로 성장함에 따라 공급망 운영의 민첩성이 가장 중요해졌습니다. 속도, 유연성 및 효율성에 대한 요구를 해결하면서 low-code 개발 플랫폼은 민첩한 공급망 솔루션을 형성하는 혁명적인 힘으로 등장했습니다. 이러한 플랫폼은 전통적으로 소프트웨어 개발 과 관련된 장기간의 개발 일정과 심층적인 기술 능력 없이도 복잡한 비즈니스 애플리케이션을 만드는 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.
low-code 플랫폼의 핵심에는 숙련된 개발자와 비즈니스 분석가 모두 워크플로 애플리케이션을 신속하게 구성하고 수정할 수 있는 사용자 친화적인 시각적 인터페이스가 있습니다. 사용자는 빌딩 블록과 마찬가지로 애플리케이션 구성 요소를 하나로 모아 특정 공급망 요구 사항에 맞는 엔드투엔드 솔루션을 만들 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 기능, 사전 구축된 템플릿, 모듈식 프레임워크를 통해 재고 관리, 조달 프로세스 간소화, 물류 최적화, 고객 참여 강화를 위한 애플리케이션 구축이 간편해졌습니다.
공급망에서 low-code 개발의 가장 중요한 이점 중 하나는 시장 변화에 신속하게 적응할 수 있는 능력입니다. 소비자 수요, 운송 비용 및 공급업체 가용성이 변동함에 따라 low-code 애플리케이션을 새로운 기능으로 신속하게 조정하거나 확장하여 공급망의 응답성을 최대한 유지할 수 있습니다. 이는 기업이 복잡한 코딩이나 가동 중지 시간 연장 없이 변경 사항을 신속하게 구현하여 잠재적인 중단을 방지하고 연속성을 유지할 수 있음을 의미합니다.
더욱이 low-code 플랫폼은 ERP(전사적 자원 관리) 시스템, CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어, 다양한 타사 데이터 소스를 비롯한 기존 IT 생태계와 원활하게 통합되는 경향이 있습니다. API와 사전 구성된 커넥터를 통해 low-code 솔루션은 이러한 시스템 전체에서 데이터를 가져와 공급망 운영에 대한 포괄적인 실시간 보기를 제공할 수 있습니다. 향상된 데이터 가시성을 통해 의사결정자는 데이터에 기반한 보다 스마트한 선택을 하고, 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 보다 전략적인 공급망 관리를 고안할 수 있습니다.
또한 Low-code 플랫폼은 계속 증가하는 데이터 볼륨과 복잡한 공급망 네트워크 환경에서 더 큰 협업을 위한 길을 열어줍니다. 사일로를 허물고 여러 기능을 담당하는 팀을 단일 플랫폼에 배치함으로써 공급망 관리에 대한 보다 통합된 접근 방식을 조성합니다. 조달, 물류, 판매 및 고객 서비스 이해관계자는 솔루션을 공동 생성하고 프로세스를 전체적으로 반복 및 개선하여 조화롭고 효율적인 워크플로 실행을 달성할 수 있습니다.
no-code 운동을 지지하는 AppMaster 는 비즈니스 프로세스 청사진에서 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 애플리케이션을 생성하여 이 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 예측 분석을 사용하여 재고 수준을 최적화하거나 물류 계획을 간소화하는 등 AppMaster 의 플랫폼은 기존 low-code 리포지토리의 기능을 확장하여 개발 수명 주기를 통합하고 사용자가 기능이 풍부한 AI 지원 애플리케이션을 전례 없는 속도로 배포할 수 있도록 지원합니다.
Low-code 플랫폼은 민첩한 공급망 솔루션 개발의 선구자로 자리매김했습니다. 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응하고, 협력적 혁신을 장려하며, 실시간 데이터의 힘을 활용하여 공급망 효율성을 높입니다. 이러한 플랫폼이 AI 및 기계 학습과 같은 최첨단 기술을 지속적으로 발전시키고 통합함에 따라 공급망 관리에서 훨씬 더 근본적인 변화의 가능성이 다가오고 있으며 이를 통해 기업은 현재와 미래의 과제를 자신 있게 해결할 수 있습니다.
공급망 최적화에서 로우 코드 AI 사용 사례
low-code 플랫폼과 인공 지능(AI)의 융합은 많은 공급망 최적화 기회를 열어줍니다. 이러한 기술은 함께 작동하여 공급망 관리자가 직면한 복잡한 문제를 해결하고 효과적인 솔루션을 제공하고 배포가 빠르며 적응이 쉽습니다. 아래에서는 low-code AI가 공급망 운영의 효율성과 탄력성에 큰 영향을 미치는 몇 가지 사용 사례를 살펴봅니다.
재고 관리를 위한 예측 분석
공급망 분야에서 low-code AI를 가장 효과적으로 적용하는 것 중 하나는 재고 관리입니다. 예측 분석을 통해 기업은 수요 변동과 계절성을 예측하고 그에 따라 재고 수준을 조정하여 재고 부족이나 과잉 상황을 방지할 수 있습니다. 기업은 AI 알고리즘을 통합한 low-code 플랫폼을 사용하여 과거 판매 데이터와 시장 동향, 날씨 패턴 등 외부 요인에 대한 분석을 자동화하여 실시간으로 선제적으로 재고를 관리할 수 있습니다.
향상된 수요 예측
수요 예측은 low-code AI가 혁신적인 역할을 할 수 있는 또 다른 영역입니다. 정확한 예측은 생산 일정, 인력, 물류 계획에 도움이 됩니다. Low-code 플랫폼을 통해 사용자는 방대한 데이터 세트를 분석하고 판매 내역, 프로모션 및 사회 경제적 지표를 활용하여 미래 수요를 예측하는 AI 모델을 구축할 수 있습니다. low-code 개발의 민첩성은 이러한 예측 모델을 지속적으로 개선하여 시간이 지남에 따라 정확성을 향상시킬 수 있음을 의미합니다.
자동화된 공급업체 선택 및 평가
공급업체 평가는 공급망 관리에서 중요한 기능입니다. Low-code AI 플랫폼을 사용하면 기계 학습을 사용하여 성능 지표, 배송 시간, 품질 표준 및 규정 준수를 기반으로 공급업체를 평가하고 순위를 지정하여 공급업체 선택 프로세스를 자동화할 수 있는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 소싱 프로세스의 속도가 크게 향상되어 기업이 가능한 최고의 파트너와 협력할 수 있습니다.
물류를 위한 동적 경로 최적화
운송 및 배송은 공급망에서 중요한 비용 센터입니다. Low-code AI를 활용하면 실시간 교통 데이터, 기상 조건, 배송 기간을 처리하여 배송 경로를 최적화할 수 있습니다. 이는 연료 소비 감소, 배송 시간 단축, 고객 만족도 향상으로 이어집니다. low-code 애플리케이션은 광범위한 코딩 없이 알고리즘을 업데이트할 수 있는 유연성을 제공하므로 물류 계획을 빠르게 조정할 수 있습니다.
고객 서비스를 위한 지능형 챗봇
공급망 관리에서는 고객과의 소통이 무엇보다 중요합니다. low-code 플랫폼을 사용하여 생성된 지능형 챗봇은 주문 상태, 배송 시간 및 반품에 관한 고객 문의를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 AI 기반 챗봇은 빠르고 일관된 응답을 제공하여 고객 서비스 담당자의 일상적인 작업을 오프로드하는 동시에 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
제조 공정 자동화
low-code AI를 통해 제조 프로세스를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. AI는 생산 라인 데이터를 분석하여 병목 현상을 예측하고 식별하여 선제적인 유지 관리 또는 프로세스 조정을 가능하게 합니다. Low-code 개발 플랫폼은 이러한 AI 모델의 신속한 반복 및 배포를 가능하게 하여 제조 시설이 항상 최고의 효율성으로 운영되도록 보장합니다.
실시간 공급망 가시성
적시에 의사 결정을 내리려면 공급망에 대한 완전한 가시성이 중요합니다. Low-code AI 플랫폼은 GPS, RFID, IoT 장치 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 운송 중 및 창고 내 재고에 대한 실시간 보기를 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 감독은 위험을 관리하고 중단에 신속하게 대응하는 데 필수적입니다.
이는 low-code AI가 공급망을 어떻게 변화시키는지에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 이러한 고급 기능의 접근성이 높아짐에 따라 기업은 빠르게 변화하는 시장에서 민첩성과 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 이 혁명의 참가자로서, no-code 플랫폼을 갖춘 AppMaster 공급망 관리의 다양한 측면에 AI의 힘을 활용하는 혁신적인 애플리케이션의 생성을 촉진하여 기술적 배경이 없는 사람들도 이러한 고급 기술을 활용할 수 있도록 합니다. .
로우 코드 AI 구현 시 과제 및 고려 사항
low-code 플랫폼과 인공 지능(AI)의 융합은 공급망 관리에 혁명을 가져올 것을 약속하지만 장애물이 있습니다. 이 혁신적인 조합을 효과적으로 활용하려면 기업은 여러 가지 과제와 고려 사항을 인식하고 헤쳐나가야 합니다. 여기에서는 기업이 직면할 수 있는 일반적인 장애물과 공급망 프로세스를 향상하기 위해 low-code AI 벤처에 착수할 때 고려해야 할 전략적 고려 사항을 자세히 살펴보겠습니다.
주요 과제 중 하나는 데이터 처리 및 무결성입니다. AI 알고리즘은 정확한 예측과 귀중한 통찰력을 제공하기 위해 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 기업은 공급망의 다양한 지점에서 수집된 데이터가 깨끗하고 일관되며 포괄적인지 확인해야 합니다. 종종 API를 통해 다양한 시스템을 통합하면 불일치가 발생하여 AI 알고리즘의 효율성이 저하될 수 있습니다.
고려해야 할 또 다른 측면은 새로운 기술을 구현할 때 필요한 변경 관리입니다. 직원과 이해관계자는 변화에 저항할 수 있으며, 특히 인간의 전문성보다 AI 기반 결정을 신뢰하는 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 기업은 기술 발전을 수용하고 low-code AI가 조직에 가져올 수 있는 가치를 이해하는 교육에 투자하고 문화를 개발해야 합니다.
확장성은 추가적인 고려 사항입니다. low-code 플랫폼은 애플리케이션의 신속한 개발 및 배포를 가능하게 하지만 인프라는 이러한 성장을 유지해야 합니다. 기업은 low-code AI 시스템이 성능 저하 없이 증가된 데이터 로드와 사용자 요구를 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. 또한 AI 구성 요소가 기계 학습을 통해 시간이 지남에 따라 자체적으로 개선되어 데이터의 새로운 패턴에 적응할 수 있는지 평가해야 합니다.
법적, 윤리적으로 기업은 특히 개인 정보 보호 및 보안과 관련하여 AI 및 데이터 사용을 규제하는 규정을 알고 있어야 합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 심각한 처벌을 받고 고객 신뢰를 잃을 수 있으므로 이러한 규정을 준수하는 것이 가장 중요합니다.
마지막으로 기업은 low-code AI 이니셔티브를 전략적 목표에 맞춰 조정해야 합니다. AI 자체를 구현하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 공급망 내에서 특정 문제를 해결하거나 특정 기회를 활용해야 합니다. 이를 위해서는 신중한 계획, 명확한 목표 설정, AI를 활용하여 이러한 목표를 달성하는 방법에 대한 이해가 필요합니다.
공급망에 low-code AI를 고려하는 기업은 데이터 품질을 해결하고, 문화적 변화를 예측 및 관리하고, 확장성과 규정 준수를 보장하고, 기술 이니셔티브를 전략적 비전에 맞춰야 합니다. 이러한 어려움에도 불구하고 효율성 향상, 비용 절감, 의사 결정 강화로 인해 여정을 가치 있게 만들 수 있습니다.
미래 트렌드: AI, 로우코드, 공급망의 진화
기업이 급속한 기술 변화에 보조를 맞추려고 노력함에 따라 공급망 부문은 인공 지능(AI)과 low-code 개발 플랫폼이라는 두 가지 중요한 기술 트렌드에 의해 주도되는 변화의 정점에 서 있습니다. 이러한 혁신적인 도구는 오늘날 공급망 운영 방식을 재정의할 뿐만 아니라 미래 발전을 위한 기회가 가득한 지형을 개척하고 있습니다. 이러한 기술을 수용하면 전 세계 공급망의 효율성, 민첩성 및 데이터 중심 의사 결정이 재정의됩니다.
통합 AI 및 로우코드 플랫폼
가장 흥미로운 추세 중 하나는 low-code 플랫폼 내에서 AI의 심층 통합으로, 이를 통해 공급망은 전문가 수준의 데이터 과학자 없이도 복잡한 AI 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이러한 AI 기능은 수요를 예측하는 스마트 분석부터 챗봇과 자동화된 비서를 통해 고객 서비스를 향상할 수 있는 인지 서비스까지 다양합니다.
또한 AI와 사물 인터넷(IoT) 장치의 융합은 더욱 연결되고 지능적인 공급망을 약속합니다. 실시간으로 재고를 모니터링할 뿐만 아니라 재고 수준을 예측하고 부패를 줄이며 주문 이행을 간소화하기 위해 low-code 플랫폼을 통해 AI와 통신하는 창고의 센서를 상상해 보세요.
적응형 공급망
공급망은 시장 변화에 더욱 적응하고 대응하게 될 것입니다. 실시간 데이터를 기반으로 한 AI 모델이 학습하고 개선됨에 따라 공급망은 수요, 공급 및 물류 문제의 변화하는 패턴에 대응하여 자체적으로 최적화됩니다. low-code 측면을 통해 이러한 적응형 시스템을 신속하게 배포할 수 있어 더 광범위한 비즈니스에서 액세스할 수 있습니다.
개인화된 고객 경험
AI는 개인의 선호도와 행동에 맞게 물류와 서비스를 맞춤화하여 고객 경험을 맞춤화합니다. 개인화된 배송 옵션부터 구매 내역을 기반으로 한 맞춤형 제품 제안까지, 공급망은 고객 관계 강화를 위한 직접적인 접점이 될 것입니다.
보안 및 투명성 강화를 위한 블록체인
블록체인 기술과 low-code AI 플랫폼을 추가로 통합하면 공급망 투명성과 보안을 크게 강화할 수 있습니다. low-code 솔루션을 통해 블록체인의 분산 원장에 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서 기업은 원산지부터 소비자까지 제품을 보다 쉽게 추적하여 진품성과 규제 표준 준수를 보장할 수 있습니다.
자율 물류의 출현
물류 자동화는 AI 기반 드론과 배송을 처리하는 자율주행차를 통해 더 높은 자율성 수준으로 발전할 것입니다. low-code 플랫폼을 통해 관리되는 이러한 최첨단 기술은 잠재적으로 인적 오류를 제거하여 물류 운영의 속도와 안정성을 향상시킵니다.
공급망 혁신의 AppMaster 이점
이러한 미래 추세 속에서 AppMaster 플랫폼은 발전하는 공급망 관리 세계에 대한 창을 제공합니다. AppMaster 는 no-code 기능을 통해 기업이 정교한 백엔드, 대화형 웹 및 모바일 앱을 AI 기능과 통합할 수 있도록 지원합니다. 이는 기술 자원이 제한된 기업이라도 반복적인 개선을 통해 미래 수요에 적응할 수 있는 확장성이 뛰어나고 유연한 공급망 솔루션을 구축할 수 있는 기회를 열어줍니다.
AI가 더욱 정교해지고 AppMaster 와 같은 low-code 플랫폼이 발전함에 따라 이러한 기술을 채택하는 기업은 혁신적인 공급망 부문에서 선두를 차지하게 될 것입니다. AI의 예측 능력과 low-code 의 민첩성이 결합되면 운영이 새로운 차원으로 발전하고 글로벌 공급망 관리에 대한 보다 역동적이고 미래 지향적인 접근 방식이 영감을 받게 될 것입니다.
공급망 혁신의 AppMaster 이점
공급망 내에서 low-code AI의 통합을 탐색할 때 AppMaster 와 같은 플랫폼이 제공하는 이점은 매우 중요합니다. 이 no-code 개발 플랫폼은 애플리케이션 구축 방식과 공급망 관리와 같은 복잡한 환경에서 비즈니스가 운영되는 방식을 변화시키는 최전선에 있습니다.
AppMaster 사용하면 공급망 비즈니스는 전문 개발자 팀 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 이는 모든 규모의 기업이 전통적으로 막대한 IT 예산을 보유한 기업이 지배했던 영역에서 혁신하고 경쟁할 수 있는 기회를 열어줍니다. 시각적 비즈니스 프로세스 디자이너를 통해 사용자는 쉽게 비즈니스 논리를 생성 및 관리하고, 워크플로를 자동화하고, AI 기능을 애플리케이션에 직접 통합할 수 있습니다.
공급망 혁신에서 AppMaster 의 중요한 이점 중 하나는 플랫폼의 속도와 유연성입니다. 공급망 프로세스의 변경 사항은 거의 즉각적으로 시스템에 적용되고 반영될 수 있습니다. Swagger 문서 및 데이터베이스 스키마 마이그레이션 스크립트의 자동 생성 덕분에 연속성과 규정 준수가 더 쉬워졌습니다.
또한 클라우드나 온프레미스에 직접 배포할 수 있는 실제 실행 가능한 애플리케이션을 생성함으로써 공급망 주체는 디지털 인프라에 대한 통제력과 보안을 유지할 수 있습니다. 재고 관리, 물류 조정 또는 고객 서비스를 위한 시스템이든 AppMaster 역동적인 공급망 부문에서 중요한 비즈니스의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.
Go에서 생성된 상태 비저장 백엔드 애플리케이션이 제공하는 확장성과 결합된 모든 Postgresql 호환 데이터베이스에 대한 플랫폼 지원을 고려하면 공급망은 맞춤형 소프트웨어 개발과 관련된 일반적인 제약 없이 운영이 성장하고 적응할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 기존 시스템 및 데이터베이스와의 원활한 통합은 공급망 기술에 이미 이루어진 투자를 보존하는 데에도 마찬가지로 중요합니다.
특히 주목할만한 기능은 AppMaster 플랫폼을 통해 모바일 애플리케이션을 생성하고 관리하는 기능입니다. 이동성과 이동 중 의사 결정이 중요한 공급망의 맥락에서 iOS 및 Android용 기본 모바일 앱을 제작하는 기능은 팀이 어디에 있든 필요한 도구를 제공합니다. 이는 창고 현장, 운송 중 또는 최종 배송 중에 직접 이루어질 수 있으므로 전체 공급망 프로세스 전반에 걸쳐 원활한 통합과 실시간 통찰력이 보장됩니다.
마지막으로, 60,000명 이상의 사용자로 구성된 커뮤니티, 다양한 비즈니스 요구에 맞춰진 수많은 구독, 여러 범주에 걸쳐 G2의 탁월한 인정을 통해 기업을 포함한 비즈니스를 위한 no-code 개발 분야의 리더로서 AppMaster 의 명성을 확증합니다. 공급망 관리의 역동적인 영역.
