서비스 제공업체가 진정한 지속가능성을 실현하는 3가지 검증된 전략

소비자의 79%가 지속가능성을 바탕으로 구매 선호도를 변경하고 있으며, 이들은 기업의 행동을 면밀히 살펴 진정한 지속가능성 실천 기업과 '그린워싱(greenwashing)' 기업을 구별합니다.

팬데믹은 이러한 선호를 강화했습니다. 소비자의 65% 이상이 천연 자원의 희소성에 대해 더 신중해졌으며, '뉴 노멀'에서 전반적인 소비 영향에 더 주의를 기울이겠다고 답했습니다.

CEO와 비즈니스 리더들은 적응 압박을 느끼고 있습니다. 93% 이상이 소비자가 기업의 환경적 영향에 대해 책임을 물을 것이라고 믿습니다.

아직 행동에 나서지 않았다면, 제품 수명주기 관리, 역물류, 자원 최적화를 재고함으로써 물류 기업과 서비스 제공업체가 지속가능한 변화를 도입할 수 있는 3가지 핵심 영역을 소개합니다.

제품 수명주기 관리

서비스화(servitization) 모델에서 서비스 제공업체는 최첨단 유지보수를 제공함으로써, 거래 중심의 고객-기업 관계를 판매 시점을 넘어 제품과 서비스의 활용 단계까지 확장합니다. 이는 기업이 제품 수명주기를 더 잘 통제하고 제품이 고객에게 최적으로 작동하도록 보장할 기회를 제공합니다. 서비스 제공업체는 노후화 시점을 파악하고, 제품을 회수·재활용·재조립해 수익성을 높이고 유해 물질이 매립되지 않게 할 수 있습니다. 그러나 기술적 지원 없이는 이러한 순환 접근 방식을 채택할 수 없습니다.

기술은 제품 수명주기 관리에서 필수적입니다. 예를 들어, 서비스화 모델을 채택한 제조업체는 전사적 자원 관리(ERP) 소프트웨어를 활용해 연장된 수명주기 동안 제품을 유지보수, 재생, 재활용, 지원할 수 있습니다.

이 소프트웨어는 환경 발자국 관리 도구를 통합해 제품 수명주기 전반의 환경 발자국을 파악하고 의사결정을 지원합니다. 여기에는 제품에 사용된 소비 후 폐기물 비율 등이 포함되며, 제조업체가 부품 재활용을 극대화하고 지속가능성 과제를 선제적으로 해결하는 데 도움을 줍니다. 단일 플랫폼에서 운영을 통합함으로써 기업은 비즈니스 전반에 걸쳐 지속가능한 관행을 실행할 책임을 완전히 질 수 있습니다.

반품 및 수리

역물류는 단순히 부품 관리의 역방향이 아니라, 서비스 자체의 축소판입니다. 대부분의 서비스 기업에서는 고객으로부터 자산이나 부품을 회수하고, 수리 또는 교체한 후 다시 고객에게 돌려주는 과정을 포함합니다. 하지만 순환 경제의 도래로 더 많은 기업이 이 복잡한 프로세스 관리에 직면해 있습니다.

고객의 폐기 부품이 반품되면, 이를 적절히 처리하는 것이 새로운 과제입니다. 기업은 이제 내부 자재를 어디로 보낼지, 무엇이 재활용 가능하며, 재활용 불가능한 자재를 매립하지 않고 안전하게 폐기하는 방법을 고려해야 합니다. 서비스 기업은 ERP, 기업 자산 관리, 현장 서비스 관리의 통합 제품군을 통해 고객의 재활용 프로세스를 주도하게 되었습니다.

수리-회수 주기를 관리하기 위해 기업은 IoT 센서를 활용해 재주문부터 반품 및 교체 구성까지 모든 것을 자동화할 수 있습니다. 이 데이터 수집은 집중적인 자산 관리를 가능하게 해, 예기치 못한 고장과 그에 따른 예비 부품 및 서비스 엔지니어 비용을 방지합니다.

반면 ERP 소프트웨어는 새로운 반품 고려 사항을 반영해 폐기 부품 반품을 관리하는 데 도움을 줍니다. 여기에는 반품 자재 승인 등 다양한 반품 재고 인식 방법 관리부터, 기술자가 장비를 수리하고 부품을 교체할 때 현장 서비스 역물류 채널을 통해 반입되는 자재 추적까지 포함됩니다. 이 프로세스에 대한 더 큰 통제는 기업이 효율성을 높이고 더 지속가능한 관행을 도입할 기회를 파악하도록 합니다.

자원 최적화

폐기물과 역물류의 관계는 명확하지만, 폐기물 관리는 계획 및 일정 최적화에도 동일하게 중요합니다. 인공지능 기반의 이 최적화 수준은 자동 일정 수립과 부품 추천을 넘어 지속가능성을 위한 발판이 됩니다. 진정한 최고 수준의 최적화 시스템은 다중 시간 지평 계획을 내장해, 조직에 서비스 제공 프로세스의 모든 요소를 다루고 비즈니스 비효율을 해결할 도구를 제공합니다.

실시간 일일 계획부터 장기 전략 계획까지, 기업은 이 최적화 엔진을 활용해 반복 작업을 자동화하고, 서비스 기업의 기술자 수에 맞춰 확장 가능한 실시간 자원 조정을 제공하며, 하루, 계절, 연도 등 필요한 단위별 계획 통찰을 얻을 수 있습니다. 구체적으로 최적화 시스템은 차량, 작업, 위치 데이터를 입력하는 복잡한 알고리즘을 사용해 약속, 인력, 외부 변화에 따라 기술자 경로를 재조정합니다. 이는 이동 시간, 티켓-송장 간 시간, 약속 시간, 재고 부족을 최소화해 탄소 발자국 저감, 연료 소비 절감, 도로 위 트럭 수 감소를 돕습니다.

마르네 마틴(Marne Martin)은 IFS의 서비스 관리 부문 사장입니다.