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노트북으로 계획을 검토 중인 엔지니어

공급망 계획: 정의와 적용 방안

공급망 계획은 원자재에서 완제품, 공급업체에서 고객에 이르기까지 상품의 제조 및 배송을 최적화합니다. 기본적으로 공급망 계획은 부족과 과잉 사이의 균형을 맞추는 수요 중심의 활동입니다.

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공급망 계획 개요

불과 몇 년 사이에 공급망은 배경에서 이루어지던 운영에서 매일 뉴스의 헤드라인을 장식하는 주제로 변모했습니다. 이는 더 이상 팬데믹의 여파 때문만이 아니라, 변동성이 일상적인 현상이 되었기 때문입니다. 지정학적 긴장, 기상 이변, 강화되는 무역 규칙, 노동력 제약은 이제 정기적으로 글로벌 네트워크를 재편하고 있습니다. AI, 자동화 및 고객 기대치도 변화의 속도를 계속 가속화하고 있습니다.

공급망은 디지털 혁신, 지속적인 계획 및 실시간 적응성에 의해 정의된 시대에 진입하고 있습니다. 조직은 회복탄력성, 고급 가시성, AI 지원 의사결정에 우선순위를 두고 갈수록 불안정한 환경에서 경쟁력을 유지하고 있습니다.

최신 공급망 계획 담당자는 대응력, 정확성, 민첩성을 갖추어야 하며, 디지털 기능을 활용하여 빠르게 변화하는 고객 수요, 증가하는 비용 압력, 예측할 수 없는 글로벌 이벤트에 대응해야 합니다.

공급망 계획이란?

사람들은 공급망 계획이라고 하면 주로 재고와 물류에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 하지만 공급망 계획은 그 이상입니다. 실제 제품 및 제조의 경우 원자재를 재배하고 채굴하는 공급업체를 관리하는 것부터 시작하여 상품이 진열대나 현관문으로 배송되는 순간까지, 심지어 반품, 재활용, 역물류에 이르기까지 그 범위가 넓습니다. 또한 공급망 계획은 소비자의 쇼핑 습관, 리뷰와 피드백, 끊임없이 변화하는 쇼핑 행동 등 모든 단계의 소비자들로부터 정보를 얻습니다.

공급망 계획 프로세스의 구성요소

최상의 통합 솔루션을 통해 공급망 계획의 핵심 측면을 최적화, 조정 및 중앙 집중화할 수 있습니다. 독립형 솔루션으로도 사용할 수 있지만 함께 사용하면 더욱 강력한 기능을 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

수요 예측

수요 예측과 수요 관리를 개선하는 것이 더 나은 통합 비즈니스 계획의 핵심이라는 것은 두말할 나위가 없습니다. 기업은 원자재 소싱부터 라스트 마일 배송 및 주문 처리까지 공급망 운영 전반을 관리하기 위해 정확한 수요 예측을 활용합니다.

재고 관리

재고 관리를 통해 실제 필요한 것보다 더 많은 재고를 보유하거나 비용을 지불하지 않고도 서비스 수준 목표를 달성할 수 있습니다. 복잡한 유통망을 간소화하고 수요 변동에 대응하기 위해서는 먼저 이러한 재고 문제를 해결하는 방법을 배워야 합니다. 클라우드 기반의 통합 계획 솔루션은 상호 보완적인 데이터 세트와 고급 분석을 통해 재고에 대한 단일 통합 뷰를 제공하여 더 정밀도 높은 예측 권장 사항을 제공합니다.

대응 및 공급 계획

대응 및 공급 계획의 선진사례는 AI와 머신러닝이 제공하는 인텔리전스를 통해 조직이 운영 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 더 탄력적이고 효율적이며 적응력이 뛰어난 비즈니스 공급망을 구축할 수 있습니다.

판매 운영 계획(S&OP)

영업 및 운영 계획은 영업, 생산, 재고, 마케팅과 같은 주요 공급망 동인의 정보를 바탕으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 기회를 제공합니다. S&OP 프로세스를 개선하기 위해서는 더 나은 데이터를 사용하고, 성과 지표를 엄격하게 정의하며, 전사적으로 목표와 목적을 조정하여 명확한 역할과 기대치를 개발, 정의, 실행할 수 있도록 해야 합니다.

수요 기반 자재 소요 계획(DDMRP)

자재 조달은 전통적으로 과거 수요 데이터 분석을 통해 이루어졌지만, 수요 변동이 심하고 불확실한 시기에는 분명한 한계가 있는 접근 방식입니다. 하지만 오늘날의 솔루션에는 예측 모델이 포함됩니다. 기존 MRP를 확장한 수요 기반 자재 소요 계획(DDMRP)은 조직의 제품 품질 저하 없이 민첩성과 적응력을 높일 수 있도록 지원합니다.

공급망 모니터링

공급망의 중심에는 공급망 컨트롤 타워로 알려진 데이터 대시보드가 있어 공급망의 모든 구성요소에 대한 실시간 엔드 투 엔드 가시성을 제공합니다. 오늘날의 공급망 모니터링은 AI, 머신러닝, 협업 정보 공유를 통해 공급망과 제조 프로세스의 모든 단계를 개선할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

SCM의 AI에 대해 자세히 알아보기
AI가 적용된 최신 SCM 솔루션은 계획부터 조달, 제조 등 모든 공급망 프로세스를 원활하게 조정하고 통합하는 전반적인 공급망 오케스트레이션을 촉진합니다.

공급망 계획에서 통합 비즈니스 계획(IBP)까지

기존의 공급망 기술과 수동 프로세스는 속도, 가시성, 민첩성에 대한 현대의 요구를 충족시키지 못합니다. 비즈니스 계획 솔루션은 강력한 AI 기반 최적화 알고리즘, 고급 분석 및 실시간 예측 기능을 통합하여 이러한 요구사항을 충족하도록 진화해야 하며, 이를 통해 기업은 필요에 따라 계획을 동적으로 조정하고 공급망 성과를 최적화할 수 있습니다. 마찬가지로 중요한 것은 공급망 계획 기술의 각 측면을 최대한 활용하기 위해 계획 솔루션이 진정으로 통합되어야 한다는 점입니다.

클라우드 통합 비즈니스 계획 솔루션은 확장성과 유연성을 제공하여 조직이 비즈니스 성장을 수용하고 타사 시스템과 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 공급망에 대한 전체적인 관점을 제공하여 다양한 팀과 이해관계자 간의 협업을 촉진하고 과거에 효율적인 계획 프로세스를 방해했던 사일로를 무너뜨릴 수 있습니다.

통합 계획 솔루션은 공급망 계획 프로세스를 간소화함으로써 기업이 운영 효율성을 개선하고 오늘날의 복잡한 공급망 환경을 헤쳐 나갈 수 있도록 지원합니다.

성공적인 공급망 계획의 예

새로운 기술 솔루션을 통합함으로써 더 나은 공급망 계획을 달성할 가장 좋은 방안 중 하나는 이미 추진 경험이 있는 기업을 살펴보는 일입니다. 공급망 전략과 계획을 최적화하기 위해 새로운 기술과 접근 방식을 성공적으로 통합한 전 세계 기업들의 사례 연구는 다음과 같습니다.

마이크로소프트(Microsoft)

마이크로소프트(Microsoft) 소프트웨어에 대해 들어보지 못한 사람을 찾기란 쉽지 않지만, 마이크로소프트(Microsoft)가 판매하는 기기도 이 기술 기업의 또 다른 중요 성공 요인입니다. 이 하드웨어 비즈니스는 42,000개 이상의 활성 재고 관리 단위와 108개 국가에서 운영하는 33곳 이상의 제조 및 유통 센터로 구성된 마이크로소프트(Microsoft)의 복잡한 기기 공급망을 기반으로 합니다. 마이크로소프트(Microsoft)는 다양한 새 기기를 출시하려는 계획을 갖고 있었으며, 규모 확장에 따르는 상당한 재고 및 공급망 리스크를 방지하기 위해서는 수동 프로세스와 스프레드시트를 디지털 방식으로 전환해야 한다는 점을 직시하게 되었습니다. 이러한 전환의 목표는 비즈니스 데이터에 대한 통합된 뷰를 구축하고, 사전 예측 능력을 높이고 사후 대응을 줄이고, 계획자가 더 합리적이고 신속하게 의사결정을 내릴 수 있게 하는 것이었습니다. 계획자는 SAP의 통합 비즈니스 계획 및 협업 툴과 마이크로소프트(Microsoft)의 Azure 툴을 함께 사용하여 비즈니스 전반에서 실시간 데이터를 캡처함으로써 다양한 시나리오를 생성 및 비교하고 시뮬레이션과 더욱 현실적인 계획을 생성합니다. 이 회사는 빅데이터 및 AI 기능을 통해 계획 주기를 5일에서 1일 미만으로 단축했으며, 향상된 예측 기능으로 미화 5억 5천만 달러 이상에 해당하는 재고 리스크를 방지할 수 있게 되었습니다. 마이크로소프트(Microsoft)는 또한 더 나은 인사이트와 실행 가능한 인텔리전스를 통해 고객 매출 기회를 늘려 약 5,000만 달러의 수익 증가를 달성하고 있습니다.

셔터플라이(Shutterfly)

맞춤형 연하장 또는 사진첩을 온라인으로 주문해 본 적이 있다면 실수나 지연이 허용되지 않음을 잘 알고 있을 것입니다. 셔터플라이(Shutterfly)는 우수한 품질과 빠른 턴어라운드 타임에 대한 고객의 기대를 지속적으로 충족하여 맞춤형 사진 제품 및 사용자 지정 디자인 전자상거래 시장의 리더가 되었습니다. 많은 부분을 커스터마이즈할 수 있는 제품, 그리고 큰 계절적 수요 변동이라는 특성상 고객 수요 예측과 공급망 계획은 셔터플라이(Shutterfly)가 해결해야 할 중요한 과제입니다. 셔터플라이(Shutterfly)는 사일로화된 수동 방식의 예측 및 계획 프로세스에서 예측 불가능성을 없애기 위해 포괄적이고 통합된 공급망 공급업체 관리 및 가시성을 제공하는 SAP Integrated Business Planning for Supply Chain 솔루션을 도입했습니다. AI 기반의 공급망 분석 및 What-if 시뮬레이션은 이해관계자에게 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하며, 재고 계획과 이행을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 통합된 계획 및 예측 기능을 제공합니다. 이제 셔터플라이(Shutterfly)는 고객 수요를 정확하게 예측하고 관련 완제품을 기반으로 구성요소 수준의 실시간 예측을 수행할 수 있게 되어 공급망 운영 효율성과 고객 만족도 및 수익성을 극대화하고 있습니다.

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AI가 공급망 계획을 재구성하는 방법

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