고성숙도 공급망도 코로나19엔 미준비: 설문조사 결과

코로나19가 조직들에게 공급망에 대해 가르쳐준 게 있다면, 대다수가 이 팬데믹 동안 직면할 도전에 준비되지 않았다는 사실입니다.

많은 기업이 막대한 매출 손실과 감원을 겪었습니다. 자본 지출 방식을 깊이 들여다보고, 생존과 고객 만족을 위해 어떤 변화가 필요한지 이해해야 했습니다.

베루젠(Verusen) 최근 설문조사에 따르면, 단 10% 기업만이 코로나19가 조직에 미칠 영향에 완전히 준비되었다고 느꼈습니다. 기업 규모, 위치, 산업 다양했으며, 응답 대다수는 북미에서 나왔습니다.

대다수 응답자가 초기에 공급망 성숙도 수준을 '높음' 또는 '최고'로 평가했지만, 코로나19는 개선이 필요한 영역과 채워야 할 격차를 즉각 드러냈습니다.

하버드비즈니스스쿨 윌리 시(Willy Shih) 교수는 "기업의 과제는 경쟁력을 약화시키지 않으면서 공급망을 더 복원력 있게 만드는 것"이라며 "그 과제를 풀려면 관리자가 먼저 취약점을 이해하고, 팬데믹 훨씬 전부터 했어야 할 여러 조치를 고려해야 한다"고 말했습니다.

설문 완료 후, 대부분 기업이 두 가지 뚜렷한 전략 모드에 있음을 알 수 있었습니다. 첫째는 '배를 띄워두기(Keep the boat afloat)' 멘탈리티로, 중요 직접·간접 자재에만 지출을 엄격히 제한하는 것입니다. 둘째는 원자재와 부품 공급을 보호하기 위해 새롭고 더 복원력 있는 글로벌 공급망 전략을 구축하는 것입니다.

설문 추가 핵심 발견사항:

• 팬데믹 최초 60일간 공급망 조직 최우선순위는 현금 보전과 운전자본 관리였습니다. 현재는 인력 계획과 1차 공급업체 리스크 관리로 초점이 이동한 듯합니다. 팬데믹 끝이 안 보이는 상황에서, 기업들은 기존 것 유지 시도보다 솔루션 구현으로 새로운 표준에 적응하고 있습니다.
• 공급망 전문가 71%가 연관 데이터 관리와 간접 자재 관리가 팬데믹 기간 중요한 최적화 전략이라 느꼈습니다. 간접 자재 최적화에 좋은 통제력을 가졌고, 깨끗한 데이터 부족 해결 솔루션을 갖춘 조직은 극소수에 불과했습니다.
• 조직 61%가 여전히 내부 지식과 엑셀 스프레드시트 같은 일반 도구에 의존해 간접 자재 최적화를 관리했습니다. 대부분 구체적 최적화 기술이 없어 이니셔티브를 발전시키지 못했습니다.
• 팬데믹 전 조사 기업 중 3분의 1만 재고 데이터와 자재 최적화에 어떤 식으로든 AI를 활용했습니다.

세계가 낡은 프로세스를 간소화하고 향상시킬 신기술을 계속 수용함에 따라, 공급망 산업도 예외가 되어선 안 됩니다. AI 화제가 계속되지만, 공급망 종사자들은 수년간 학습으로 뒷받침되지 않은 '첨단 AI' 주장 기술은 경계해야 합니다.

실사를 수행하고 특정 니즈에 적합한 올바른 기술을 제대로 선정한 이들에게, AI 기술은 데이터 관리와 재고 프로세스 혁신에 천지 차이를 만들 수 있습니다. 코로나19는 자재 재고 관리의 미래 상태 최적화가 비용 절감과 운전자본 축소에 필수적임을 보여주었습니다.

디지털 트랜스포메이션 기술은 수개월이나 수년이 아닌 즉시 투자수익률(ROI)을 보여줘야 합니다. AI를 도입하기로 했다면, 항상 학습하고 효과를 입증할 데이터를 가진 기술을 구현해야 합니다.