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공급망, 완벽한 오답보다 적당한 정답을 추구하라

�鶹ԭ�� News — Tue, 09 Aug 2022 09:02:31 +0000

기존의 글로벌 공급망이 붕괴되었지만 이는 체질 개선을 수행할 기회이기도 ��니다. 어떠한 불확실성이 다시 발생하더라도 유연하게 대응할 수 있는 민첩성이 조직내 시스템적으로 구축되어 있는 기업만이 성장의 기회를 맞이할 수 있습니다.

긶�쓴이:��이태용

글로벌 공급망이 붕괴한 불확실성의 시대가 뉴노멀

코로나19(COVID-19)의 글로벌 확산에 따른 팬데믹 상황으로 을 운영하는 기업들은 유례없는 불확실성에 직면했으며 이는 여전히 진행중입니다. 산업별로 수급 불균형이 극심해지면서 생필품이나 의료용품은 제조사의 생산 능력이 역부족인 반면, 자동차나 패션 의류 등 비필수품 수요는 급감했습니다. 특정 지역의 바이러스 확산에 따른 글로벌 공급망의 붕괴로 자재 수급이 한동안 어려워 지기도 했죠.

대다수 기업은 제품 구조와 공급망이 복잡해진 만큼 급변하는 비즈니스 상황에 맞게 변화하기가 어려운 실정입니다. 불확실성이 커지면서 한국은행은 외환위기 이후 22년만에 우리 경제의 마이너스 성장(-1.3%)을 예고했고 국내 제조업의 재고지수 증가와 동시에 가동률은 급속도로 하락하고 있습니다. 한 마디로, 그 어떤 기업도 불확실성의 시대에 대비하지 못한 상황입니다.

불확실성이 일상이 되어버린 아이러니한 뉴노멀 시대에 기업은 어떤 전략을 취해야 할까요?

지난 1970, 80년대의 유가의 급등락으로 글로벌 경제의 불확실성이 최고조일 때 세계적인 투자자 워렌 버핏(Warren Buffet)은 1986년 주주 서한을 통해 ‘완벽한 오답’보다는 ‘적당한 정답’을 얻기 위한 태도를 취해야 할 때라고 전했습니다. ‘완벽한 오답’이라니, 세계적으로 저명한 투자자가 왜 이런 역설적인 말을 했을까요?

왜 ‘적당한 정답’을 추구해야 하나?

지금까지 기업의 경영환경 변화에 대응하는 방식의 근간에는 ‘예측’이 자리잡고 있습니다. 사업, 판매, 자재수급, 생산 일정계획 뿐 아니라, 하나의 제품을 고객에게 인도하기까지 사전에 수립된 수많은 계획을 기반으로 운영��니다. 따라서 기업은 정밀한 계획과 정확한 예측에 많은 역량을 투입하고 있죠.

하지만 예측과 계획은 필연적으로 과거 정보를 기반으로 생성됩니다. 기존 방식으로는 예상할 수 없는 급격한 수급 변동과 같이 불확실성이 커진 ‘뉴노멀’ 시대에는 비즈니스 환경의 빠른 변화에 대응할 수 있는 유연성과 민첩성이 보다 중요합니다.

한 마디로 ‘완벽한 오답’ 보다 나은 ‘적당한 정답’이란, 통제할 수 없는 비즈니스 환경 속에서 과거 정보에 기대어 예상치 못한 변수 앞에서 속절없이 당황하는 대신, 문제에 대응할 수 있는 조직적 유연성과 민첩성을 확보해야 한다는 뜻입니다.

불확실성 대응을 위한 유일한 방안, 유연성과 민첩성

생산 계획자의 하루는 지난 밤사이 판매 주문의 변경사항이나 글로벌 협력사의 납기 지연으로 인한 자재 결품 같은 예외상황을 파악하고 생산계획을 조정하면서 시작됩니다. 이 과정에서 엄청난 수작업과 엑셀 작업이 동반되죠. 왜냐하면 업무시간 중에 다시 을 돌리려면 너무 긴 시간을 다시 기다려야하기 때문입니다. 따라서 생산 계획자는 이미 의미가 퇴색된 과거 정보를 기반으로 생산 계획을 수립��거나 일일이 수기 작업으로 하루의 대부분을 보내야 ��니다.

레거시 MRP와 최신 MRP 비교 표

또한 공급망의 불확실성이 증가하면 각 단계를 거칠 때마다 수요, 공급 변동성이 누적되면서 정보가 왜곡되는 채찍 효과가 극대화되어 나타납니다. 소비자가 특정 제품을 필요한 수량보다 더 많이 구매��거나 특정 제품에 대한 구매를 중단하면, 유통업체와 제조업체는 과잉 주문이나 극단적인 감산을 수행하고 이러한 수요-공급 정보는 공급망 각 단계를 거치면서 더욱 더 왜곡됩니다. 이는 결국 재고의 급격한 증가와 납기 지연을 유발��니다.

이러한 어려움은 생산 계획 또는 재고 관리 영역의 업무를 맡고 계시는 분들이라면 많이 공감하시리라 믿습니다. �鶹ԭ��는 고객의 이러한 고충을 해결하기 위해 선진 프로세스와 같은 신기술을 결합해 문제를 보다 신속하게 진단하고 쉽게 해결할 수 있도록 지원하고 있습니다.

머신러닝 프로세스 작동방식

1. 자재수급 계획을 실시간으로 조정하는��‘실시간 �Ѹ��’

당장 미래에 대한 예측이 어려운 불확실성이 높은 비즈니스 환경에서 과거 정보를 기반으로 자재 수급 계획을 수립하는 것만큼 위험한 행동도 없죠. 에 도입된 MRP Live는 인메모리 기반의 데이터베이스 성능을 기반으로 기존 대비 최소 10배 빠른 MRP 수행이 가능��니다. 한 글로벌 완성차 제조사의 경우, MRP 수행시간이 기존 4시간에서 15분으로 단축되었습니다.

앞으로는 업무 시간 중에도 수요, 공급 변동 사항에 대해서도 MRP를 돌려놓고 잠시 자리를 벗어나 커피 한 잔 뽑아오면 모든 변동 사항이 자재 수급 계획에 반영되어 있을 것입니다.

여기서 끝이 아닙니다. 빨라진 MRP가 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있도록, 담당자가 자재 수급 이슈를 신속히 파악하고 적절한 조치를 취할 수 있는 스마트한 의사결정 지원 도구를 제공��니다. 자재수급 담당자는 품목별 수급 상태를 실시간으로 파악하고 여러 자재 수급 시나리오 시뮬레이션을 통해 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

물론 해당 업무를 단지 사무실 컴퓨터뿐 아니라 인터넷이 연결된 디바이스(스마트폰, 태블릿 등)를 통해서 언제 어디서나 실시간으로 처리할 수도 있죠.

2. 재고관리에 유연함을 더하는��‘수요기반 �Ѹ��’

요즘 재고관리 담당자분들과 이야기를 해보면 수요 예측 정확도는 높은 편인데, 특정 제품이 어떤 시점에는 재고가 부족 하고 어떤 시점에는 재고가 넘친다고 말씀을 하십니다. 이는 생산 품목이 증가하고 제품 구조가 복잡해질수록 공급망의 불확실성이 증가하면서 나타나는 대표적인 문제입니다.

1950년대 올리키(J. Orlicky)가 소개한 자재소요량계��(�Ѹ��)은 공급, 수요, 재고, 생산능력 등의 정보를 기반으로 하나의 큰 계산기처럼 복잡한 연산을 통해 자재 소요량을 계산��니다. MRP는 자재관리 및 재고 통제를 위한 매우 효과적인 방법론이지만 입력되는 수요 정보가 정확하고��모든 자재는 정시에 정량이 준비되어 있다는 가정에 기반을 두고 있습니다.

70년이 지난 지금 불확실성이 넘쳐가는 비즈니스 환경 속에서 완벽하게 정확한 수요를 예측하고 모든 자재를 정시에 정량을 준비하려면 과도한 시간과 비용이 요구되며, 아무리 많은 노력을 기울여도 재고 증가와 납기 지연이라는 문제를 야기��니다.

이러한 문제가 발생하는 이유는 공급망 각 단계를 거치면서 수요와 공급 정보가 왜곡되고 변동성이 누적되기 때문입니다. 마치 나비의 작은 날갯짓이 날씨 변화를 일으키듯 고객의 수요 정보가 생산, 구매 프로세스를 흐르면서 실제 수요보다 과다하게 전달되면서 과대 재고를 유발하고 기업의 현금 흐름에 악영향을 줍니다.

지능형 ERP의 대표주자 는 이러한 문제를 해결하기 위해서 반세기만의 혁명이라고도 불리는 ‘’ 방법론을 도입했습니다. 많이들 아시는 제약이론(TOC: Theory of Constraints)에 근거해 미국의 라는 공급망 교육/인증 학회에서 정립한 방법론이기도 ��니다.

는 불확실성이 증가한 비즈니스 환경에서 공급망을 타고 흐르는 자재의 흐름을 최적화해��변동성의 누적을 막고 전략적 재고관리를 지원하는 새로운 방법론입니다.

공급망 내의 변동성 확산을 막기 위해서 병목 구간을 파악하고 이를 독립적으로 분리(decoupling)��니다. 여기서 분리는 해당 지점에 버퍼(완충재고), 즉 재고를 적정량 쌓아두는 활동을 말��니다. 따라서 각 분리 지점에 있는 완충재고를 기반으로 병목지점의 작업 생산 속도가 다음 작업에 영향을 주지 않기 때문에 자재 흐름이 유지됩니다. �鶹ԭ�� S/4HANA는 공급망의 불확실성 요인들을 분석하고 머신러닝으로��취약 지점에 대한 완충재고량을 제안��니다.

이를 통해 생산과 고객 주문 납기까지의 흐름을 유지하도록 하고 예기치 못한 공급사의 문제가 발생하더라도 대응할 수 있는 여유를 제공��니다.

공급망 재건과 갶�속화

전통적 방식으로 구축된 기존의 글로벌 공급망이 붕괴되었지만 이는 기업이��글로벌 공급망의 체질 개선을 수행할 수 있는 기회이기도 ��니다.

위기는 언제든 다시 올 수 있으며 어떠한 형태로 다가올지 예측하기 어렵습니다. 따라서 어떠한 불확실성이 다시 발생하더라도 유연하게 대응할 수 있는 민첩성이 조직내 시스템적으로 구축되어 있는 기업만이 성장의 기회를 맞이하게 될 전망입니다.

�鶹ԭ��는 이러한 고민이 있는 기업들의 요구사항을 프로세스와 새로운 기술을 기반으로 해결할 수 있도록 함께 고민하고 있습니다. �鶹ԭ�� S/4HANA는 고객이��‘완벽한 오답’보다 ‘적당한 정답’을 향해 나아갈 수 있도록 지원��니다.

글쓴이 소개

이 글은 에서 대한민국 기업들의 생산관리 영역의 디지털 전환을 돕고 있는 이태용(taeyong.lee@sap.com) 파트너가 쓴 글입니다. 이태용 파트너는 Digital Transformation Office 조직에서 �鶹ԭ�� S/4HANA 생산관리 영역을 담당하고 있습니다.

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수퍼마켓 체인, 예측 도구로 위기 속 시장 점유율 확대

Adam Park — Wed, 03 Aug 2022 05:31:07 +0000

스위스 유통업계의 양대 산맥 중 하나인 쿱(��ǴǱ�)은 팬데믹이 확산되면서 기존의 위기 대응 계획은 효력이 없음을 직감했죠. 이에 의사결정 역량을 현장에 가까이 배치하고 데이터 기반의 예측으로 스위스 전역에서 천 개 점포에 모든 필수 품목을 제공했습니다.

긶�쓴이: 쥬디스 매기야(Judith Magyar)

회사마다 비상시에 대처하기 위한 위기 대응 계획이 있습니다. 스위스 유통업계의 양대 산맥 중 하나인 역시 유럽에 코로나바이러스 팬데믹이 첫 발을 내딛던 지난 2월에 그런 계획이 있었습니다.

“그 계획은 그다지 적절하지 못했어요. 보통의 위기 상황이 아니었거든요”라고 쿱에서 점포내 상품관리 프로세스와 점포 재고보충 팀을 이끌고 있는 팀 수터(Tim Sutor)는 전��니다. “이처럼 큰 규모는 본 적이 없었죠. 진열대를 채우고 전국의 모든 수퍼마켓이 계속 영업할 수 있도록 매우 빨리 적응해야 했어요.”

쿱의 회장은 비상 대응 팀을 서둘러 꾸렸고 수터도 이들 팀 중 하나에서 재고보충 프로세스에 대한 책임을 맡도록 요청 받습니다. 수터의 팀은 수퍼마켓 진열대의 재고를 유지하는 데 필요하다면 어떤 결정이든 내릴 수 있도록 백지수표를 받았습니다. 조직 내 여러 단계를 거치지 않고 결정을 내릴 수 있는 능력 덕분에 쿱은 빠르고 정확하게 반응해 과제를 바로 해결할 수 있는 힘이 생겼습니다.

지난 2월 말 팬데믹이 이탈리아에서 급증하자 국경 인근 지역의 수퍼마켓에는 이탈리아 쇼핑객이 몰려 들어 생필품을 싹쓸이하는 바람에 매출이 70 퍼센트 급증했습니다. 얼마 가지 않아 스위스 국내 수요도 치솟았죠. 그만큼 수요와 유통에 대한 예측 정확도를 높이는 일이 비즈니스의 성패를 좌우하는 상황에 놓였습니다.

진열대의 재고 유지

예측과 재고보충은 애초부터 까다로운 일입니다. 일반적으로 쿱은 2-3시간 정도의 구간을 두고 매일 주문을 확정하고 물류 프로세스에 착수��니다. 하지만 팬데믹이 닥치자 이미 최대 처리능력에 가깝게 운영 중이던 물류센터는 훨씬 큰 수요에 직면하게 되었습니다.

스위스 양대 유통업체 중 하나인 쿱(��ǴǱ�) 점원 (이미지: HEINER H. SCHMITT JR.)

“그건 마치 두 차례의 크리스마스 피크 시즌을 동시에 맞이한 기분이었어요. 준비할 시간도 없이 말이죠”라고 수터는 전��니다. “보통은 피크 시즌에는 직원을 3분의 1 정도 추가로 충원하는데 이들 인력을 충원하려면 수 주일이 걸려요.”

이 문제를 해결하기 위해 위기 기간 중에 법령에 의거해 봉쇄된 비식품 사업영역의 직원들을 전보 발령했습니다. “진짜 과제는 물류센터에 플랫폼이나 공간이 충분치 않은 상황에서 크게 늘어난 배송을 처리해야 한다는 점”이라고 수터는 밝힙니다. “다른 나라에 있는 저희 창고에 협력업체가 재고를 가지고 있더라도 봉쇄령이 내려져 트럭이 국경을 넘을 수 없었습니다.”

특히 매일 캔 제품의 판매는 평소의 세 배 수준에 달했습니다. 쿱은 폭 넓은 상품 구색으로 유명하지만 심지어 보통은 판매 속도가 느린 상품들도 바닥이 났습니다. 그렇다면 모든 수퍼마켓이 고객 니즈 충족을 위해 반드시 유지해야 하는 1,000 가지 절대 필수 품목의 배송을 어떻게 보장할까요?

진두짶�휘

이 시점에서 위기 대응 팀의 의사결정 역량이 중추적인 역할을 하기 시작��니다. 첫 번째로 틈새 상품에 해당하는 수천 가지 상품을 정규 일일 배송 주기에서 제외하고 가장 연관성 높은 상품을 우선으로 물류를 운영하기로 결정했습니다. 이는 크게 늘어난 수요를 관리하고 모든 점포에서 상품 가용성을 보장하기 위한 중요한 조치였죠.

보통은 자신의 영역을 손바닥 뒤집듯 잘 알고 있는 지역별 계획 담당자가 최종 결정을 내립니다. 그래서 두 번째 결정은 아주 인기 없는 내용이죠. 예측을 본사 차원에서 확정해 유통에 대한 관리 역량을 강화한다는 결정입니다.

위기 대응 팀은 팬데믹이 발전하면서 나타나는 비정상적인 판매 패턴을 분석하고 이해하기 위해 데이터에 대한 완벽한 통제 능력이 필요했습니다.

“단지 감으로만 예측을 뜯어 고칠 여력이 없었죠”라고 데이터 과학자 출신인 수터는 말��니다. “우리는 시스템에 의지해 빠른 결과를 얻어 왔어요. 데이터가 상품을 어떻게 어디로 유통시킬 지 결정을 내리는 상황이었죠. 이를 토대로 모든 점포에 모든 필수 품목을 제공할 수 있었습니다. 가장 선호하는 브랜드가 아니더라도 말이죠.”

시스템에 대한 의존이 효과를 냈습니다. 고객은 원하는 상품을 얻고 시장 점유율도 위기 기간에 대폭 증가했습니다. “별로 큰 일이 아닌 것처럼 들릴지 모릅니다”라고 수터는 전��니다. “하지만 정말 큰 시장이거든요. 그만큼 우리가 올바른 결정을 내리고 있구나 하는 걸 입증��니다.”

혁신 추진

쿱은 �鶹ԭ��의 예측 및 재고보충 소프트웨어를 이용해 공급망 물류를 최적화하고 공급망에 대한 투명성을 높이며 잉여 재고를 줄이고 품절을 최소화하는 동시에 자동화를 통해 수작업 인력을 줄입니다.

쿱은 여러 다른 �鶹ԭ�� 솔루션도 운영 중이며 특히 유통업 재고보충 및 예측 분야에서 �鶹ԭ�� 공동 혁신 파트너입니다. 새롭게 개발 중인 예측 엔진, 통합 수요 예측(UDF: Unified Demand Forecast) 엔진을 공동 개발 중이죠. 쿱은 팬데믹 이전에 몇몇 카테고리에 대해 UDF를 적용 중이었습니다. 하지만 예측 품질이 더 높고 단기 이상 패턴에 대한 시스템 반응이 더 빨라서 이 회사는 이 도구를 신선 식품 전 품목에 확대 적용해 수천 가지 상품을 대상으로 예정보다 5개월 일찍 적용했습니다.

낭비 제로화

하지만 쿱은 현재의 위기 상황에도 흔들리지 않고 기술 주도의 지능형 기업으로 자리매김하기 위한 다른 활동을 멈추지 않습니다. 장기 목표 중 하나는 유연하고 지속 가능한 쇼핑 경험을 창출하고 신선 식품 낭비 제로의 비전을 실현하는 일입니다.

이 회사는 3년 전 판촉 계획에 대한 신규 프로젝트를 도입했습니다. 쿱은 60,000개가 넘는 상품에 대해 촉진 중심의 모델을 운영 중이기 때문에 스위스 전역에 포진한 모든 천 개 점포에 대해 판촉 식품의 최적 수량을 결정하는 일이 중요��니다.

�鶹ԭ�� UDF는 판매 이력 데이터(점포별, 상품별)를 이용해 정확한 판촉 수량을 결정��니다. 상품은 자율 학습하는 인공지능 알고리즘을 토대로 유통하므로, 판매가 일어날 때마다 예측의 정확도가 개선됩니다.

“이 도구는 모두에게 윈-윈입니다”라고 수터는 말��니다. “과잉 재고를 줄여 낭비를 대폭 줄일 수 있고 보다 정확한 계획이 가능��니다. 고객은 보다 신선한 상품을 얻고 자동화의 확대로 직원들은 예외상황이나 문제 해결 대신 고객에게 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.”

원문 – Judith Magyar, �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com
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