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지능형 ERP로 영업 생산 구매 프로세스 지능화

�鶹ԭ�� News — Wed, 10 Aug 2022 08:51:11 +0000

슈퍼 히어로를 돕는 똑똑한 친구들처럼 �鶹ԭ�� S/4HANA에는 여러분의 업무를 돕는 똑똑한 기술과 기능이 곳곳에 녹아 있습니다. 예외��괶�리, 새로운 UX, 머신러닝, 지능형자동화(iRPA) 등. 디지털 시대의 슈퍼 히어로, 지능형 ERP를 만나보세요.

긶�쓴이: 신지연

플래시, 아이언맨, 블랙 위도우, 올드가드, 베트맨 등 슈퍼 히어로 영화와 드라마에는 공통점이 있습니다. 슈퍼 히어로를 도와주는 ‘똑똑한 친구들’, 즉 조력자가 있다는 점이죠.

이 똑똑한 친구들은 한 자리에 모여 한 명은 악당과 위험에 처한 사람의 위치를 알려주고, 한 명은 악당을 무찌를 기술과 도구를 만들어주며 , 또 다른 한 명은 슈퍼 히어로의 에너지 수준, 악당의 약점 등을 파악해 악당을 물리치고 지구를 구할 아이디어를 줍니다. 그것도 무려 실시간으로 말이죠.

이 똑똑한 친구들은 혼자 집에서 컴퓨터 앞에 앉아 각자 슈퍼 히어로와 연락하며 전문성을 발휘하지는 않습니다. 혼자 있을 때보다는 다양한 전문역량이 있는 친구들과 함께 일할 때 시너지를 낸다는 사실을 알기 때문이죠. 그레서 늘 컨트롤 룸 같은 곳에 모여 공통의 목적을 달성하기 위해 각자의 역량을 최대로 뿜어냅니다.

현장에 나가있는 슈퍼 히어로에게 어디에서 위급한 상황이 발생했는지 알려주고 사용하기 쉬운 최첨단 도구를 손에 쥐어주며 악당을 물리칠 수 있는 방법을 알려줍니다. 따로 부탁하지 않아도 알아서 센스 있게 처리해주는 친구들이 있기에 슈퍼 히어로는 위험에 처한 사람들을 구하는 일에만 집중할 수 있는 것이죠.

우리 업무도 이럴 수 있다면 얼마나 좋을까요? 슈퍼 히어로처럼 혼자 나가 싸우는 것 같아 보이지만 실은 컨트롤 룸에 모인 똑똑한 친구들의 도움을 받을 수 있다면 내게 주어진 미션을 효율적으로 수행하고, 플러스 알파로 무언가를 해내는데 집중할 수 있지 않을까요?

차세대 ERP인 는 여러분이 생산적으로 업무를 수행하는 데 집중할 수 있도록 예외��괶�리, , 같은 똑똑한 친구들이 각 비즈니스 영역과 프로세스 곳곳에서 준비태세를 갖추고 있습니다. 이 친구들이 언제 어디서 어떻게 활약할지 살펴보지 않을 수 없겠죠?

오늘은 ‘지능형 ERP로 지능형 기업에 더 가까이’의 후속편으로 �鶹ԭ�� S/4HANA 영업, 구매, 생산 프로세스에 녹아있는 지능형 시나리오들을 더욱 깊이 있게 소개��니다.

지능형 ERP인 �鶹ԭ�� S/4HANA에 머신러닝, 지능형자동화(iRPA), 예외��괶�리 등이 접목된 시나리오는 정말 많습니다. 그 중에서 먼저 영업 프로세스를 지원하는 지능형 시나리오만 뽑아 판매 계획 부터 판매 문의 및 견적, 판매 주문 순으로 살펴보도록 하겠습니다.

판매 계획 : 매출 예측
판매 문의 및 견적 : 견적 승인 프로세스, 견적 전환율 예측, 판매 견적 만료 알림
판매 주문 : IoT 기반 납품 이슈 관리

첫 번째는 판매 계획 프로세스에 적용된 지능형 시나리오 입니다.

판매실적 예측 – 머신러닝

�鶹ԭ�� S/4HANA는 영업 담당자가 판매 계획을 세울 때 직감에 의존하지 않고 데이터를 바탕으로 합리적인 판단을 내릴 수 있게 판매 실적 예측을 제공��니다.

시스템이 예측 �ѫ��을 통해서 “그간 축적된 이력과 데이터를 보니 앞으로도 이 정도는 팔 수 있겠군요”하고 알려주는 거죠. 계획 대비, 예측 대비 매출이 부진한 경우에는 담당자가 매출 증진을 위해 조치를 취할 수 있도록 계약 이행률, 견적 전환율, 미결 판매 점검 같은 액션 리스트를 제공��니다.

마치 슈퍼 히어로의 똑똑한 친구 중 한 명이 슈퍼 히어로의 에너지 수준, 악당의 약점 등을 파악해 악당을 물리치고 지구를 구할 아이디어를 주는 것처럼, �鶹ԭ�� S/4HANA는 담당자가 상황을 파악했다면 이제 어디를 바라보고 집중해야 하는지 알려줍니다. 따라서 영업 담당자는 미결 판매 오더 중에서도 진행 중인 오더, 출하가 안된 오더, 청구가 안된 오더 등 주문 진행 상태 별로 구분해서 월별 매출 예정 데이터를 확인��니다. 개별 품목에 대한 세부 내역 확인을 통해 주문이 밀리고 있거나 이행되지 않은 주문은 신속히 처리해서 매출 실적을 높일 수 있습니다.

판매 계획 프로세스에 이어 두 번째는 판매 문의 및 견적 프로세스에 적용된 시나리오입니다.

비즈니스 워크플로 기반 견적 승인 프로세스 – UX

과거 ERP는 칙칙한 사무실 책상 위에 본체와 모니터를 따로 둔 컴퓨터에서 쓰는 시스템이었지만 이젠 그렇지 않습니다. 잠든 사이 와있는 카카오톡 알림을 아침 출근길에 확인하듯 휴대폰, 테블릿, 노트북에서 내가 처리해야 하는 업무에 대한 알림을 확인하고 업무를 진행할 수 있습니다. 모두 �鶹ԭ�� S/4HANA의 반응형 웹 UI 기반 비즈니스 워크플로 덕분입니다.

알림을 통해 상신된 견적을 확인하고 해당 견적을 올린 영업 담당자의 코멘트와 첨부파일을 확인한 후 승인, 반려 또는 재처리 지시를 스마트폰으로 내릴 수 있습니다.

그렇기 때문에 언제 어디서나 견적 승인 요청 내역을 확인하고 결재를 진행할 수 있죠.

수주 가능 금액 예측 – 머신러닝

견적이 승인되었다면 이제 영업 담당자는 견적 전환율 예측 �ѫ��으로 견적 금액 중 얼마만큼이 실제 수주로 이어질 수 있을지 달성 가능한 예상 수주 규모와 잠재 비즈니스에 대한 안정적인 예측 정보를 확인할 수 있습니다.

위의 이미지처럼 고객에게 제출한 견적 금액(파란색 막대) 중 이미 수주 확정된 금액(주황색 막대)과 더불어 “이 고객과의 과거 거래를 �ѫ��해 봤을 때 통상적으로 초록색 막대로 표시된 금액만큼은 실제 매출로 이어졌습니다”하고 머신러닝을 활용한 예측 �ѫ��이 수주 전환 예측 금액을 제시해줍니다. 이런 정보를 바탕으로 영업 담당자는 추가 수주가 예상되는 금액 만큼 재고를 확보��두거나 주문의 우선 순위를 조정할 수도 있고, 세부 정보 확인을 통해 개별 견적에 대한 예측 금액도 파악할 수 있습니다.

판매 견적 만료 예정 알림 – 예외��괶�리

고객에게 견적서를 제출한 후 더 이상 진척이 없는 경우도 많습니다. 하지만 매일 쏟아지는 다른 업무들을 처리하다 보면 잠시 멈춘 일들을 하나하나 챙기기 어렵죠.

그래서 마치 어디서 슈퍼 히어로의 도움을 필요로 하는지 알려주는 똑똑한 친구처럼 �鶹ԭ�� S/4HANA는 알림을 통해 만료일이 다가오는 견적을 알려줍니다. 이 예외��괶�리 기능은 알림을 주는 데 그치지 않고 담당자가 상황을 파악한 후 적절한 액션을 취할 수 있도록 ��니다.

영업 담당자는 이 알림을 통해 예측 전환율이 57%인데 후속 주문이 전혀 발생하지 않은 경우라는 사실을 파악��니다. 계속해서 견적서 세부 내용을 확인해 고객에게 이메일을 보내거나 진행 상황에 대한 문의를 하고 후속 주문으로 이어질 수 있도록 조치를 취할 수 있습니다.

세 번째는 판매 주문 프로세스에 접목된 지능형 시나리오 입니다.

IoT 기반 납품 이슈 알림 – 예외��괶�리

고객이 주문한 제품을 생산한 후 배송하는 과정에서 제품이 손상되면 폐기로 인한 손실은 둘째치고 고객 신뢰에 미칠 부정적인 영향이 더 큰 문제입니다. �鶹ԭ�� S/4HANA는 위기 상황에 좀 더 빨리 적절히 대응할 수 있도록 배송 중인 제품에 센서를 부착해 제품이 파손되거나 일정하지 못한 온도로 인해 문제가 생기는 경우 담당자에게 알림을 보냅니다. 예를 들어 제품에 가해진 압력, 온도나 진동이 임계치를 넘어가면 담당자에게 알림을 보내고 담당자는 고객 불만에 사전 대응하기 위해 제품 회수 또는 대체품 준비 등 신속한 후속 프로세스 착수가 가능��니다.

영업과 연계된 생산 프로세스에서는 어떤 똑똑한 기능들이 담당자의 업무를 도와줄 수 있을지 볼까요?

MRP : MRP Live & 조종석, MRP 자재 예외 처리
배송 관리 : 운송 중 재고 예측
재고 관리 : 젶��전, 비회전 재고 사전 감지

실시간 결품 예측으로 자재 수급 변화 신속 대응 및 MRP 수행 – UX

기존 ERP에 비해 �鶹ԭ�� S/4HANA는 인메모리 기반의 빠른 성능을 기반으로 자재 결품 이슈를 사전에 관리할 수 있고, 연속된 흐름으로 사용자가 업무를 진행할 수 있도록 UI/UX가 새롭게 디자인 되었습니다.

따라서 보다 직관적인 모니터링 화면에서 생산 담당자는 자재 공급 이상 여부를 확인하고 예상되는 결품 품목과 수량을 파악할 수 있습니다. 또한 더 나은 업무 방식을 지원하므로 알림(예: 2주 후 가용 재고 없음)을 통한 상황 파악 – 부족 수량 확인 – MRP 실행하여 소요량 계산 – 부족분에 대한 생산 계획 오더 생성을 한 화면에서 연결성 있게 처리할 수 있습니다.

MRP 자재 예외 처리 – 예외��괶�리

슈퍼 히어로에게 닥칠 예상치 못한 상황이 예견되면 똑똑한 친구 중 한 명이 실시간 커뮤니케이션으로 위험을 경고해주는 것처럼 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud는 예외 상황이 발생하면 사용자에게 알림을 줍니다.

영업 프로세스에서 생성된 판매 오더가 취소 되는 경우, 고객 주문은 취소되어도 생산 현장에는 착오가 없도록 해야��니다. 알림을 통해 담당자에게 MRP에 반영된 고객 주문 변경, 취소 내역을 실시간으로 전달하고 아직 확정하지 않은 생산 오더, 발주 등을 통제할 수 있도록 원활한 후속 처리를 위한 해결 방안을 제시해 스마트한 생산 계획 업무 진행을 지원��니다.

운송 중 재고 예측 – 머신러닝과 예외��괶�리

�鶹ԭ�� S/4HANA에 스며있는 예외��괶�리, 머신러닝, RPA 같이 똑똑한 친구들은 혼자 있을 때보다 같이 있을 때 더 큰 시너지를 발휘��니다.

한 예로 법인 간 거래 시에 활용되는 운송 중 재고 예측 시나리오에는 머신러닝과 예외상황처리 기능이 함께 결합되어 있습니다. �鶹ԭ�� S/4HANA는 머신러닝 알고리즘을 활용해 ‘예측 납품일’을 알려줍니다. 만약 예측 납품일이 계획 납품일을 맞추지 못하는 오더, 즉 결품 리스크가 있는 오더가 있다면 이를 사전에 인지하고 담당자에게 알림 제공 및 후속 관리를 요청하죠.

단순히 사전 감지와 관리를 위한 알림만 주는 것이 아니라 다른 공장에서 출고는 됐는지, 얼만큼의 수량이 출고 또는 입고 됐는지 그래프와 프로세스 흐름도를 통해 한 눈에 파악할 수 있도록 지원��니다. 그러므로 담당자는 문제 상황을 신속하게 인지하고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

요약하자면 담당자는 예측 정보를 통해 납기지연 항목을 사전에 파악해 생산계획과 구매 조달 업무를 문제 없이 진행할 수 있습니다.

젶��전, 비회전 재고 사전 감지 – 머신러닝

재고 금액은 큰데 재고 회전율이 낮은 제품은 늘 골칫덩어리입니다. 비용을 낮추기 위해 이런 제품의 재고를 적정 수준으로 관리해야 하는데 직감에 기대어 의사결정을 내리긴 어렵죠. �鶹ԭ�� S/4HANA는 담당자가 재고 금액과 회전율을 기준으로 구분해서 골칫덩어리 재고를 바로 알아채고 어떤 사유로 해당 제품의 재고가 많아졌는지 세부사항을 파악할 수 있도록 돕습니다.

재고를 적정 수준으로 유지할 수 있도록 세부 회전율 �ѫ�� 리포트를 실행하면 지난 1년 간의 재고 회전율과 머신러닝 기반의 예측 �ѫ��에서 나온 향후 3개월의 재고 회전율 예측치를�� 도표로 제시��니다. 담당자는 최근 1년 간의 재고 소비와 재고 수준 트렌드 차트로 해당 재고의 적정 수준을 결정하기 위한 합리적인 판단을 내릴 수 있게 됩니다.

영업, 생산에 이어 구매 프로세스에서는 공급업체 협업과 관련된 시나리오와 송장, 지급 업무를 간소화하고 자동화 할 수 있는 지능형 시나리오들을 살펴볼까요?

발주 확인 및 ASN : 공급업체 납품 예정일 예측, 공급업체 납품 예정 수량 차이 알림
공급업체 송장 처리 : 공급업체 송장 지급보류 및 알림

공급업체 납품 예정일 예측 – 머신러닝

�鶹ԭ�� S/4HANA는 시스템에 저장된 기존 구매오더의 납품 데이터를 �ѫ��해 미결 발주의 납품요청일과 비교하고 공급업체의 예상되는 납품 일자를 제공��니다. 구매오더 품목 모니터 앱에서 발주 리스트와 함께 구매 오더 품목의 금액 정보를 차트로 확인하고 발주 금액 및 입고 예정, 송장 예정 금액, 리스트를 통해 발주 품목별 자재, 수량, 금액 등 상세 내역을 모니터링 할 수 있습니다.

단순히 발주 데이터를 조회하는데 그치지 않고 납품일 예측을 통해 미결 발주 품목의 납품일도 예측할 수 있습니다. 납품일 예측을 통해 담당자는 자재 계획과 적시 납품의 정확도를 개선하고 문제를 조기에 인지해 원자재 가용성 부족으로 인한 생산 지연과 일정 조정을 방지할 수 있죠.

공급업체 납품 예정 수량 차이 알림 – 예외��괶�리

�鶹ԭ�� S/4HANA의 예외��괶�리는 공급업체의 납품 예정 수량이 오더 수량과 차이가 날 경우에도 진가를 발휘��니다. 이 경우 시스템은 구매 담당자가 사전에 인지할 수 있도록 알림을 발송��니다. 담당자는 부족 수량을 인지하고 즉시 대응해 납품 지연과 후속 문제들을 방지할 수 있습니다. 이처럼 �鶹ԭ�� S/4HANA는 담당자가 이 문제를 해결할 수 있도록 발주업체의 연락처 및 업체 정보를 제공하고 발주업체가 추가로 납품이 불가한 경우에는 대체 공급업체 리스트도 제공함으로써 위기 상황에도 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다.

오늘 다루는 구매 프로세스의 마지막은 공급업체 송장이 보류되었을 때 예외��괶�리와 머신러닝으로 지원하는 지능형 시나리오입니다.

공급업체 송장 지급보류 및 알림 – 머신러닝

수량/가격 차이에 의해 송장이 지급보류가 될 경우에 시스템은 담당자에게 이슈를 해결할 수 있도록 알림을 발송��니다. 그 덕분에 담당자는 현금할인 만기일 전에 이슈를 인지하고 예외상황에 조치를 취함으로써 현금할인 손실을 방지할 수 있게 됩니다.

또 �鶹ԭ�� S/4HANA에 내장된 머신러닝은 지급보류 사유 중 수량차이에 대한 �ѫ��을 수행��니다. 발주 또는 입고 수량과 송장 수량에 차이가 발생하는 경우 시스템은 자동으로 송장 지급을 보류 시키고 담당자에게 보류 사유에 대한 정보를 제공��니다. 이 경우 차이 수량에 대한 입고가 현금할인 만기일 이전에 처리되면 회사는 현금할인을 위한 사전 지급을 처리할 수 있죠.

시스템이 송장 품목 별로 만기일 전에 입고가 처리 될지를 예측해줍니다. 결과적으로 지급보류라는 예외 사항으로 인해 발생할 수 있는 현금할인 손실을 방지하고 지급보류를 처리하기 위한 담당자의 업무 효율성은 높일 수 있죠.

지금까지 영업, 생산, 구매 프로세스에 접목된 신기술을 바탕으로 한 지능형 시나리오에 대해 살펴봤습니다. 슈퍼 히어로를 돕는 똑똑한 친구들처럼 �鶹ԭ�� S/4HANA에는 여러분들의 업무를 돕기 위한 똑똑한 기술과 기능이 곳곳에 녹아 있습니다.

어디에서 위급한 상황이 발생했는지 알려주는 ‘예외��괶�리’
사용하기 쉬운 도구인 HTML5 기반의 ‘새로운 UI/UX’
예측 �ѫ��으로 악당을 물리칠 방법을 알려주는 ‘머신러닝’
부탁하지 않아도 알아서 센스 있게 처리해주는 ‘iRPA’

그 만큼 �鶹ԭ�� S/4HANA에 접목된 신기능을 활용해 여러분이 원래하던 업무는 훨씬 효율적으로 처리하고 내일의 혁신과 가능성에 더 기여할 수 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

신기술이 접목된 신기능과 이를 바탕으로 한 지능형 시나리오의 발전은 여기서 멈추지 않습니다. �鶹ԭ�� S/4HANA는 매년, �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud는 3개월 마다 릴리즈되는 새로운 버전을 통해 업그레이드 된 기존 시나리오 및 새로 추가된 시나리오를 경험하실 수 있습니다.

오늘은 영업, 구매, 생산 프로세스에 적용된 일부 지능형 시나리오에 대해서만 다뤘는데요. 동영상으로 제공되는 ‘’을 시청하시면 더 많은 신기술과 지능형 시나리오를 데모와 함께 이해하실 수 있습니다.

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더불어 ‘지능형 ERP로 지능형 기업에 더 가까이 – 재무 프로세스’ 편도 곧 업로드 될 예정이니 많은 관심 부탁 드리겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 고맙습니다.

글쓴이 소개

이 글은 에스에이피코리아(�鶹ԭ�� Korea)에서 �鶹ԭ�� S/4HANA로 대한민국 기업들의 디지털 전환을 돕고 있는 신지연 파트너가 장아름 파트너와 이태용 파트너의 세션을 바탕으로 각색한 글입니다. 장아름 파트너(areum.jang@sap.com)는 DTO (Digital Transformation Office) 조직에서 구매조달(�鶹ԭ�� S/4HANA Procurement) 영역을, 이태용 파트너(taeyong.lee@sap.com)는 제조(�鶹ԭ�� S/4HANA Manufacturing) 영역을 담당하고 있습니다.

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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 �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.

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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디지털 공급망관리, ‘비즈니스 바디’ 건강비결

Adam Park — Wed, 03 Aug 2022 23:43:19 +0000

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.

D2O 수명주기 각 단계별 디지털 공급망 관리의 도입효과 (확대하려면 클릭)

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.

레거시 MRP와 최신 MRP 비교 표 (확대하려면 클릭)

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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MRP Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

지능형 ERP로 영업 생산 구매 프로세스 지능화

판매실적 예측 – 머신러닝

비즈니스 워크플로 기반 견적 승인 프로세스 – UX

수주 가능 금액 예측 – 머신러닝

판매 견적 만료 예정 알림 – 예외��괶�리

IoT 기반 납품 이슈 알림 – 예외��괶�리

실시간 결품 예측으로 자재 수급 변화 신속 대응 및 MRP 수행 – UX

MRP 자재 예외 처리 – 예외��괶�리

운송 중 재고 예측 – 머신러닝과 예외��괶�리

젶��전, 비회전 재고 사전 감지 – 머신러닝

공급업체 납품 예정일 예측 – 머신러닝

공급업체 납품 예정 수량 차이 알림 – 예외��괶�리

공급업체 송장 지급보류 및 알림 – 머신러닝

글쓴이 소개

공급망, 완벽한 오답보다 적당한 정답을 추구하라

글로벌 공급망이 붕괴한 불확실성의 시대가 뉴노멀

왜 ‘적당한 정답’을 추구해야 하나?

불확실성 대응을 위한 유일한 방안, 유연성과 민첩성

1. 자재수급 계획을 실시간으로 조정하는��‘실시간 �Ѹ��’

2. 재고관리에 유연함을 더하는��‘수요기반 �Ѹ��’

공급망 재건과 갶�속화

관련 자료 및��鶹ԭ�� 솔루션 소개

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디지털 공급망관리, ‘비즈니스 바디’ 건강비결

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