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Azure Cosmos DB for Gremlin을 사용하는 공급망 추적 가능성 솔루션

적용 대상: Gremlin

이 문서에서는 Infosys에서 구현되는 추적 가능성 그래프 솔루션에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 솔루션은 Azure Cosmos DB for Gremlin 및 기타 Azure 기능을 사용하여 완제품에 대한 추적 기능을 제공합니다.

이 문서에서는 다음에 대해 알아봅니다.

  • 공급망의 컨텍스트에서 추적 가능성이란?
  • Azure 기능을 통해 제공되는 글로벌 추적 가능성 솔루션의 아키텍처
  • Azure Cosmos DB 그래프 데이터베이스가 글로벌 공급망에서 원자재와 완제품 간의 복잡한 관계를 추적하는 데 어떻게 도움이 되나요?
  • Azure API Management 및 Event Hubs와 같은 Azure 통합 플랫폼 서비스가 공급망을 위한 다양한 애플리케이션 에코시스템을 통합하는 데 어떻게 도움이 되나요?
  • 이 솔루션을 추적 가능성 요구에 사용할 수 있도록 Infosys에서 지원하는 방법은 무엇인가요?

개요

식품 공급망에서 추적 가능성은 제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 공급망에서 제품을 추적하는 능력입니다. 공급망에는 공급, 제조 및 배포가 포함됩니다. 추적성은 식품 안전, 브랜드 및 규정 노출에 매우 중요합니다.

이전에는 일부 조직이 공급망에서 제품을 효과적으로 추적하지 못했습니다. 이로 인해 고가의 리콜, 벌금 및 소비자 건강 문제 등이 발생했습니다.

추적 가능성 솔루션은 다양한 속도와 진실성에서 데이터 조화 및 데이터 수집의 요구를 해결해야 했습니다. 또한 인벤토리 주기를 따라야 했습니다. 이러한 목표는 기존 플랫폼에서는 불가능했습니다.

솔루션 아키텍처

공급망 추적성은 일반적으로 팔레트 이동을 수집하고, 품질 인시던트를 처리하며, 저장소 데이터를 추적/분석하는 패턴을 공유합니다. Infosys는 Azure 애플리케이션 서비스, 통합 서비스 및 데이터베이스 서비스를 사용하는 엔드투엔드 추적 기능 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 여러 지역에 걸쳐 공장, 창고 및 배포 센터에서 스트리밍 데이터를 받습니다.
  • 병렬 재고 이동 이벤트를 수집 및 처리합니다.
  • 원자재, 생산 배치, 완제품 팔레트, 팔레트의 다단계 부모/자식 관계(코팩/리팩) 및 상품 이동 간의 관계를 분석하는 지식 그래프를 봅니다.
  • 와일드카드 및 특정 키워드를 포함하는 검색 기능을 사용하여 사용자 포털에 액세스합니다.
  • 영향을 받는 원자재, 일괄 처리, 팔레트 및 팔레트 위치와 같은 품질 인시던트의 영향을 식별합니다.
  • 제품 리콜 정보 등 여러 시장에 걸쳐 이벤트의 기록을 수집합니다.

Infosys 추적 가능성 솔루션은 클라우드 네이티브, API 우선 및 데이터 기반 기능을 지원합니다. 다음 다이어그램에서는 이 솔루션의 아키텍처를 보여 줍니다.

Infosys 공급망 추적 기능 솔루션의 아키텍처를 보여 주는 다이어그램

이 아키텍처는 다음 Azure 서비스를 사용하여 특수 작업을 지원합니다.

  • Azure Cosmos DB를 사용하면 탄력적으로 성능을 스케일 업 또는 스케일 다운할 수 있습니다. API for Gremlin을 사용하면 원자재, 완제품 및 창고 간에 복잡한 관계를 만들고 쿼리할 수 있습니다.
  • Azure API Management는 3PL(타사 물류 공급자) 및 WMS(창고 관리 시스템)에 대한 재고 이동 이벤트용 API를 제공합니다.
  • Azure Event Hubs는 추가 처리를 위해 3PL 공급업체 및 WMS에서 많은 수의 동시 이벤트를 수집하는 기능을 제공합니다.
  • Azure Functions(함수 앱을 통해)는 API for Gremlin을 사용하여 Azure Cosmos DB에 대한 이벤트를 처리하고 데이터를 수집합니다.
  • Azure Search를 사용하면 복잡한 검색 및 팔레트 정보 필터링이 가능합니다.
  • Azure Databricks는 Power BI의 사용자에 대한 셀프 서비스 보고를 위해 변경 피드를 읽고 Azure Synapse Analytics에서 모델을 만듭니다.
  • Azure App Service 및 Web Apps 기능을 사용하면 사용자 포털을 배포할 수 있습니다.
  • Azure Storage는 장기적인 규제 요구 사항에 따라 보관된 데이터를 저장합니다.

그래프 데이터베이스 및 해당 데이터 디자인

상품의 생산 및 배포에는 복잡하고 동적 관계 집합을 유지 관리해야 합니다. 추적 가능성 그래프 형식의 적응형 데이터 모델을 사용하면 공급망의 모든 단계를 통해 이러한 관계를 저장할 수 있습니다. 프로세스의 개략적인 시각화는 다음과 같습니다.

공급망 데이터 디자인의 그래프

앞의 다이어그램은 복잡한 프로세스의 간소화된 보기입니다. 그러나 공장 및 창고에서 재고 이동 정보를 실시간으로 수집하면 이러한 서로 다른 모든 정보를 연결하는 정교한 그래프를 만들 수 있습니다.

  1. 공급업체가 원자재를 공장으로 보내면 추적 가능성 프로세스가 시작됩니다. 솔루션은 그래프 및 관계(에지)의 초기 노드(꼭짓점)를 만듭니다.

  2. 완제품은 원자재로 만들어지며 팔레트에 포장됩니다.

  3. 팔레트는 고객 주문에 따라 공장 창고 또는 시장 창고로 옮겨집니다. 창고는 회사 또는 3PL 공급자가 소유할 수 있습니다.

  4. 그런 다음, 팔레트는 고객 주문에 따라 다양한 다른 창고로 배송됩니다. 고객의 요구에 따라 자식 팔레트 또는 손자 팔레트가 만들어져 주문된 수량을 수용합니다.

    경우에 따라 여러 항목을 혼합하여 새 항목이 만들어지기도 합니다. 예를 들어 다양한 포장을 생성하는 공동 포장 시나리오에서 동일한 품목이 고객 주문의 일부로 다른 팔레트에 더 작거나 많은 수량으로 다시 포장됩니다.

    공급망 추적 기능에 대한 솔루션의 팔레트 관계

  5. 팔레트는 공급망 네트워크를 통해 이동하고 결국 고객 창고에 도달합니다. 이 프로세스 동안 팔레트를 더 세분화하거나 다른 팔레트와 결합하여 새 팔레트를 생성함으로써 고객 주문을 충족할 수 있습니다.

  6. 결국 시스템은 품질 인시던트 관리를 위한 관계 정보를 보유하는 복잡한 그래프를 만듭니다.

    공급망 개체 관계에 대한 전체 아키텍처를 보여 주는 다이어그램

    이러한 복잡한 관계는 시스템이 공급망에서 팔레트를 추적할 수 있는 품질 인시던트에서 중요합니다. 그래프 및 해당 순회는 이에 필요한 정보를 제공합니다. 예를 들어 원자재 하나에 문제가 있는 경우 그래프에 영향을 받는 팔레트 및 현재 위치를 표시할 수 있습니다.

다음 단계