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.

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.

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 �ѫ��하고 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.

관련 자료 및���鶹ԭ�� 솔루션 소개

• 긶�쓴이: 이태용

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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물리적 제품을 만들어 배송하는 비즈니스는 모두 인체에 비유할 수 있습니다. 비즈니스의 심장은 생산운영이죠. 생산심장과 연결되어 혈액을 흐르게 하는 혈관에 해당하는 기능은 디지털 공급망입니다. 조직의 혈액을 비즈니스 전반에 걸쳐 실어 나릅니다.

이 “비즈니스 바디”는 건강 상태를 유지하고자 ��니다. 제조와 분야에서 건강 상태는 효율성을 뜻��니다. 전통적인 대량생산 모델을 운영하건 (한 사람의 고객 세그먼트를 수익성 있게 응대하는) “대량 개인맞춤화”에 가까운 운영을 하건 간에 효율성이 성패를 좌우하기 때문입니다.

조직이 효율성(또는 피트니스)을 증진할 수 있는 길은 오직 대규모로 지속적인 개선에 집중하는 일치단결된 활동뿐입니다. 여기서 “대규모”라는 측면이 중요��니다. 글로벌 생산망 전반에 걸친 운영 효율화를 의미하기 때문입니다. 오른팔은 내버려 둔 채 왼팔만 근육맨을 만들어 봐야 말도 안되듯이 한 공장은 효율화하고 다른 공장들(또는 다른 모든 설비)는 내버려 둔다면 충분치 않죠. 몸 전체의 건강을 개선해야 ��니다.

인체의 비유를 한 단계 높여 보죠. 제조와 공급망관리가 비즈니스의 순환계를 구성하는 반면에 계획은 두뇌에 해당��니다. 계획 기능은 디자인-운영(D2O) 수명주기의 모든 단계에 걸쳐 활동을 조율할 필요가 있습니다. 다시 말해 과거에 일어난 일은 무엇이고 바로 지금 여기 요구사항은 무엇인지, 다가올 것은 무엇인지를 이해해야 ��니다.

지속 개선의 핵심 지표, 설비종합��율(������)

전통적인 �ѫ��과 계획 도구들은 과거와 현재에 대한 가시성을 제공할 수 있지만 다가올 미래를 보려면 예측�ѫ��이 필요��니다. 예측�ѫ��의 한 가지 중요한 소스는 생산운영을 구성하는 다른 모든 핵심 기관과 관련이 있습니다. 바로 생산설비죠. 글로벌 규모의 지속 개선이 목표라면 설비종합��율(������)을 핵심 지표로 관리해야 ��니다.

이름 그대로 OEE는 여러분 회사의 생산 및 공급망의 제반 설비의 효율을 관리하는 지표입니다. 글로벌 생산운영 전반에서 OEE를 관리하려면 설비 데이터를 클라우드로 옮겨야 ��니다. 그래야 중앙에서 액세스 할 수 있고 계획 기능에 더욱 유용하게 쓰이죠. OEE 데이터를 클라우드에 두면 품질과 수율 개선, 자원 최적화, 설비자산 신뢰성 제고 등이 가능해 집니다.

한 번 살펴 보죠.

예측 품질 및 수율 관리

생산과 공급망 운영 전 영역에 걸쳐 통일된 관점에서 OEE를 관리하면 여러분의 조직은 설비 건강상태, 자재 현황, 공정 성능 등 여러 계층의 데이터 사이의 상관관계를 파악할 수 있습니다.

이 데이터를 기반으로 을 이용하면 육안으로는 알아보기 힘든 품질과 수율 문제를 찾아내는 패턴을 파악할 수 있습니다. 어쩌면 공정에 투입되는 자재 불량 문제일 수도 있습니다. 아니면 공정 자체가 문제일 수 있죠. 예측�ѫ��에서 나온 통찰로 지속적인 개선에 도움을 얻고 오늘날 고객의 품질 기대수준을 충족하는 동시에 수익 증대를 위한 수율 극대화를 달성할 수도 있습니다.

계획 최적화

클래식한 은 경험과 예측가능한 수요가 가장 중요한 역할을 하는 전통적인 방식에 기초한 예측을 이용��니다. 하지만 정보로 무장해 시시각각 맘이 변하는 고객들로 가득한 갈수록 불안정한 시장에서는 전통적인 수요예측의 현실적인 한계가 너무나도 분명��니다.

그래서 여러 선진 조직이 수요기반 재고보충(DDR) 방식으로 이동 중입니다. 계획 담당자가 전략적인 재고 분리 지점을 공급망 곳곳에 설정해 변동성에 대비한 완충재고를 두고 리드타임을 압축��니다. 예측보다는 실시간 수요 가시성을 토대로 계획 담당자는 이제 구매발주 우선순위를 자동 설정하고 필요할 때 완충재고를 끌어올 수 있습니다. 이를 통해 수요 변동성에 대응하는 유연성을 크게 늘릴 수 있죠.

설비자산 신뢰성 개선

으로 여러분의 조직은 설비 투자 효과를 늘리는 동시에 공정 최적화, 설비자산 다운타임 최소화 등의 효과를 누릴 수 있습니다. 센서가 설비자산 운영 현황 데이터를 중앙 관제센터에 전달하고 설비 작업자나 고객은 설비자산 건강지표와 실시간 성능을 진단할 수 있습니다.

이 데이터를 토대로 알고리즘을 적용해 예외상황을 탐지하고 선행 오작동 지표를 찾아내며 유지보수 전략의 효과를 이 통찰에 비추어 평가할 수 있습니다. 궁극적인 목표는 개별 설비 단위까지 작업 우선순위 설정, 자원 계획, 필요시에만 서비스 실시 등을 통해 유지보수를 최적화 하는 데 있습니다.

예측 OEE, 비즈니스 건강에 좋아

비유, 특히 비즈니스에 관한 비유는 완전히 일관되기는 어렵습니다. 예컨대 인체와는 달리 현대식 생산설비는 쉬는 법이 없죠. 생산운영이 연중무휴로 매일 24시간 운영되는 상황에서 비즈니스는 결코 휴식을 취할 수 없습니다.

설비종합��율(������)은 제조 및 공급망 운영의 선진사례로서 상시 온라인 생산 환경에서 생산과 생산성을 좌우하는 설비를 추적관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 글로벌 운영 전반에서 로 접근 가능한 이 데이터를 토대로 여러분은 대규모로 지속 개선을 지원하는 인텔리전스와 을 적용할 수 있습니다. 늘 건강하세요.

고맙습니다.

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