재고 최적화: 리스크 및 낭비 최소화
재고 최적화는 효율성을 극대화하고 비용을 최소화하며 고객 수요를 충족하기 위해 재고 수준을 전략적으로 관리하고 제어하는 프로세스입니다.
재고 최적화 개요
재고 최적화는 수요를 충족하고 예상치 못한 공급망 중단에 대비하는 동시에 낭비성 잉여 재고를 방지하기 위해 적절한 재고를 보유하는 방법으로, 리스크와 기회에 신속하게 대응할 뿐 아니라 이를 예측하고 적절히 대비할 수 있는 민첩한 방식으로 활용할 수 있습니다.
그 어느 때보다 중요해진 재고 최적화
모든 비즈니스 리더들이 동의하듯이 재고 최적화는 사회 동향, 자연재해, 정치, 경제, 경쟁 등의 여러 요인에 취약하므로 공급망 관리에서도 특히 어려운 요인으로 꼽힙니다. 전 세계를 강타한 코로나19 팬데믹은 모든 글로벌 공급망 중단의 근본 원인이 되었고 전통적인 공급망 관행의 변동성 문제가 집중적으로 조명되는 계기가 되었습니다.
또한 과거에는 소비자가 허용하는 최대 배송 시간이 일주일 이상이었을 때 기업은 두 개 정도의 대형 창고면 그럭저럭 버틸 수 있었습니다. 반면 오늘날에는 아마존 효과로 당일 또는 익일 배송을 요구하는 소비자가 늘고 있습니다. 이러한 추세로 인해 기업은 유통 센터를 여러 개 운영해야 하고 재고 관리도 여러 곳에서 해야 하기 때문에 재고 최적화에 엄청난 영향을 미치고 있습니다. 그뿐만 아니라 온라인 쇼핑 이용이 사상 최고를 기록하고 있으며 온라인 선택의 폭이 넓어지면서 소비자 브랜드 충성도가 하락하고 있습니다. 이러한 변화로 많은 기업이 전례 없는 수준의 경쟁에 직면하게 됐고 수익 마진과 허용 오차가 축소됐습니다.
"공급망 문제는 정말 까다롭습니다."
일론 머스크(Elon Musk)
재고 관리와 재고 최적화의 차이
두 가지 모두 같은 재고 관련 공급망 운영의 일부지만 특정 방식을 정의하자면 전체 카테고리가 '재고 관리(inventory control)'이고 그 아래로 재고 관리(inventory management)가 있으며 그 안에 재고 최적화가 있습니다.
재고 관리는 재고 최적화를 포함한 모든 재고 관리 작업을 포괄합니다.
재고 관리(inventory management)는 모든 재고 운영에 높은 생산성과 효율성 목표를 설정하는 목적과 관련이 있습니다. 현대 비즈니스와 공급망 계획 기술은 공급망 관리자에게 공급망 내 모든 연결에 대한 향상된 가시성을 제공하여 이러한 프로세스를 지원합니다. 또한 사물 인터넷(IoT)과 클라우드로 연결된 기기 및 자산은 자동화를 통해 제조의 효율성을 강화할 수 있습니다. 생산, 창고 및 물류 프로세스 역시 인공 지능(AI), 머신러닝, 로봇 공학, 로봇 프로세스 자동화 등의 지능형 기술을 적용하여 효율성을 높입니다.
재고 최적화는 이익 마진 및 손실 최소화와 특히 더 관련된 재고 관리의 하위 집합입니다. 잉여 재고를 보유하면 손실과 낭비가 발생합니다. 공간을 차지하고 불필요한 재고가 발생하며 판매되지 않는 경우가 많거나 할인 가격에 판매되어야 하는 경우가 생깁니다. 반면 팬데믹 시기에 목격했듯이 공급 부족과 예기치 못한 수요는 재고라는 동전의 이면과 같아서 잠재적 수익의 손실과 브랜드 피해라는 형태로 비용이 발생합니다. 따라서 재고 최적화의 목표는 수요를 최대한 정확하게 예측하고 회사 재고의 재무 산출을 극대화하는 것입니다.
재고의 여러 유형
소비자의 관점에서 재고는 주로 완제품으로 구성됩니다. 그러나 기업에 재고는 비축, 유지 및 보충해야 하는 모든 것을 의미합니다. 수프를 만드는 회사라면 토마토 재배에 사용되는 종자에서부터 식료품점까지 제품을 배송하는 회사 배송 트럭의 연료에 이르기까지 모든 것이 '재고'가 될 수 있습니다. 이렇게 보다 총체적인 방식으로 재고 관리를 바라보면 재고 관리가 얼마나 복잡한지 더 잘 이해할 수 있습니다.
기본 재고 유형에는 네 가지가 있습니다.
- 원자재: 최종적으로 완제품이 되는 모든 재고입니다.
- 공정 중 재고(WIP): 명칭에서 알 수 있듯이 현재 준비 및 포장 중인 모든 재고입니다. 비용이 많이 들고 리스크가 있는 단계이므로 재고 최적화 솔루션을 적용해 비용 및 시간 면에서 가장 효율적인 프로세스를 찾을 수 있습니다.
- 완제품: 가장 일반적으로 인식되는 재고의 의미로, 포장되어 즉시 판매 가능한 상태를 말합니다.
- 유지보수, 수리 및 운영(MRO): 품목의 제조, 생산 및 납품에 필요한 모든 재고입니다. 재고 최적화는 소비자용이 아닌 이러한 품목의 잉여와 부족의 균형을 가장 잘 조절하기 위해 적용됩니다.
기존 재고 최적화의 과제
공급망과 창고가 존재한 이래로 재고 최적화 달성에 가장 큰 과제 중 하나가 '딱 알맞은 수준'과 '지나치게 많은 수준' 사이에서 균형을 맞추는 것이었습니다. 예전부터 수요 예측은 과거의 데이터에 의존하는 방식이었습니다. 재고 최적화와 수요 예측 전문가의 실력이 제아무리 뛰어나도 인간 분석과 예측이 달성할 수 있는 부분은 많지 않습니다. 따라서 전문성이 아무리 적용돼도 레거시 시스템 기반의 선형 공급망은 앞으로도 계속 취약할 것입니다. 가장 일반적인 과제에는 다음과 같은 것이 있습니다.
빅 데이터를 수집, 관리하지 못하는 레거시 시스템: 연결되지 않은 수동 기술로는 비정형 이종 데이터의 방대한 양을 처리할 수 없습니다. 그런데 이러한 데이터가 AI, 머신 러닝, 고급 분석 등과 같은 스마트 기술의 적용을 받을 때 리스크 예측에서 수요 예측까지 정확성이 가장 높게 달성됩니다.
급변하는 고객 수요: 매년 신속한 배송 및 맞춤형 제품에 대한 소비자 수요가 증가하고 있습니다. 또한 제품 수명 주기가 그 어느 때보다 짧아졌습니다. 기업이 이러한 수요를 충족하기 위해 물류 및 공급망 네트워크를 강화하려면 많은 비용이 들기 때문에 재고 최적화의 정확도 향상이 요구되고 있습니다.
경쟁 심화: 인더스트리 4.0과 연결된 지능형 공급망 기술의 영향으로 기업은 모든 것을 중앙 허브에서 관리하여 그 어느 때보다 빠르게 사업을 시작하고 성장할 수 있게 되었고, 이는 전례 없는 수준의 경쟁과 소비자 선택으로 이어졌습니다. 따라서 경쟁 우위를 제공해줄 수 있는 재고 최적화 솔루션에 대한 수요가 늘고 있습니다.
기상 이변 및 자연재해: 매년 파괴적인 폭우와 산불의 빈도가 증가하고 있습니다. 물론 이러한 재해를 정확하게 예측할 수 있는 방법은 없지만 고급 분석과 클라우드 연결 솔루션을 사용하는 재고 관리자는 재해로 인해 수요가 약화된 기간에도 정확한 예측을 할 가능성이 충분히 있습니다.
기본적인 재고 최적화 예측 프로세스 기반의 구축
각 비즈니스에는 재고 최적화 문제가 다양하게 발생합니다. 특정 계절상품이나 B2B 제품의 경우 꽤 간단한 프로세스가 가능하지만 대형 소매업체 같은 경우 SKU가 수백, 수천 개가 될 수 있고 시장 및 고객 기반이 상당히 불안정할 수 있습니다.
재고 최적화를 뒷받침하는 기본 방식은 수십 년간, 아니 수 세기 동안 바뀌지 않았습니다. 그러나 바뀐 것이 있다면 이러한 프로세스를 강화하는 소프트웨어 솔루션과 이를 실행하는 전문가입니다. 하지만 가장 정교한 디지털 시스템도 여전히 다음과 같이 익숙한 전통적 재고 최적화 프로토콜과 공식에 상당 부분 기반을 두고 있습니다.
ABC 분석: 인기가 가장 많은 제품과 가장 없는 제품, 그리고 수익성이 가장 높은 제품과 가장 낮은 제품을 식별합니다. 전통적으로 과거 판매 데이터를 분석하는 방식입니다. 그러나 고급 분석과 스마트 기술 덕분에 지금은 동향을 더 잘 예측하고 재고 요구사항의 증감을 사전에 예측할 수 있습니다.
수요 예측: 예측 분석으로 고객 수요를 예측합니다. 또한 추세 또는 리스크를 예측하는 데 사용됩니다. 앞서 설명한 바와 같이 전통적으로 과거 데이터에 좀 더 의존하는 프로세스지만 이제는 재고 관리 소프트웨어를 통해 공급망 관리자가 공급 부족과 낭비의 위험을 최소화하고 보다 정확하게 수요를 예측할 수 있습니다.
자재 소요량 계획(MRP): 제조를 위한 계획, 일정 관리 및 재고 관리를 처리하는 시스템입니다. 레거시 MRP 시스템은 점차 통합 비즈니스 계획 시스템과 정확성 및 회복 탄력성이 강화된 수요 기반 MRP(DDMRP) 시스템으로 대체되고 있습니다.
재주문점 공식: 재주문 필요성이 발생하기 전의 최소 재고량을 반영합니다. 심지어 매우 유사한 제품 내에서도 다를 정도로 제품마다 다르기 때문에 전통적으로 복잡한 프로세스입니다. 예를 들어 흰색 양말과 검은색 양말의 재주문점이 다를 수 있습니다. 재고 최적화 기술은 가장 복잡한 다중 위치 재고 수준을 어디서나 실시간으로 정확하고 가시적으로 유지할 수 있습니다.
영구 재고 관리: 제품의 재고 회전율이 빠른 일용 소비재(FMCG)와 특히 관련된 프로세스입니다. 이러한 영구 재고 관리 프로세스는 스마트 기술이 접목될 때 옴니채널 구매 접점에서 완전히 자동화될 수 있습니다. 또한 머신 러닝을 통해 시간이 지날수록 툴이 더 스마트해지고 정확해져 뉴스, 동향, 일기 예보까지 주시하여 실시간 통찰력과 재고 상태 보고를 제공할 수 있습니다.
안전 재고 및 재고 버퍼: 예상치 못한 경우에 현실적인 재고 버퍼가 존재하도록 보장하는 프로세스입니다. 하지만 재고 부족과 낭비가 모두 소득의 손실을 초래했기 때문에 공급망이 시작된 이후 해결이 필요한 근본적인 문제가 되었습니다. 최신 공급망 소프트웨어 솔루션은 재고 관리 프로세스에 속도, 연결성 및 고급 데이터 분석 기능을 제공합니다. 따라서 기업이 놀라운 정확성으로 재고 완충 마진을 최적화할 수 있습니다.
재고 최적화 시스템: 이점 및 결과
역사적으로 전략적 재고 최적화의 경우 아주 조금만 개선이 이뤄져도 그 이점이 비용 절감과 이익 마진 향상으로 실현될 수 있었습니다. 통합 비즈니스 프로세스와 재고 관리 소프트웨어가 적용되면 이러한 이점은 더 강력해지고 측정 가능해지며 소프트웨어는 시간이 지날수록 학습과 조정을 거쳐 더욱 개선됩니다.
비즈니스 전반에 대한 가시성 향상: 재고 최적화 소프트웨어로 향상된 투명성이 영업, 마케팅, 회계에서 원자재 공급업체, 글로벌 파트너, 자산, 비용까지 확장됩니다. 또한 클라우드 연결성을 기반으로 공급망에 관련된 모든 팀이 실시간으로 협업할 수 있습니다.
수요 예측 및 예측 기능의 개선: 스마트 기술은 비즈니스 내외의 소스에서 수집한 복잡한 데이터를 처리하여 정확한 예측과 통찰력을 제공할 수 있습니다. 공급망 기술이 AI 및 머신 러닝의 지원을 받을 때 예측 분석 및 수요 예측은 정확성과 통찰력이 강화됩니다.
보다 정교한 최적화 결과: 복잡하고 다양한 데이터 세트를 분석할 수 있는 스마트 시스템으로 재고 관리자가 수익성이 가장 높은 제품뿐 아니라 어떤 SKU에 어떤 위치가 가장 적합한지, 어떤 조합의 제품이 연중 어느 시기에 가장 잘 판매되는지 등을 파악할 수 있습니다.
확장성: 기업은 성공, 일반적인 성장, 예기치 못한 이벤트, 계절적 변동 등 다양한 이유로 인해 빠른 확장이 필요합니다. 스마트 소프트웨어 및 최신 데이터베이스는 무한대로 확장 가능하며 운영을 글로벌 규모로 확장 및 최적화할 수 있습니다.
다단계 재고 최적화(MEIO)를 통한 성과 강화
복잡한(특히 글로벌) 공급망은 기존 재고 최적화의 기초에 기반하지만 최신 공급망과 클라우드 기술의 적용을 통해 글로벌 운영에 대한 보다 중앙 집중화된 실시간 파악이 가능한 MEIO 솔루션에서 이점을 얻을 수 있습니다. 효과적인 MEIO 솔루션은 여러 위치의 재고 잔고를 동시에 최적화하여 공급망의 각 연결 또는 계층에서 최적의 재고 수준을 제안합니다.
MEIO 접근 방식을 사용하는 제조업체는 공급망을 포괄적으로 확인하며 수요 예측을 분석할 수 있습니다. 또한 아마존 효과와 씨름하고 있는 기업이 MEIO 솔루션을 사용할 경우 오늘날의 지리적으로 분산되어 있는 소규모 재고에 대처할 수 있습니다.
재고 계획 선진사례를 활용하여 시작하기
최신 기술과 스마트 솔루션은 공급망 관리의 모든 영역에 엄청난 이점을 제공할 수 있지만 결국 기업을 운영하는 것은 운영 방식과 사람입니다. 클라우드 연결은 팀과 전 세계 공급망 파트너가 상호 연결될 수 있도록 돕습니다. 따라서 견실한 운영 방식과 효율적인 재고 계획 전략을 공유하고 보상함으로써 업무에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.
- 강력한 수요 예측 기법을 사용하세요. 수요 예측은 기업이 재고 관리와 리소스 구매, 인바운드 물류, 제조, 재무 계획, 리스크 평가 등 기타 프로세스를 전략화하는 방법을 알려주는 주요 요인입니다.
- 재고 예산을 1분기 우선순위로 지정하세요. 모든 비즈니스에는 연중 주기와 변화가 있습니다. 분기별로 재고 예산을 편성할 때 공급망 계획자는 보다 현실적이고 달성 가능한 목표와 KPI를 설정할 수 있습니다.
- 표준 재고 검토 시스템을 구현하세요.
시스템 검토는 다양한 유형의 재고에 맞게 맞춤화될 수 있으며 효율성 제고 및 워크플로우 간소화에 도움이 될 수 있습니다. 복잡한 조직이 비즈니스 내에 여러 시스템을 사용하는 경우는 드물지 않습니다. 중요한 것은 일관성을 갖고 계획을 수립하는 것입니다. 재고 검토 시스템에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
연속 검토 시스템: 이 모델에서는 주기마다 동일한 수량의 항목에 대한 주문이 있고, 재고 관리자가 재고 수준을 지속적으로 모니터링하며, 항목의 수량이 지정된 수준 이하로 떨어질 때마다 재고를 보충해야 합니다.
정기 검토: 이 모델의 경우 재고 관리자들이 각 비즈니스 주기 내에 동시에 제품을 주문합니다. 주기가 끝나면 해당 시점의 품질 수준을 기준으로 필요한 재고를 주문합니다. 이 시스템은 재주문 수준을 고정해서 사용하지 않으며 회전이 느린 제품에 더 효율적입니다.
- 고객의 의견을 경청하세요. 많은 기업이 대다수의 이야기에만 귀를 기울여 가장 의견이 많은 피드백을 기초로 의사결정을 내립니다. 최고의 재고 관리 소프트웨어 솔루션은 모든 고객과 구매자의 데이터를 정기적으로 수집하고 분석하여 해당 의견에 대한 통찰력과 권장사항을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 따라서 정보와 데이터를 기반으로 재고 관리 결정이 이뤄지기 때문에 재고 최적화 노력을 뒷받침할 수 있습니다.
- JIT(just-in-time) 및 온디맨드 원칙을 사용하세요. 제품 수명주기가 단축되고 속도와 개인화에 대한 소비자 수요가 증가하면서 재고 최적화의 신속성과 민첩성이 요구됩니다. 3D 프린팅과 로봇 자동화와 같은 기술을 통해 기업은 가상 재고를 보유할 수 있게 되었습니다. 또한 공급망 제조와 물류는 갈수록 온디맨드 제공업체와 공급업체의 네트워크를 사용하여 운영되고 있습니다. 그뿐만 아니라 재고 관리자는 지능형 소프트웨어를 사용하여 데이터를 기반으로 재고 최적화 결정을 실시간으로 자신 있게 내릴 수 있습니다.
재고 계획 및 최적화 강화를 위한 다음 단계
여타의 비즈니스 혁신과 마찬가지로 재고 최적화와 공급망 팀 전반에 원활한 의사소통을 확립하는 것이 중요합니다. 이를 위해 가장 먼저 할 것은 사일로를 제거하고 강력한 변경 관리 및 커뮤니케이션 전략을 개발하며 팀 리더와 소통하는 것입니다. 직원과의 대화는 현재 리스크 및 기회에 대한 정보의 보고와 같아서 실행 가능한 재고 계획과 최적화 전략을 수립하는 데 활용할 수 있습니다. 소프트웨어 벤더 역시 재고 최적화 여정을 진행할 수 있는 로드맵을 개발하는 데 도움을 제공할 수 있습니다.