데이터 활용으로 공급망 최적화 실현하기

오늘날 창고에게 변화 탐색은 필수 역량입니다. 기술 발전과 소비자 수요가 속도를 따라잡지 못하면 도태되게 만들기 때문입니다. 이 방정식에서 점점 더 중요한 것은 빅데이터를 활용한 의사결정입니다. 그러나 딜로이트(Deloitte)가 설명하듯, 빅데이터를 활용한 공급망 최적화는 "관련 데이터 선택, 정확한 데이터의 꾸준한 흐름 보장, 데이터를 유용한 해석으로 변환"을 요구합니다. 따라서 창고 같은 조직이 빅데이터를 수용하는 것뿐만 아니라, 그 데이터의 관리와 분석을 마스터하여 의사결정에 활용하는 것이 중요합니다.

데이터 소스 이해하기

창고와 공급망의 다른 조직들은 여러 범주에 걸쳐 대량의 데이터를 생성합니다. 모든 조직이 모든 데이터 소스를 같은 정도로 활용하지는 않겠지만, 다양한 데이터 소스와 그것이 공급망에 미치는 영향을 이해하는 것은 최적화에 필수적입니다. Logistics Viewpoints는 공급망 최적화에 관련된 데이터 소스를 유용하게 분류했습니다:

• 창고 데이터 – 보관 용량, 장비, 인력, 계약.
• 재고 데이터 – 물량, 가치, 유통 센터 할당.
• 마스터 제품 데이터 – 모든 제품과 서로의 관계(공유 속성, 물리적 특성 등).
• 생산 데이터 – 생산 능력 및 제품 포트폴리오.
• 물량 데이터(물류 데이터) – 공장에서 유통 센터로, 시설 간 재고 이전, 또는 고객 직접 배송 등 인바운드 또는 운송 중인 제품 물량.
• 재무 데이터 – 운송, 창고, 생산, 재고 데이터를 포함한 종합 데이터.
• 수요 데이터 – 예측 및 전망 데이터뿐만 아니라 추세 분석을 위한 실제 과거 데이터 포함.
• 정성적 데이터 – 고객 서비스, 리드 타임, 기타 비즈니스 요구 사항 같은 소프트 팩터 포함.

창고는 이러한 다양한 데이터 세트의 몇 가지 요소만 생성하지만, 거의 모든 데이터 세트가 창고 운영에 도미노 효과로 영향을 미칩니다. 공급망 관련 모든 데이터를 수집하고 분석하면 창고 데이터만 분석할 때보다 더 넓고 심층적인 전체 공급망 그림을 얻을 수 있어, 창고 운영자가 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

숲에서 길 잃지 않기

이 모든 데이터는 큰 그림을 제공하지만, 창고 운영자와 기타 공급망 임원은 분석 마비에 빠지지 않도록 주의해야 합니다. 모든 추세와 데이터 포인트를 분석하고 해부하려 하면 금방 제자리걸음을 하게 됩니다.

대신, 이 가용 데이터 소스를 큰 그림 통찰을 위해 사용하되, 비즈니스 가치를 진정으로 창출할 데이터가 무엇인지 결정하십시오. CFO.com 기고자인 Regenia Sanders와 Jason Meil은 "계획은 종종 가장 어려운 단계지만, 채찍 효과(bullwhip effect)를 고려할 때 비용에 가장 큰 영향을 미치는 경향이 있다."고 설명합니다. 빅데이터는 계획 정확성을 지속적으로 개선하는 것으로 입증되었으므로, 이를 활용하여 운영의 모든 측면을 미세 조정하십시오.

선도 기업에서 단서 얻기

샌프란시스코 대학은 소매 거인 월마트(Walmart)를 프로파일하며, 2015년 1월 종료 회계연도 기준 4,860억 달러 매출로 2014년 대비 100억 달러 증가했음을 지적합니다. 월마트가 저가격을 기반으로 구축된 브랜드임을 고려하면, 월마트가 무언가를 제대로 하고 있음은 분명합니다. 월마트는 전통적 공급망을 마스터했을 뿐만 아니라, 이커머스 및 기타 트렌드를 활용하기 위해 기술에 투자합니다. 이 모든 것을 정확히 올바르게 수행하는 것은 단순한 우연이 아닙니다.

월마트는 공급업체 관리 재고(VMI), 공급업체와의 더 나은 협력 및 협업, 기술을 통한 다양한 주체 상호 연결로 실질적 효율성 증대를 달성하는 등 다양한 전술을 활용하여 현존하는 가장 효율적인 공급망 중 하나를 구축했습니다. 이는 그렇지 않으면 전반적으로 비용이 상승하는 경제에서 월마트가 브랜드를 구축한 저가격을 유지할 수 있게 했습니다. 월마트의 성공이 빅데이터 분석에만 기반한 것은 아니지만, 데이터는 예측, 전망, 혁신적 의사결정을 강화하여 공급망 전반에 존재하는 가능성을 완전히 실현하는 데 중요한 역할을 했습니다. 물론 모든 회사가 다음 월마트가 되는 것을 목표로 하지는 않지만, 데이터를 스마트하게 활용하여 혁신을 주도하고 공급망을 최적화하면 모든 회사가 최대 잠재력을 실현할 수 있습니다.