S&OP, 데이터 및 계획 시스템을 발전시킬 때입니다.

3월에 있었던 연례 고객 회의에서 우리는 전 세계적인 COVID-19 전염병으로 인한 계획 문제에 초점을 맞추기 위해 의제를 재검토했습니다. 올해 고객 프레젠테이션은 "상업적 재정의", "예외적 수요 필터링" 및 "가짜 수요"와 같은 언어로 가득 차 있었습니다. 이 모든 용어는 인간과 자동화된 계획 시스템 간의 최적의 공생을 필요로 하는 비상 예외를 설명합니다.

"최적의 공생"은 모든 사람이 원하는 것처럼 들리지만 실제로 그것을 달성하기 위해 필요한 것은 무엇입니까?

S&OP 성숙도. 우리 고객들은 인간적인 면에서 협업적, 교차 기능적 계획 및 의사 결정이 필요하다는 데 거의 만장일치로 동의할 것입니다. 예외 없이 공생 관계를 달성한 기업은 영업 및 운영 계획(S&OP 또는 IBP, SIOP 또는 SOE와 같은 변형)과 같은 프로세스를 제자리에 배치했습니다.

S&OP 프로세스를 확립하는 것은 위기 상황에서 특히 중요합니다. 긴장이 고조되면 개인적인 의제, 편견, 시간 압박이 개인 또는 고립된 팀의 의사 결정에 대한 판단을 왜곡할 수 있습니다. 그에 비해 S&OP 프로세스에 내재된 견제와 균형은 신뢰할 수 있고 건전하며 최적의 비즈니스 결과를 생성하는 계획을 생성하는 데 도움이 됩니다.

그러나 위기 기간을 성공적으로 관리하려면 Gartner가 정의한 2단계 성숙도를 훨씬 뛰어 넘어야 합니다. 이는 본질적으로 다양한 출처에서 과거 데이터를 수집하고 스프레드시트로 통합하고 월간 회의를 열어 운영 공급 계획에 동의하는 "인사이드 아웃" 프로세스입니다. 그러나 COVID-19와 같이 전개되고 전례가 없는 상황에 가장 잘 대처하기 위해 공급 주도적이거나 역사에 의존할 수 없습니다. 정확한 예측을 위해 수요 신호를 읽고 학습할 수 있는 "아웃사이드 인" 프로세스와 함께 최소한 4단계에 있어야 합니다.

위기 상황에서 발생하는 예외를 처리하려면 S&OP와 관련된 다양한 이해 관계자도 확보해야 합니다. 예를 들어, 마케팅을 도입하면 초과 재고 상황을 처리하기 위한 판촉과 같은 수요 형성 활동을 도입할 기회가 생깁니다. NPD(신제품 개발) 관련 팀은 위기에 처한 고객을 지원하기 위해 신제품 출시 여부를 결정하는 데 도움이 되며, 수요, 전략적 소싱, 운영 및 물류 용량에 대한 영향도 측정할 수 있습니다.

데이터 성숙도. 시스템을 다루기 전에 기본 사항으로 돌아가 데이터 위생에 대해 이야기하겠습니다. 편향되거나 부정확하거나 부적절하게 분할되거나 잘못된 형식의 더러운 데이터로 위기에 처하면 상황을 앞서 나갈 수 없습니다. 일단 위기가 진행 중이면 처리해야 할 복잡성이 너무 많습니다. 다음은 COVID-19 기간 동안 고객이 직면한 몇 가지 시나리오입니다. 이 모든 시나리오는 올바른 데이터 위생에 의존하여 의사 결정을 안내합니다.

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냉장 운송 및 보관이 필요한 부패하기 쉬운 식품 및 의약품에 대한 계획

일부 고객이 '조금 추가' 구매를 하고 있을 때 모든 고객에게 서비스를 제공하는 방법

적시 공급망의 병목 현상으로 인한 노후화 및 낭비 최소화

"원거리 조달" 자재 및 완제품 공급 부족

유통망 및 판매 채널 변경 예를 들어, 폐쇄된 소매점이나 "어두운 상점"을 미니 창고로 사용하여 온라인 판매 급증에 대처합니다.

'정상'으로의 복귀를 계획하는 방법

위기 상황에서 수요 신호 및 편차 패턴으로 세분화된 광범위한 데이터 소스를 계획에 반영하는 것의 이점을 실제로 볼 수 있습니다. 여기에는 기존 엔터프라이즈 데이터 소스를 넘어 일기 예보, 소셜 미디어 피드의 고객 감정 및 위치 데이터와 같은 외부 인과 정보를 포함하도록 확장하는 것이 포함됩니다. 계획에 통합할 수 있는 데이터 소스가 다양할수록 예측이 더 정확해집니다.

계획 시스템. 마지막으로, 다양하고 큰 데이터를 고려한다면 과거 데이터를 사용하고 가중 이동 평균과 같은 단순하고 오래된 방법론을 사용하는 구식 계획 시스템과 스프레드시트에 의존할 수 없습니다. 이러한 시스템은 현대 비즈니스의 복잡성에 적합하지 않으며 위기를 신경쓰지 마십시오. 이제 박물관에 전시할 시간입니다!

S&OP의 성배는 5단계로, Gartner에 따르면 이 단계에는 "의사 결정의 핵심 요소를 적절히 자동화하여 알고리즘 SCP[공급망 계획]로의 이동"이 포함됩니다. 우리는 오랫동안 예측을 가능한 한 자동화하여 계획에 관련된 사람들이 예외적이고 변화하는 상황에 대한 컨텍스트 지식을 자유롭게 적용할 수 있다고 주장해 왔습니다. 어떤 경우에는 예측을 무시하고 조정할 수 있습니다.

이 추가 여유 시간과 함께 S&OP의 가장 큰 장점 중 하나인 시나리오 계획을 사용하여 다양한 수요 및 공급 중단의 "가정" 모델을 생성하는 것을 활용하지 않겠습니까? 그렇게 하면 데이터가 이러한 시나리오 중 하나로 표류하고 있음을 시사하기 시작할 때 이미 교차 기능 계획을 수립한 것입니다. 이를 통해 시장의 변화에 ​​보다 신속하게 대응할 수 있으며 이상적으로는 보다 신속한 대응을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

S&OP를 지원하는 최고의 소프트웨어는 기상 예측 시스템처럼 작동하는 "확률적" 또는 확률 예측 방법을 사용하여 가장 가능성이 높은 결과에 가중치를 둔 다양한 가능한 결과를 제공합니다.

다음은 일부 예외적인 COVID-19 계획 이야기입니다.

Ulabox:가정 음식 배달에 대한 증가하는 수요 충족. 일부 회사의 경우 COVID-19로 인해 수요가 급증했습니다. 스페인 최초의 순수 온라인 슈퍼마켓인 Ulabox는 예외적인 수요 급증에 효율적으로 대응했습니다. 회사는 다중 계층 환경에서 운송 시간, 용량 제약, 유통 기한 문제 및 기타 요인에 대한 변경의 영향을 이해할 수 있었습니다. 한 가지(이 경우 예측)를 변경함으로써 시스템은 재고 방법과 문제가 발생할 수 있는 위치를 이해합니다. 이 "상업적 재정의" 기능은 Ulabox가 위기 상황에서도 모든 "A급"에 대한 목표 서비스 수준을 달성하는 데 도움이 됩니다.

프랭크:수요를 더 잘 이해하기 위해 협력합니다. 스위스에 본사를 둔 주방 장비 제조업체인 Franke는 전 세계 50개 이상의 지역에서 고급 계획 소프트웨어를 사용합니다. S&OP 프로세스를 지원하기 위해 상업적 재정의, 예외적인 수요 필터링, 더미 수요 추가, 판매 일정 부분 폐쇄 고려를 포함하여 공급망 중단을 최소화하는 다양한 기능을 활용합니다. 이러한 기능을 통해 Franke는 극심한 수요 변화 속에서 보다 정확한 예측을 생성할 수 있었습니다.

이러한 조정된 예측 값은 상업 재정의를 계획 시스템으로 다시 가져오기 전에 지역 시장에서 이틀 동안 해당 지역에 대한 조정된 예측을 미세 조정할 수 있는 "협업 허브"를 통해 공유됩니다.

McDonald's Mesoamerica:레스토랑 문제 해결. COVID-19가 식당에 미치는 영향은 상당합니다. McDonald's Mesoamerica의 경우 주요 과제는 물량 감소와 예측 불확실성입니다. 또한 팀은 부패하기 쉬운 제품을 관리하면서 매우 높은 서비스 수준을 충족해야 합니다. 회사는 창고별, 위치별, 품목별 모든 재고를 거의 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 쇠고기, 유제품 또는 베이커리 제품과 같은 범주에 대해 지역별로 통합할 수 있습니다. 남쪽 또는 북쪽, 또는 국가 또는 단일 창고.

팀은 현재 단기 예측 작업을 하고 있습니다. 4년 간의 정보에 의존하는 대신 이틀 간의 정보를 사용하여 COVID-19의 현실을 모델링합니다. 이러한 도구 덕분에 회사는 주요 결정을 매우 효율적으로 내릴 수 있었습니다.

S&OP, 데이터 및 계획 소프트웨어의 성숙도를 높이는 것은 단순히 위기를 관리하기 위한 것이 아닙니다. 긍정적인 시장 변화를 활용하고 이익을 얻을 수 있는 것을 포함하여 기업이 탄력 있고 경쟁력 있고 모든 것에 대비할 수 있도록 합니다.

David Barton은 ToolsGroup의 북미 총괄 책임자입니다.