재고 정확도는 소매업의 성과에서 핵심 요소로 지속적으로 꼽힙니다. 지난 15년 동안, 품목 수준 RFID는 전통적인 SKU 수준 및 바코드 시스템을 넘어 소매 공급망에서 성장해 왔습니다. 품목 수준 관리를 채택하는 것은 소매업체가 재고를 관리하는 방식을 바꾸는 기술적, 전략적 변화입니다.

지난 10년 동안, 모든 규모의 소매업체와 브랜드에서 기술 채택이 눈에 띄게 증가했습니다. 매장, 유통 센터, 공장 등에서 말입니다. Academy Sports, Altar'd State, Adidas, American Eagle Outfitters, ASDA, Bestseller, Carters, Dick's Sporting Goods, H&M, Landmark, Levi's, Marks & Spencer, Macy's, Nike, Nordstrom, Old Navy, Ralph Lauren, Skims, Stadium, Tesco, Tommy Hilfiger, Walmart, Uniqlo, Zara, Under Armour 등과 같은 초기 채택자들은 의류, 신발, 일반 상품, 전자 제품 및 화장품과 같은 범주에서 기술을 구현했습니다.

업계는 이제 제프리 무어의 저서 Crossing the Chasm에서 기술적 타당성에서 실질적인 비즈니스 이점과 투자 수익률(ROI)으로 초점이 이동하는 단계인 '얼리 메이저리티' 단계에 진입하고 있습니다. 이는 일반적으로 시장 선두 주자들이 경쟁에서 자신을 차별화하는 시점입니다.

소매업체, 기술 기업을 위한 시장 기회

글로벌 의류 생산량은 연간 약 1,000억 개이며, 소매 가치는 1조 8천억 달러 이상입니다. 매장 내 품목 수준 재고 정확도는 여전히 낮습니다(55~80%). 이는 최소 5,000억 달러의 잘못 표시된 재고(주요 제품의 경우)로 이어져 과잉 재고, 품절, 주문 취소로 이어져 전 세계적으로 1,000억 달러 이상의 수익에 영향을 미칩니다. 연간 50억 개 이상의 의류 상자가 배송되며, RFID 품목 수준 정확도 데이터는 의류 상자의 2~10%의 잘못된 포장률을 보여줍니다. 이러한 오류는 연간 10억~50억 달러의 재고 왜곡을 발생시킵니다. 더 많은 소매업체들이 RFID를 채택하여 배송을 감사하고 더 나은 추적 및 클레임 관리를 통해 재고 품질을 개선하고 있습니다.

기술에 대해 우리가 배운 것

전 세계적으로 약 50만 개의 의류 매장이 있지만, RFID 채택률은 10% 미만이어서 소매업체와 기술 기업 모두에게 상당한 잠재적 이익을 남겨두고 있습니다. 업계는 자연스럽게 기술의 ROI에 집중하게 되었으며, 매장에서는 9~18개월, 창고 자동화의 경우 18~30개월의 투자 회수 기간이 보고되었습니다. RFID를 활용하면 재고 감소 및 지속 가능성 목표도 지원하여 투자의 매력을 높입니다.

지난 20년 동안 Wal-Mart의 CPG 요구 사항에 따라 100억 달러 이상이 UHF RFID 기술 생태계를 구축하는 데 사용되었습니다. 채택이 '얼리 메이저리티' 단계로 전환됨에 따라 업계의 진행 상황을 평가하는 것이 도움이 됩니다.

이를 용이하게 하기 위해, 우리는 다양한 생태계 요소와 제공업체를 최고에서 뒤처진 자까지 순위를 매기는 주관적인 점수표를 개발하여 소매업에서 품목 수준 RFID 채택의 다음 단계에 필수적인 사항을 강조했습니다.

• UHF 칩: 'A+에서 C+'초기 시장 선두 주자들은 강력한 기능, 성능 및 가격을 갖춘 성숙한 제품을 제공합니다. 그러나 일부는 주요 시장 요구 기능과 성능이 부족하여 성숙한 소매업체 배포에 사용이 제한됩니다.
• 인레이 제조: 'A+에서 C' (고려 사항 포함)이 생태계 부문에 대한 투자는 잘 확립되어 있으며, Auburn University RFID Lab(ARC)의 향상된 품질 관리 표준 및 통합 인코딩 시스템 검사와 결합하면 자체 규제 품질 보증에 기여합니다. 인증되지 않은 시설에 대해 경계를 늦추지 않는 것이 중요합니다.
• 인레이 성능: 'A에서 F' (주의 필요)인레이 및 안테나 디자인은 확립되었으며, Auburn ARC 프로그램은 기본적인 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 그러나 특정 사용 사례에 적합한 인레이를 선택하는 것이 중요합니다. 실수를 하면 프로젝트가 실패할 수 있습니다. 핸드헬드 매장 내 시나리오보다 더 어려운 경우가 많은 공급망 및 고정 리더 시나리오는 추가 테스트 및 자격이 여전히 필요합니다.
• 고품질 태그 인코딩: 'A-에서 D-'최고의 솔루션 제공업체조차도 최대 1%의 태그 인코딩 오류가 발생하여 매장 또는 유통 센터의 ROI에 영향을 미칠 수 있습니다. 일부 그룹은 지름길을 택하여 제품 실행에서 20%나 높은 문제가 발생할 수 있습니다. 인코딩된 RFID 태그는 일반적으로 소매업체 또는 브랜드 소유자에게 가장 큰 ROI 비용 요소이므로 품질이 지속적으로 높고 목적에 적합해야 합니다.
• 소스 및 공장 내 인쇄 태깅 데이터 관리 시스템: 'A에서 D'선도적인 태그 제공업체는 제조 및 주문 포털과 통합된 고급 데이터 시스템을 사용합니다. 그러나 더 많은 소매업체가 태그가 지정된 제품을 요구함에 따라 일부 공장에서는 통합이 부족한 기본 인쇄 솔루션을 선택하여 응답 시간과 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 솔루션 배포/지원 프로젝트 서비스: 'A에서 C'매장 전체에 솔루션을 배포하는 데 성공하려면 서비스 제공업체가 품목 수준 RFID 사용 사례 및 시스템에 대한 깊은 전문 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 바코드 시스템 통합업체가 RFID 프로젝트를 단순히 바코드 하드웨어를 판매하는 것처럼 처리할 때 실패가 더 흔하게 발생하며 비용 증가 및 지연으로 이어집니다.
• 클라우드 기반 품목 수준 RFID 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍처: 'A에서 C'선도적인 소프트웨어 제공업체는 지난 10년 동안 소매업체와의 긴밀한 협력과 대규모 배포를 통해 제품을 발전시켜 왔습니다. 아키텍처적 뉘앙스가 존재하지만, 주요 프레임워크와 포괄적인 기능 세트는 이제 잘 확립되어 있으며 매장, 유통 센터 및 공장 전체에서 ROI를 극대화하는 데 필수적입니다. 그러나 카운팅 및 가이거 검색/찾기 기능을 지원하는 일부 경량 애플리케이션이 개발되었지만, 소매업체가 품목 수준 RFID 여정을 진행하면서 장기적인 ROI를 제공할 가능성은 낮습니다.
• RFID 핸드헬드: 'A에서 B'이 시장 부문에서 최고 성과자와 뒤처진 자는 약간의 차이가 있지만, 주요 차이점은 다양한 사용 사례를 통해 ROI를 극대화하는 데 필수적인 원거리 및 근거리 기능 모두에 대한 지원입니다.
• 매장 내 RFID 고정 리더: 'A에서 C'매장에서는 다양한 유형의 고정 리더가 사용되며, 각 리더는 성숙도와 ROI가 다릅니다. POS 리더는 잘 확립되어 있지만, 스마트 탈의실 및 전환 또는 천장 리더는 덜 개발되었습니다. 후자 그룹의 ROI는 하드웨어 및 설치 작업에서 상당한 비용을 추가할 수 있으므로 계속 초점을 맞춰야 합니다.
• 매장 내 RFID 로봇: 'B-'재고 카운팅을 위해 RFID 로봇을 시범적으로 또는 부분적으로 배포한 제공업체는 제한적이지만, 매장 레이아웃과 핸드헬드 장치의 지속적인 필요성으로 인해 로봇 비용이 추가되면서 어려움이 남아 있습니다. 이 기술은 강력한 성능을 입증했으며 인건비 절감 가능성을 고려할 때 사용 가능한 가장 효과적인 카운팅 솔루션 중 하나일 수 있습니다. 그러나 광범위한 채택은 솔루션 복잡성을 해결하는 데 달려 있습니다. 현재 RFID 소프트웨어 플랫폼과의 통합이 불충분하지만, 향후 시장 수요가 이 분야의 개선을 이끌 것으로 예상됩니다.
• ERP 품목 수준 RFID 지원: 'B에서 C-'일부 ERP 공급업체는 품목 수준 RFID를 통합하고 있지만, 지원은 선택적 POS 제공업체로 제한됩니다. WMS, OMS 및 ERP 시스템은 일반적으로 별도의 RFID 엔터프라이즈 소프트웨어에 의존하여 기본 RFID 데이터 모델이 부족합니다. 이 종속성은 현재 중립적입니다. 이 분야에 대한 이전 ERP 벤처는 AI 개발을 위해 중단되었습니다. GS1 EPCIS 표준은 혜택이 가장 클 공급망 전체의 데이터 수집 인프라가 불충분하여 거의 채택되지 않았습니다.
• 품목 수준 RFID 지원 AI 시스템: 'D에서 F'이것은 현재 기술 투자가 부족한 핵심 영역입니다. 핵심 데이터의 정확도가 70%에 불과할 때 재고에 초점을 맞춘 AI 모델이 어떻게 실질적으로 긍정적인 결과를 생성할 수 있습니까? 재고 정확도를 위해 품목 수준 RFID를 에이전트 AI와 결합하면 의사 결정 자동화 및 ROI를 높일 수 있습니다. AI의 이점을 얻으려면 먼저 재고 정확도 및 운영 개선을 위해 품목 수준 RFID 시스템을 채택하는 것이 필수적입니다.
• DC 및 공장을 위한 RFID 터널 및 워크스테이션: A에서 C-.여기서 핵심 요소는 정확성, 읽기 격리, 처리량 및 ROI 모델링입니다. 이 요소는 성숙도에 따라 광범위한 차이를 보이며, 지난 3~4년 동안 채택이 증가했습니다. 채택은 거래 파트너 역학에 의해 어려움을 겪습니다. 누가 비용을 지불할지 결정, 투자를 위한 상업 모델, 많은 소규모 워크스테이션과 소수의 복잡한 터널을 배포하는 ROI, 규정 준수에 대한 배송 정확도 요구 사항의 영향, 통합 복잡성. 다운스트림 시설에서 정확도 측정을 채택함에 따라 품질을 개선하고 페널티를 피하기 위해 상당한 업스트림 투자가 이루어지고 있습니다.
• ROI 모델링: B-에서 D일부 제공업체는 고급 ROI 모델을 제공하지만, 대부분은 포괄적이고 장기적인 RFID 솔루션보다는 가격 책정 또는 기본 기능에 주로 집중합니다. 주요 과제는 다양한 소매업체의 요구 사항과 총 소유 비용을 수용할 수 있는 유연하고 비전통적인 모델을 만드는 것입니다.

얼리 어답터가 되는 것의 이점

소매업체와 기술 제공업체 간에 상당한 가치 창출의 잠재력이 있으며, 특히 투자 수익률을 최적화하는 품목 수준 솔루션을 채택하는 소매업체와 최고 수준의 지위를 달성하는 데 투자할 수 있는 기술 회사에게 그렇습니다.

마지막으로, 제약, 식료품, 패스트푸드와 같은 산업은 소매 시장의 발전을 통해 이점을 얻고 기술 제공업체의 관심을 끌고 있음에도 불구하고 '얼리 어답터' 단계로의 진행에서 소매업체보다 뒤쳐져 있습니다.