2023년 수요 예측 및 재고 계획을 위한 모범 사례

지속적인 공급망 중단과 관련된 문제는 사전 예방적으로 해결해야 합니다. 기업은 최신 기술과 모범 사례를 활용하여 공급업체의 예측 불가능성을 관리함으로써 수요 예측 및 재고 계획 프로세스를 개선하기 위해 노력해야 합니다.

Keith Drake, Ph.D.가 CSCP Malcolm O'Brien과 함께 개최한 웨비나 "2023년 수요 예측 및 재고 계획을 위한 모범 사례"에서는 공급망 중단을 처리하기 위한 업계 모범 사례를 제시했습니다. 또한 가능한 문제를 표시하고 예기치 않은 이벤트에 더 빠르게 대응하기 위한 접근 방식을 공개했습니다. 웨비나에는 Streamline 플랫폼을 사용하여 이러한 접근 방식을 구현하는 방법에 대한 실용적인 데모가 포함되어 있습니다.

세계경제보고서(World Economic Reports)에 따르면 운영 및 공급망 관리 부문의 고위 경영진은 향후 몇 년 동안 기업 가치에 미치는 영향이 최대 25%까지 증가할 것으로 예상하고 있으며 12%의 기업만이 향후 공급망 및 운영 중단으로부터 적절하게 보호받을 수 있을 것으로 예상합니다. 그리고 Gartner 보고서에 따르면 공급망 리더의 23%는 2025년까지 디지털 공급망 에코시스템을 갖출 것으로 예상합니다.

“우리 중 많은 사람들이 이 문제를 알고 있지만 조치를 취할 준비가 되어 있지 않습니다. 우리의 모범 사례 중 일부는 귀하의 초점을 반응에서 능동적으로 전환할 수 있기를 바랍니다. 아시다시피 공급망의 예측 불가능성은 확실히 새로운 표준입니다. 적어도 2년 동안 그랬고 가까운 미래에도 그럴 것”이라고 말했다. – Keith Drake 박사가 말했습니다. “우리의 직무와 책임은 매우 도전적입니다. 우리 플랫폼에 관심이 있는 많은 경영진이 '우리는 모든 공급망 계획 관리를 위해 디지털 스택으로 전송하고 있습니다. 따라서 이러한 초점의 변화를 보는 것은 좋은 일이지만 업계 전반에 걸쳐 여전히 진행 중이라고 생각합니다.”

일반적인 공급망 계획 과제

따라서 업계 연구에 따르면 일반적인 공급망 계획 문제는 다음과 같습니다.

웨비나에서 제시된 세 가지 주제는 수요 예측 및 재고 계획을 위한 위험 감소 전략 최적화에 중점을 두고 공급망 운영의 불확실성 관리를 다룹니다.

공급업체 예측 불가

공급업체의 예측 불가능성은 공급망 운영에 중대한 혼란을 초래할 수 있습니다. 공급업체의 예측 불가능성에 대한 일반적인 예로는 배송 날짜 및 주문 수량의 변경이 있습니다. 공급업체가 배송 날짜를 변경하면 제조 일정이 지연되고 제품 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

공급업체의 예측 불가능성: 전술적 모범 사례(반응형)

진실의 단일 소스를 유지하기 위한 전술적 모범 사례는 ERP 시스템에서 주문 상태를 업데이트하는 것입니다. 그러면 다른 계획 플랫폼에 대한 자동 업데이트가 트리거됩니다. Streamline 및 기타 계획 솔루션은 공급업체 리드 타임, 선적 수량 및 차이와 같은 매개변수를 변경할 수 있는 유연성을 제공합니다.

공급업체의 예측 불가능성: 전략적 모범 사례

전략적 모범 사례로서 기업은 모든 품목의 주문을 각 공급업체와 동기화하고 공급 및 주문 요구 사항에 관한 명확한 커뮤니케이션을 촉진하여 공급업체의 예측 불가능성을 완화할 수 있습니다. 이 목표를 달성하기 위한 효과적인 구현 전략 중 하나는 최소/최대(보충 지점) 주문 전략에서 주기적 주문 전략으로 전환하여 불확실성을 줄이고 재고 관리를 최적화할 수 있는 것입니다.

“여기서는 적응성과 측정 가능성이 핵심입니다. 시장의 변화를 인식하고 새로운 시장을 대표한다고 생각하는 모델을 만들고 앞으로의 성과를 측정해야 합니다. 디지털화는 이 모든 것을 가능하게 하며 자동화는 시간과 에너지를 절약해 줍니다.” – Malcolm O'Brien이 말합니다.

과거 데이터 중단

과거 데이터의 중단은 인플레이션 및 고금리, 지정학적 사건, 글로벌 무역 분쟁, 예상치 못한 수요 급증 시 품절, 공급업체의 예측 불가 등 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

공급망 관리에서 과거 데이터의 중단에 대처하기 위한 모범 사례에는 이러한 중단의 영향을 고려하여 수요 예측 전략을 수정하는 것이 포함됩니다. ERP 시스템이나 다른 데이터베이스에서 소스 데이터를 변경하지 않는 것이 중요합니다. 이 데이터는 진실의 단일 소스 역할을 하며 변경되지 않은 상태로 유지되어야 합니다.

신제품 수요예측

신제품에 대한 수요를 예측하는 데 어려움이 있을 때 기업은 대표적인 판매 기록이 있는 유사한 항목의 패턴 또는 모델을 기반으로 수요를 모델링하는 모범 사례를 채택할 수 있습니다. 이러한 모델은 SKU/위치/채널 조합 및 제품 범주와 같은 개별 계획 항목을 기반으로 하여 수요 패턴을 보다 정확하게 나타낼 수 있습니다.

결론

“누구나 데이터 중단을 경험하지만 모두 다릅니다. 따라서 전략을 적용할 수 있는 자동화된 프로세스의 맥락에서 자신에게 적합한 것에 집중해야 합니다. 다음 단계는 공급업체의 예측 불가능성에 신속하게 대응하기 위한 계획을 시작하는 것입니다. 우리는 보충 지점인 최소-최대에서 주기적인 전략으로 전환하는 하나의 방법론을 제안했습니다.” – Keith Drake 박사가 말했습니다. “Streamline 플랫폼의 많은 영역은 비즈니스 모델과 산업 조건에 맞게 조정할 수 있습니다. 자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지, 어떻게 자신을 더 예측 가능하게 만들 수 있는지, Streamline가 비즈니스에 가치를 추가할 수 있는 방법에 대해 생각해 볼 것을 제안합니다.”