3D 모델링으로 재고·자재 관리 효율성 높이기

계속 확대되는 글로벌 도전 과제로 인해, 과거 몇 년간 매년 최소 20개 기업 중 1곳이 1억 달러 이상 비용이 드는 공급망 혼란을 겪었다고 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company) 최근 보고서가 밝혔습니다.

원자재 시장에서 원자재나 직접 자재의 매매는 글로벌 팬데믹 전부터 항상 리스크를 수반했습니다. 팬데믹 발발 후 원자재 공급망은 특히 취약한 것으로 드러났는데, 일관성 없는 수작업 프로세스, 단절된 시스템, 접근 불가능한 스프레드시트가 발목을 잡았습니다. 공급망 혼란 원인에 대한 가시성 부족으로 원자재 생산자, 트레이더, 소비자는 급변하는 환경에 대응할 수 없었습니다.

원자재를 생산, 조달, 거래하는 기업들은 명확하게 정의된 프로세스와 디지털 기술이 지원하는 혜택을 실현하려 합니다. 이들 기업에게 리스크를 식별하고 혼란에 신속 대응하지 못하는 것은 특히 비용이 큽니다.

맥킨지가 2020년 2분기 공급망 임원 60명을 설문조사한 결과, 73%가 공급업체 문제를 겪었고, 75%가 생산·유통에 어려움을 겪었으며, 거의 절반이 계획과 의사결정 지연을 경험했습니다. 더 말해주는 것은, 인력과 공급 파트너가 원격 격리된 시기에 무려 85% 기업이 핵심 프로세스를 지원할 충분한 디지털 기술이 부족하다고 보고했다는 점입니다.

수년간 많은 기업이 원자재용으로 설계된 공급망 솔루션을 이용해 구매, 판매, 이동, 보관, 처리를 지원하며 관련 리스크를 관리해왔습니다. 그런 애플리케이션은 자산 평가와 추적에 필수적이지만, 특히 비축장, 벌크 터미널, 창고, 항만 터미널 등 중요한 이송 지점에서 전문적 공급망 지원 필요성은 여전합니다.

사물인터넷, 인공지능, 머신러닝, 3D 모델링 같은 신기술이 원자재 추적·관리를 더 쉽게 만들고 있습니다. 이들은 기업이 농장과 공장에서 보관 시설, 항만, 가공 공장에 이르기까지 상품 상태에 대한 중요한 질문에 답하기 시작하게 합니다. 하지만 원자재 라이프사이클 전반에 걸친 통합된 뷰 없이는, 그런 기술들이 글로벌 기업이 복원력을 구축하고, 자산을 더 지능적으로 관리하며, 현장 조건이 지속적으로 변하는 상황에서 실시간 의사결정을 내리는 데 필요한 가시성 수준을 제공하지 못합니다.

원자재 공급망 전반의 복원력 구축은 오늘날 중요한 우선순위입니다. 예기치 못한 혼란에 더 민첩하게 대응하고 더 빠르게 회복하는 능력이 그 어느 때보다 절실합니다.

생산자, 구매자, 트레이더는 생산·가격 최적화, 거래소 참여, 손실 헤지를 위한 계약·금융상품 설계 등 다양한 전략 포트폴리오로 리스크 완화에 능숙합니다. 하지만 팬데믹의 교훈이 명확히 했듯, 리스크는 원자재 라이프사이클의 모든 지점에 내재되어 있습니다. 캐파는 있지만 공급업체 주문 이행 여부가 안 보이는 제분소는 대체 조달을 확보할 수 없습니다. 출하품 수령할 보관 캐파 부족이 창고 공간 확보를 위한 비싼 쟁탈전을 유발합니다. 표준화된 비축 프로세스로는 품질을 충분히 정밀하게 검증해 자재를 자신 있게 블렌딩하기 어렵습니다.

이 변동성을 정복하려는 조직은 공급망 전반에 더 세밀한 뷰가 필요합니다. 원자재 라이프사이클은 생산자, 운송업체, 보관·가공 시설, 트레이더, 소비자의 글로벌 네트워크를 포함합니다. 체인 각 지점에서 사람, 프로세스, 기술이 분단위 의사결정을 위해 원활하게 연결되어야 합니다.

직접 자재를 다루는 기업은 표준 비축장 관리와 창고 자동화 관행을 넘어, 현장에서 일어나는 일에 대한 더 깊은 가시성을 제공하는 정밀 모델링 도구를 받아들여야 합니다. 장비와 상품에 대한 더 세밀한 뷰로 무장하면, 실시간으로 운영을 동적으로 조정해 처리량을 늘리고, 품질을 더 유연하게 관리하며, 작업 계획을 시뮬레이션해 더 빠른 의사결정이 가능합니다.

보관, 블렌딩, 이송 작업은 업스트림과 원자재 공급망에서 가장 중요한 터치포인트 중 하나입니다. 이 활동들은 이상적으로 자산 가시성 제공, 시설 이용률 개선, 궁극적으로 게이트 처리량 증대를 지원하는 효율적이고 전문적인 벌크 터미널 자동화 솔루션에 의해 지원됩니다.

3D 모델링은 비축장과 터미널 운영에 새로운 수준의 가시성과 통제를 가져옵니다. 현장 운영자는 3D '플라이어라운드(Fly-around)' 사용자 인터페이스에서 모든 자산을 보며 수령, 이송, 적재 작업을 더 효과적으로 계획·실행할 수 있습니다. 3D 모델링으로 기계 간 근접 작업이 가능해집니다(10미터 대신 1미터 이내). 더 효율적 성과와 처리량 증대 지원 외에도, 3D 모델링은 비축장의 풋프린트를 효과적으로 확대해 시설 확장 없이 추가 재고 보유를 가능하게 합니다.

비축 관리의 과학은 계속 진화 중입니다. 하지만 잘 쌓인 비축조차 품질과 처리량 사이에서 계약 요건 충족을 위해 끊임없이 저울질해야 하는 과제를 생산자에게 안깁니다.

비축에 대한 실시간 가시성 없이는 생산자는 계약 미이행과 벌금 부과 리스크에 노출됩니다. 벌금을 피하려 많은 생산자가 품질 매개변수를 2%까지 초과 달성하는 쪽으로 오판합니다.

오늘날 3D 모델링은 자재가 비축으로 유입될 때 스캔하고, 그 데이터를 모델링해 비축의 '디지털 트윈(Digital Twin)'을 운영자에게 제공함으로써 비축을 더 정밀하게 관리하게 합니다. 모델은 상품이 적재, 회수, 블렌딩, 구매자에게 인도되는 실시간 품질 이슈를 계산합니다. 즉, 비축이 다중 소스에서 적재되고, 그 레이어들이 다양한 방식으로 회수되어 블렌딩되어 배송되는 동안, 비축 운영자는 수령부터 인도까지 비축 품질에 대한 정밀하고 심지어 예측적인 이해를 갖게 됩니다.

이런 통찰은 다중 적용이 가능합니다. 사전 프로그래밍된 이벤트 시퀀스에 의존해 프로세스를 자동화하는 대신, 운영자는 독특한 제어 기법을 적용해 컨베이어 벨트에서 여러 작업을 실행하고 즉석에서 동적으로 조정할 수 있습니다. 더 이상 벨트를 고정 기간 돌리고, 비우고, 다시 시작할 필요가 없습니다.

예측 시뮬레이션은 머신러닝을 이용해 비축 관리에 대한 새로운 질문을 던지고 답합니다: 주어진 비축장이나 벌크 터미널에 최적의 비축 개수는? 고객에게 더 많은 가치를 주기 위해 어떤 요소를 결합하는 게 최선? 어떤 자재를 분리 보관해야 하나? 적재하며 블렌딩하는 게 나은가, 선상에서 블렌딩하는 게 나은가? 소비자 브랜드처럼 '개인화'되거나 맞춤형 사일로를 제공하려면 무엇을 따라야 하나?

이 질문들에 답하려면 이질적 소스 전반의 방대한 데이터 접근이 필요합니다. 점점 더 자신을 차별화하려는 기업들은 단순히 운영 최적화를 위해가 아니라, 원자재 시장이 어떻게 계속 번영할지 재구상하기 위해 공급업체, 판매자, 구매자, 트레이더의 연결된 네트워크에 의존해야 할 것입니다.

팬데믹이 초래한 혼란은 원자재 관리자들이 공급망 전반의 비즈니스 프로세스를 마스터해야 할 필요성을 드러냈습니다. 동시에 그 체인을 가로지르는 자산(사람, 프로세스, 기술)에 대한 더 깊은 이해를 개발해야 합니다. 팬데믹은 공급망에서 가장 취약한 지점에서 저스트인타임 관리의 결정적 중요성을 이해하게 도왔습니다.