공급망 최적화를 위한 역발상

과거 공급망관리(SCM)에 있어 ‘최적화’는 단순히 비용과 시간을 줄이는 행위를 뜻했다. 그러나 최근 기업들은 지속가능한 경영을 위한 공공 이미지 등 사회적 책임 활동에 갈수록 민감해지고 있다. 결국, 기업들의 SCM 최적화 방향성은 진화하고 있다. 과거 비용과 시간 절약에 이어 사회적 책임, 브랜드 이미지 등 다양한 니즈를 충족시켜야 한다. 이러한 기업들의 최적화 목표를 위해 IT시스템도 함께 발전하고 있다. <editor>

정리. 송인택 인턴기자

‘최적화(Optimization)’, 이는 SCM 담당자들에게 과거 10여년 이상 동안 최고의 목표였다. 그렇다면 지금까지 추구해온 SCM 최적화의 대상은 과연 무엇일까? IBM 연구소의 캐서린 프레이즈(Katharine Frase)는 “대부분은 비용과 시간을 줄이는 노력에 모든 것을 집중했다”고 말한다. 

이는 1차원적인 SCM 최적화를 목표로 한 것이다. 실제 SCM 담당자들은 트럭의 라우팅(Routing), 물류창고, 그리고 벤더관리 등에만 신경을 써왔다. 기업들에게 비용과 시간 절약은 매우 중요한 이슈임에 틀림이 없지만 단편적인 관점이었던 것도 사실이다.

전통적인 척도를 무작정 버릴 수 없다. 아직도 대부분의 기업들은 공급망상의 비용절감에 목매고 있으며, 상품이 시장에 도달하는 시간을 최소화하기 위해 안간힘을 쓰고 있다. 하지만 더 넓은 공급망 측면에서 다른 요소들을 바라볼 필요가 있다.

이중 하나가 최근 기업의 탄소발자국(온실 효과를 유발하는 이산화탄소의 배출량)과 전체 에너지 소모량이다. 기업운영에 있어서 이 두 가지에 대한 집중은 물류비의 상승을 안겨주고 있다. 하지만 기업들의 사회적 책임론이 더 강화되면서 이 같은 영역은 기업 브랜드 이미지에 큰 이점을 분명히 가져다 줄 것이다.

예를 들어 한 식품업체가 지속가능한 녹색경영을 위해 공급망 상에서 지역 내에서 수확한 농산물을 사용하고 싶어 한다고 가정해보자. 비용감소를 유지하며 이 방법을 고수하기 위해서는 미묘한 균형을 필요로 하게 된다. 어쩌면 다른 한쪽은 포기해야 할지도 모르는 일이다. 이에 대해 프레이즈는 “궁극적인 방법은 바로 공급자에게 입맛에 맞는 포뮬라(formula)를 만드는 것”이라고 설명했다.

또 다른 고려대상은 바로 기후영향이다. 왜냐하면 상품의 흐름과 고객수요에 큰 영향을 미치기 때문이다. 종종 높은 단계의 최적화 전략은 매 순간의 요구를 해결하기 위해 별도로 설정돼야 하기도 한다. 예를 들어 갑작스런 폭설로 인해 소매업자는 눈을 치울 삽에 대한 수요를 늘리게 된다면, 유연한 공급자는 삽을 어디에, 그리고 어떻게 확보할 것인가에 대한 순발력 있는 최적의 결정을 내리는 것이 필요하다.    

기업 이미지의 중요성

최근 들어 기업의 사회적 책임은 가장 큰 이슈 중 하나다. 제과점의 공급망 최적화는 상품을 구매하지 못하는 막바지 구매자가 있을지라도 마지막 날의 빵의 잔여분을 최소화하려고 하는 것이다. 그러나 현명한 소매업자는 고객만족을 위해 재고를 늘리고 남은 빵을 자선단체에 기부함으로써 이미지를 개선할 수도 있다. 결국, 비용 절감의 방안보다 브랜드 이미지를 선택하는 것이 기업에게 더 큰 이익을 안겨줄 수도 있다는 말이다.

기업들의 SCM 최적화 방향성은 진화하고 있다. 과거 비용과 시간 절약에 이어 사회적 책임, 브랜드 이미지 등 다양한 니즈를 충족시켜야 한다. 이러한 기업들의 최적화 목표를 위해 IT시스템도 함께 발전하고 있다.

IBM의 경우, POS와 ERP, 물류운영 시스템을 비롯한 소스에서 나오는 데이터들을 제공하며 총체적인 그림을 그리는데 큰 도움을 주고 있다. 외부의 모든 구성원들의 데이터를 통합함으로써, 기존에 불가능했던 기능을 실현시키고 있다.  

재고관리 최적화에 대한 새로운 접근은 ‘만약에(what if)’라는 실행에 옮기기 전에 모든 가능한 옵션을 검토하는 시나리오를 써보는 일이다. IBM은 AXIO라고 불리는 기술을 도입했다. 이는 최적의 재고 수준을 다양한 환경을 가정하여 결정하기 위해 최근 수년의 세일즈 데이터를 분석하는 것이다. 

예비부품에 대한 딜레마

IBM은 BMW에 AXIO를 적용하고 있다. 이론과 현실의 차이는 특히 예비부품 주문 시에 광범위하게 발생한다. 이 부문에서 수요는 더욱 고도로 불규칙적이다. 결국, 가장 중요한 것은 서비스 레벨이지만 기업이 EOQ 모델에 따라 전통적인 가정으로부터 출발해야 한다는 가정 하에 놓여있다. 

BMW는 독일의 IBM 글로벌 서비스와의 계약과 함께 예비 부품 운송을 위한 자사의 IT 플랫폼형성을 지원하는 AXIO를 사용 중이다. ATLAS라고 알려진 판매 후의 부품 물류 시스템은 독일의 딩골핑(Dingolfing)으로부터 시작된다. 27만개 이상의 부품과 1900개 이상의 부속품을 관리하며 미국 내 BMW의 부품 재고를 10% 줄이고 있다.  

AXIO의 가장 큰 장점은 복잡한 알고리즘과 시뮬레이션을 통해 예측치를 고안해 낼 수가 있다. 가령 기후의 변화, 혹은 사회적 변화와 같은 공급망 관리자들의 영역 밖에 있는 외부 요소들은 정확한 그림을 만들어 내는 하드 데이터와 결합되어야 한다. 이때 IBM은 필요한 정보를 고객과 밀접하게 공유한다.

최근 소셜 네트워크는 판매에 대한 영향을 행사한다. 긍정적인, 혹은 부정적인 트렌드를 함께 몰고 오는데, 의류 MD(merchandiser)의 예를 들어보자. 인터넷에 판매되지 않은 옷의 재고를 처리한다는 소문이 떠돌았다. 소문의 진실여부를 떠나 기업이 빠르게 대응할 수 있을지 모르지만 루머는 판매 감소를 가져왔다.

 

추가적인 버퍼 재고를 소유하지 않으면 기업들은 즉시 상황에 대처해야한다. 항상 그랬듯이 목표는 시간의 제약이나 특별한 상황과 상관없이 100%의 서비스이다.

시뮬레이션은 기업이 시도해볼 수 있는 내적, 외적 요소를 고려한 다양한 시나리오의 재현이다. 이를 통해 기존에 볼 수 없었던 영향을 미치는 요소들의 관계를 밝히고, “좋은, 최소한의 위험을 가진, 이익이 되는‘ 솔루션을 찾는 것이 최고가 아닐까.

원문: Rethinking the Concept of Supply-Chain Optimization / Robert J. Bowman, SupplyChainBrain