공급망 관리(Supply chain Management)

공급망 관리란?

공급망 관리는 제품과 서비스를 효율적이고 효과적으로 생산하여 최종 고객에게 제공하는 것을 목표로 공급망의 운영을 계획, 구현 및 제어하는 프로세스입니다. 공급망 관리는 제품 및 서비스의 소싱, 조달, 생산 및 제공과 관련된 모든 활동의 조정 및 최적화뿐만 아니라 정보 흐름 및 금융 거래 관리를 포함합니다.

공급망 관리의 핵심 요소는 공급업체 관리, 재고 관리, 생산 계획 및 일정, 물류 및 운송 관리, 고객 서비스입니다. 효과적으로 공급망을 관리하는 기업은 비용을 절감하고, 제품 품질 및 배송 시간을 개선하고, 고객 만족도를 높이고, 마켓플레이스에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 

공급망 관리의 주요 요소

효과적인 공급망 관리를 위해서는 공급업체, 제조업체, 유통업체 및 소매업체를 포함한 다양한 이해 관계자 간의 협력이 필요합니다. 다음은 공급망 관리의 주요 요소입니다. 

1. 계획: 공급망 전략 개발, 수요 예측, 재고 수준 설정 및 생산 일정 개발이 포함됩니다.
2. 소싱: 공급업체 식별, 계약 협상 및 공급업체와의 관계 관리가 포함됩니다.
3. 생산: 생산 일정 관리, 품질 관리 및 운영 최적화를 포함한 제조 프로세스 관리가 포함됩니다.
4. 재고 관리: 공급망 관리의 가장 중요한 요소 중 하나인 재고 관리는 재고 수준 모니터링, 수요 예측 및 주문 수량 관리를 포함하며, 고객은 추가 재고를 보유하지 않고도 원하는 제품을 얻을 수 있습니다.
5. 물류 및 운송: 공급망 관리의 필수 구성 요소로서, 운송, 창고 보관 및 유통 등 공급업체에서 고객으로의 제품 이동 관리를 포함합니다. 효율적인 운송 시스템과 물류 네트워크는 배송 시간을 개선하고 운송 비용을 절감할 수 있습니다. 
6. 정보 관리: 공급망에 대한 가시성을 확보하고 공급업체, 제조업체 및 고객 간의 데이터 공유를 포함하여 공급망 전체의 정보 흐름을 관리하는 것이 포함됩니다.
7. 협력: 공급업체, 파트너 및 고객과의 효과적인 협력은 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 성과를 향상시키는 데 매우 중요합니다. 

공급망 관리에서 예측이 중요한 이유

예측은 공급망 관리의 중요한 요소입니다. 이를 통해 조직은 필요한 안전 재고의 정확한 양을 결정하고 보다 중요하게는 정보에 입각하여 고객 요구를 정확하게 충족할 수 있는 재고 수준을 관리하는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

물론 기업은 이 두 가지 외에도 다음과 같은 다양한 이유로 공급망 예측을 활용합니다.

• 재고 관리: 수요를 예측함으로써 재고 수준을 최적화하여 재고 부족 위험을 최소화하고 과잉 재고를 방지할 수 있습니다.
• 비용 절감: 예측은 폐기물 감소 및 생산 최적화에서 운송 비용 절감에 이르기까지 공급망 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
• 효율성 향상: 정확한 예측은 리드 타임을 줄이고 생산 일정을 최적화하며 긴급 배송의 필요성을 최소화하여 공급망 효율성을 향상시킬 수 있습니다
• 추세 분석: 잠재적인 공급망 타격을 식별하고 사전 조치를 취하면 비즈니스 운영에 대한 부정적인 영향을 완화할 수 있습니다. 예를 들어, 원자재 부족을 예측하는 기업을 공급업체와 협력하여 추가 재고를 확보하거나 부족분을 고려하여 생산 일정을 조정할 수 있습니다.

공급망 예측 유형

일반적인 예측 방법은 다음과 같습니다.

• 지수 평활법: 가중 평균법의 한 형태로, 보다 최근의 관측값에는 오래된 값보다 더 큰 가중치가 부여되며, 시간이 지남에 따라 지수적으로 가중치가 감소합니다. 
• 이동 평균 예측: 특정 수치의 과거 관측치의 평균을 계산하고 해당 값을 사용하여 미래 값을 예측합니다. 시계열의 변동을 완화하고 시간 경과에 따른 추세를 식별하는 데 이상적입니다. 
• 자기회귀누적이동평균(ARIMA): 과거 값을 활용하여 미래 값을 예측하는 시계열 분석 및 예측 방법입니다. 18개월의 시간 범위 내에서 가장 정확한 방법론입니다. 
• 다중 집계 예측 알고리즘: 다중 모델과 집계 기법을 결합하여 예측 정확성을 향상시키는 하이브리드 예측 방법론입니다. 
• 상향식 예측: 각 개별 제품, 서비스 또는 시장 세그먼트에 대한 수요나 판매를 추정하는 방법입니다. 그런 다음 이 정보를 집계하여 전체 추정을 개발합니다.

공급망 관리가 비즈니스에 미치는 영향 

효과적인 공급망 관리는 다음과 같이 비즈니스에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 

1. 비용 절감: 효과적인 공급망 관리는 조직이 조달, 생산, 물류 관련 비용 및 재고 운반 비용을 줄이고 낭비를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
2. 고객 서비스 향상: 효과적인 공급망 관리는 조직이 제품 및 서비스를 적시에 제공함으로써 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
3. 민첩성 향상: 효과적인 공급망 관리는 고객의 수요 변화나 시장 조건에 빠르게 대응할 수 있게 함으로써 조직의 민첩성을 향상시킬 수 있습니다. 예상치 못한 공급망 타격이 발생할 경우 민첩하게 대응하여 새로운 상품 흐름과 새로운 공급망 네트워크 구성을 찾는 것이 중요합니다. 방대한 양의 상세 데이터, 빠른 처리 및 평가해야 하는 많은 시나리오를 고려하여 결정해야 합니다.
4. 경쟁 우위: 효과적인 공급망 관리는 조직이 고객에게 제품과 서비스를 더 빠르고 저렴한 비용으로 제공할 수 있도록 함으로써 경쟁 우위를 제공합니다. 

데이터가 공급망 관리의 핵심인 이유

데이터와 효과적인 데이터 관리는 효과적인 공급망 관리에 매우 중요한 요소로서 기업이 프로세스를 효과적으로 관리하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 다음은 공급망 관리 개선에 데이터를 활용하는 몇 가지 주요 방법입니다. 

1. 수요 예측: 데이터는 조직이 수요를 예측하고, 추세를 식별하고, 재고 수준을 계획하는 데 도움이 됩니다. 정확한 수요 예측은 조직이 재고 수준을 최적화하고 재고 부족을 줄이는 데 도움이 됩니다. 모든 데이터 소스를 활용하는 효과적인 데이터 관리를 통해 조직은 과거 판매/영업 데이터, 고객 수요 데이터 및 시장 동향과 같은 항목을 수집하고 분석하여 수요 예측 정확도를 개선할 수 있습니다.
2. 공급망 가시성: 데이터를 사용하여 공급망에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 이해 관계자는 잠재적인 병목 현상을 식별하고 타격에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 가시성과 최적화를 위해서는 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있는 능력이 필요합니다. 현재의 많은 공급망 시스템은 전체 데이터 세트를 관리하지 못하며 이런 규모의 문제를 최적화할 수 없기 때문에 공급망을 분할해야 합니다.
3. 성능 모니터링: 데이터를 사용하여 공급업체 성과, 물류 성과 및 기타 핵심 성과 지표를 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 개선 영역을 식별하고 공급망 성과를 최적화할 수 있습니다.
4. 리스크 관리: 데이터를 사용하여 공급망 위험을 식별하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 위험을 사전에 완화하고 공급망의 연속성을 확보할 수 있습니다. 

5. 데이터 공유: 오늘날의 공급망에서는 기업의 경계를 넘어서 고객 및 공급업체와 협력하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 고객과 데이터를 공유하면 고객의 수요를 더 잘 이해할 수 있으며, 원자재에 대한 수요 예측을 공급업체와 공유하면 더욱 안정적인 공급이 가능합니다.

전반적으로, 데이터 및 효과적인 데이터 관리는 공급망 관리에 있어 중요한 역할을 하며, 공급망 전체에 걸친 데이터 수집, 구성 및 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 개선이 필요한 영역을 식별하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 공급망 프로세스를 최적화하여 비용을 절감하고, 효율성을 개선하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

공급망 관리에 중요한 데이터 소스

공급망 관리에는 조직 전반에 걸친 다양한 활동 및 프로세스 조정을 통해 고객에게 상품과 서비스를 적시에 효율적으로 제공하는 것이 포함됩니다. 정보에 입각한 결정을 내리고 공급망 운영을 최적화하기 위해 다양한 유형의 데이터가 사용됩니다. 공급망 관리에 사용되는 일반적인 데이터 유형은 다음과 같습니다. 

1. 수요 데이터: 제품 또는 서비스에 대한 수요를 예측하는 데 사용됩니다. 과거 판매 데이터, 시장 동향, 고객 행동 및 미래 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있는 기타 관련 정보가 포함됩니다. 
2. 인벤토리 데이터: 제품 및 원자재의 재고 수준을 추적하는 데 사용됩니다. 재고 수준, 리드 타임 및 재주문 시점과 같은 정보가 포함됩니다. 
3. 운송 데이터: 공급망을 통한 상품 및 서비스의 이동을 추적하는 데 사용됩니다. 배송 일정, 운송업체 실적 및 배송 시간과 같은 정보가 포함됩니다. 
4. 생산 데이터: 생산 공정을 모니터링하고 효율적으로 운영되고 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 생산 일정, 기계 성능 및 노동 생산성과 같은 정보를 포함합니다. 
5. 공급업체 데이터: 공급업체와의 관계를 관리하고 공급업체의 의무 이행 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 공급업체 성과, 계약 조건 및 가격과 같은 정보가 포함됩니다. 
6. 재무 데이터: 공급망의 재무 성과를 추적하는 데 사용됩니다. 비용, 마진 및 수익과 같은 정보를 포함합니다.

공급망 데이터 관리의 5가지 기본 단계는 무엇인가요?

1. 데이터 수집: 이 단계에서 기업은 공급업체, 고객, 물류, 공급업체 및 내부 시스템을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 데이터에는 판매, 재고 수준, 생산 일정, 배송 상태 및 공급 업체 성과에 대한 정보 등이 포함되며 데이터 형식은 정형, 비정형, 반정형 등으로 다양합니다. 
2. 데이터 분석: 이 단계에서 기업은 다양한 도구와 기술을 사용하여 첫 번째 단계에서 수집된 데이터를 분석합니다. 데이터 마이닝, 예측 분석 및 머신 러닝 알고리즘 등이 포함됩니다. 의사 결정에 정보를 제공하고 공급망 성과를 개선할 수 있는 패턴, 추세 및 인사이트를 식별하는 것을 목표로 합니다. 
3. 데이터 공유: 이 단계에서 기업은 공급업체, 물류 제공업체 및 고객을 포함한 공급망 파트너와 데이터를 공유합니다. 이는 원활한 조정을 가능하게 하고 불확실성을 줄이며 공급망 전반에 대한 가시성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 
4. 데이터 시각화: 이 단계에서 기업은 데이터 시각화 도구를 사용하여 두 번째 단계에서 생성된 인사이트와 분석 결과를 시각적으로 표시합니다. 차트, 그래프 및 대시보드 등으로 시각화할 수 있으며, 이를 통해 관리자들은 우려되는 부분을 빠르게 식별하고 대응할 수 있습니다. 
5. 지속적인 개선: 이 단계에서 기업은 이전 단계에서 얻은 인사이트를 활용하여 공급망 성과를 지속적으로 개선합니다. 공급망 효율성을 최적화하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 개선하기 위해 프로세스, 정책 및 시스템을 변경하는 것 등이 포함됩니다.

Databricks가 최고의 공급망 관리 플랫폼인 이유

Databricks 레이크하우스 플랫폼을 사용하면 분석의 정확도와 깊이 그리고 신속성을 모두 충족시켜 탄력적이고 예측 가능한 공급망을 구축할 수 있습니다. Databricks는 수요를 예측 또는 감지하거나 공급망 계획 및 최적화를 수행하기 위한 확장 가능하고 세분화된 예측을 통해 의사 결정의 정확성을 개선하여 매출 성장과 비용 절감을 가능하게 합니다. 다음은 Databricks 레이크하우스 플랫폼이 공급망 관리에 가장 적합한 몇 가지 이유입니다. 

1. 확장성: Databricks는 대량의 데이터를 처리하고 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있으므로 대량의 공급망 데이터를 관리하는 데 이상적인 플랫폼입니다. Databricks는 공급망 관리에 중요한 센서 데이터, 소셜 미디어, 트랜잭션 데이터 등 모든 소스와 형식의 데이터를 통합할 수 있습니다. 
2. 실시간 분석: Databricks는 공급망을 효과적으로 관리하는 데 중요한 실시간 분석을 지원합니다. 실시간 분석을 통해 조직은 수요 변화 또는 공급망 타격과 같은 공급망 이벤트를 실시간으로 모니터링하고 대응할 수 있습니다. 
3. 머신 러닝러닝: Databricks는 조직이 예측 모델을 구축하여 공급망을 최적화할 수 있는 고급 머신 러닝 기능을 제공합니다. 머신 러닝을 활용하여 조직은 수요 예측을 개선하고 재고 비용을 줄이며 물류 및 운송 운영을 최적화할 수 있습니다. 
4. 보안: Databricks는 민감한 공급망 데이터 관리에 중요한 암호화, 액세스 제어, 규정 준수 인증 등 강력한 보안 기능을 제공합니다. 
5. 협업: Databricks 레이크하우스 플랫폼은 여러 팀원이 공급망 관리에 중요한 데이터 분석 및 모델링 작업을 함께 수행할 수 있는 협업 기능을 제공합니다. 협업 기능은 팀 내 효율적인 작업과 합리적인 의사 결정에 도움이 됩니다. 
6. 데이터 공유: 레이크하우스는 모든 컴퓨팅 플랫폼으로 실시간 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 개방형 솔루션과 전사적으로 공유된 데이터를 중앙에서 관리하고 감사할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 공급업체 및 협력업체와 신뢰를 바탕으로 데이터 자산을 공유할 수 있어 비즈니스 조율에 도움이 되고, 동시에 보안과 규정 준수 요구 사항에도 부합할 수 있습니다.

Databricks 레이크하우스가 소매업, 제조업및 모든 산업 분야에서 어떻게 탄력적이고 예측 가능한 공급망을 구축하고 비용과 효율성을 지속적으로 최적화하는 데 도움을 주는지에 대해 더 자세히 알아보세요.

추가 자료

Q: Databricks 솔루션 액셀러레이터는 공급망 배포 최적화에 어떻게 도움이 되나요?
A: Databricks의 공급망 최적화 액셀러레이터는 제품 배송 비용을 절감하고 유통 네트워크 성능을 향상시키는데 중점을 둡니다. 선형 계획법(Linear Programming)을 활용해 대규모 배포 경로를 최적화하고, 수요 예측 모델을 훈련시켜 공급망 효율성을 높일 수 있습니다. Solution Accelerator를 통해 더 자세히 알아보세요.