재고최적화

재고 최적화는 수요와 공급의 변동성을 고려하면서 대규모의 재고 보유 단위(SKU)에 대해 자본 투자 제약이나 목표와 서비스 수준 목표를 균형 있게 조정하는 방법이다.

재고 관리 과제

모든 기업은 공급량을 고객 수요에 맞춰야 하는 과제를 안고 있다. 회사가 이 과제를 얼마나 잘 관리하느냐가 수익성에 큰 영향을 미친다.^[1] 기업이 수요 급증에 대비하기 위해 제품을 과다 구매한 후 추가 제품을 폐기하는 전통적인 "빈둥빈둥빈둥 퍼지" 재고 주기와 달리, 재고 최적화는 예상 고객 수요에 보다 효율적으로 공급을 매칭하고자 한다.^[2] APQC 개방형 표준 데이터는 중앙 회사가 2011년 현재 연간 매출의 10.6%의 재고를 보유하고 있음을 보여준다. 일반적인 재고자산의 장부원가는 재고자산의 10.0% 이상이다. 그래서 중간 회사는 수익의 1% 이상을 재고로 지출하지만, 일부 회사들의 경우 그 수가 훨씬 더 많다.^[3]

또한 재고 보유량은 가용현금에도 큰 영향을 미친다. 가동자금이 프리미엄인 상황에서 기업들이 재고 수준을 최대한 낮게 유지하고 재고를 최대한 빨리 매각하는 것이 중요하다.^[4] 월스트리트의 애널리스트들이 기업의 실적을 보고 실적 예측을 할 때, 그리고 추천을 사고 팔 때, 재고는 항상 그들이 고려하는 가장 중요한 요소들 중 하나이다.^[5] 연구 결과 전체 제조업 수익성과 재고 턴 간의 상관관계가 77%로 나타났다.^[6]

재고 관리에 대한 도전은 '롱테일' 현상으로 인해 많은 기업이 각각 판매 빈도가 낮은 다수의 제품에서 총 매출의 더 큰 비중을 차지하고 있다.^[7] 보다 정교한 시장의 요구를 충족시키기 위해 필요한 제품 주기가 더 짧고 더 빈번하게 이루어짐에 따라 더 많은 제품과 부품이 포함된 공급망을 관리할 필요성이 대두되고 있다.^[8] 따라서 기업은 이것이 재고자산에 어떻게 영향을 미치는지 그리고 그러한 제품들이 제시하는 기회를 어떻게 잡을 수 있는지를 이해할 필요가 있다.^[9]

동시에 기획빈도와 타임버킷은 월/주 단위에서 매일, 관리형 스타킹 입지는 유통센터 내 수십 개에서 판매 시점(POS)에 수백, 수천 개로 이동하고 있다. 이는 수요 변동성이 높은 시계열로 이어진다.^[10] 이는 현대 공급망 관리의 주요 과제 중 하나인 소위 "풍선효과"를 설명하고 있는데, 이는 종종 실제 수요의 작은 변화를 유발하여 인식된 수요에 훨씬 더 큰 변화를 일으키게 하고, 이는 결국 기업들이 재고에서 필요한 것보다 더 큰 변화를 일으키도록 오도할 수 있다.^[11]

최적화되지 않은 접근 방식

재고 최적화가 없으면 기업들은 일반적으로 엄지손가락 규칙이나 단일 단계 계산을 사용하여 재고 목표를 설정한다. 경험 법칙은 일반적으로 공급 일수를 커버리지 대상으로 설정하는 것을 포함한다. 단일 단계 계산은 단일 위치의 단일 품목을 살펴보고 수요를 충족하는 데 필요한 재고량을 계산한다.^[12]

결정론적 대 확률론적

재고 최적화 모델은 확률 분포에 의해 기술된 가변 상태와 함께 모델 내 매개변수에 의해 고유하게 결정되는 모든 변수 상태의 결정론적 또는 확률론적일 수 있다.^[13] 확률적 최적화는 공급 불확실성을 고려한다. 예를 들어, 해외 공급자의 주문의 6퍼센트가 1-3일 늦고, 1퍼센트는 4-6일 늦고, 5퍼센트는 7-14일 늦고, 8퍼센트는 14일 이상 늦는다.^[14]

확률적 최적화는 공급망 전문가가 직면한 과제 중 최우선 과제인 수요 변동성도 고려한다.^[15] 예를 들어 경영진은 500대 판매확률 65% 400대 판매확률 20% 600대 판매확률 15%를 전망하고 있다. 높은 서비스 수준은 비용 초과, 과도한 재고 및 소방으로 달성할 수 있지만, 변동성의 원인을 파악하고 적절히 계획함으로써 더 높은 수익성을 달성할 수 있다. 그 결과는 결정론적 접근법보다 재고자산 요구사항을 더 잘 이해하는 것이다.^[16]

싱글 대 멀티 에클론

단일 에클론 위치 문제는 단일 타입의 문제로, 자재 흐름이 나오거나 소재지로 들어가는 자재 흐름은 무시할 수 있다. 다원적 문제에서는 인바운드 상품과 아웃바운드 상품 모두 관련이 있다. 예를 들어, 물류센터(DC)를 위치시켜야 하는 경우, 발전소에서 DC로 운송하는 비용과 DC에서 고객으로 운송하는 비용을 모두 고려해야 한다. 다원적 문제의 경우, 인바운드 및 아웃바운드 흐름의 균형을 목표로 하는 제약조건을 고려해야 한다.^[17]

순차적 단일 절론 접근법은 수요를 예측하고 각 절론에 필요한 재고를 별도로 결정한다. 멀티 에클론 재고 최적화는 다양한 노드의 수요 변동성과 상위 에셀런의 성능(리드타임, 지연, 서비스 수준)을 기반으로 네트워크 전체의 올바른 재고 수준을 결정한다.^[18]

멀티 에클론 재고 최적화는 공급망 전체에서 재고 수준을 전체적으로 검토하는 동시에 주어진 수준 또는 다른 에클론 재고가 다른 에켈런에 미치는 영향을 고려한다. 예를 들어, 소매점 아울렛에서 판매되는 제품이 유통 센터 중 하나에서 공급되는 경우, 유통 센터는 공급망의 한 쪽과 아웃렛을 각각 나타낸다. 아울렛에 필요한 재고량은 물류센터로부터 받은 서비스의 기능임을 분명히 해야 한다. 업스트림에서 제공되는 서비스가 좋을수록 다운스트림에서 필요로 하는 보호가 작아진다. 멀티 에클론 재고 최적화의 목표는 이러한 모든 에셀런에 걸쳐 안전 재고 수준을 지속적으로 업데이트하고 최적화하는 것이다.^[19]

멀티 에클론 재고 최적화는 엔드 투 엔드 공급망 전체에 걸쳐 재고를 최적화하기 위한 기술 접근법의 상태를 나타낸다. 복수의 단계를 모델링하면 시간 단계적 수요에 따른 안전재고와 함께 사이클 재고, 프리빌드 등 다른 유형의 재고자산을 정확하게 예측할 수 있다. 재고 최적화의 일환으로 공급업체 성과, 고객 서비스 및 내부 자산 지표를 지속적으로 모니터링하여 지속적인 개선이 가능하도록 해야 한다.^[20]

혜택들

기업들은 재고 최적화를 채택하여 재정적 이익을 달성했다. IDC Manufacturing Insights의 연구에 따르면, 재고 최적화를 활용했던 많은 조직들이 1년 만에 재고 수준을 최대 25%까지 낮추고 2년 이내에 50% 이상의 현금흐름을 할인받은 것으로 나타났다.^[21]

영국에 본사를 둔 세계 최대의 전자제품 및 유지보수 제품 유통업체인 전기 컴포넌트는 재고 최적화를 통해 보다 높은 서비스 수준을 달성하고 재고를 줄임으로써 3,600만 파운드의 수익을 올렸다.^[22] 캐스트롤은 재고 최적화를 활용해 2년 만에 평균 35%의 완제품 재고를 줄이는 한편 서비스 수준(라인 채우기 비율로 정의)을 9%까지 높였다.^[23] Smiths 그룹의 사업부인 Smiths Medical은 수요의 변동성과 공급의 변동성을 더 잘 다루기 위해 재고 최적화를 사용하였고, 따라서 제조 주기를 완화하는 동시에 언더스트와 오버스트럭의 위험을 줄였다.^[24]

참고 항목

• 재고
• 재고이론
• 공급망관리
• 실행 계획
• 수학적 최적화

참조