제조업에 종사하는 경우를 제외하고 무언가를 아주 많이 보유하는 것은 보통 좋은 일입니다.
반대로, 너무 적게 보유하고 있으면 상황이 악화됩니다.
효율적인 현금 흐름의 긍정적인 운영을 위해서는 고객 수요를 충족할 수 있는 충분한 재고를 확보하는 것과 과잉 재고를 최소화하는 것 사이의 적절한 균형을 유지하는 것이 필수적입니다. 데이터 인사이트와 예측 기법을 활용하여 자동차 제조업체가 재고 과잉 또는 부족의 위험을 방지하는 린(Lean) 운영을 수행할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.
영업 패턴은 무엇을 의미할까요?
이 예에서는 회사의 차량 엔진 재고와 관련된 데이터를 살펴보았습니다. 제조할 엔진의 수를 정확하게 파악하기 위해 우리는 회사의 실제 차량 엔진 판매 수요를 분석하기 시작했습니다. 엔진은 만드는 데 매우 많은 비용이 들고 크키도 다소 크기 때문에 엔진 보유량이 너무 많거나 적으면 즉각적으로 문제가 발생할 수 있습니다.
지난 5년간의 판매 데이터를 수집하여 분기별로 분석했습니다. Minitab을 통해 데이터를 두 가지 방법으로 시각화하기로 결정했습니다. 첫 번째는 각 분기에 달성한 총 매출액 기준이며, 두 번째는 명확한 계절별 차이가 있는지 확인하기 위한 분기별 평균 매출액 기준입니다. 다음은 그래프 작성기를 사용하여 생성한 그래프입니다.
전체 판매 데이터에서는 총 판매 수에서 명확한 상승 추세를 보였으며, 이는 전년 대비 수요 증가 및 더 많은 수익 창출 기회가 있었음을 나타냅니다.
두 번째 그래프는 명확한 계절별 수요 패턴을 보여주었습니다. 엔진 수요는 Q2와 Q4에 훨씬 더 높았습니다. 수요는 Q1에 가장 낮은 경향이 있었습니다. 이러한 계절성은 향후 몇 년의 계획을 수립하는 데 매우 중요했습니다.
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전년 대비 수요와 계절성을 예측할 수 있을까요?
경영진은 데이터를 분석한 후 전년 대비 수요와 계절별 수요를 모두 안정적으로 예측할 수 있는지 알아보고자 했습니다. 이를 위해 팀은 Minitab Statistical Software의 '통계' 메뉴에 있는 시계열 분해를 활용했습니다.
또한 향후 3년간 계절별 수요를 예측하면서 전반적인 추세를 시각화할 수 있었습니다.
또한 백분율 변동에 대한 통찰력을 얻고 계절 지수를 분석할 수 있었습니다. 시계열 분석에서는 봄과 가을 계절에서의 판매 급증으로 인해 전반적인 매출이 증가한 추세가 뚜렷하게 나타났습니다. 2026년 Q4에 약 1,645개의 엔진이 판매될 것이라는 예측과 더불어 향후 3년간 판매량을 예측할 수 있었습니다. 이러한 지식을 바탕으로 향후 분기와 향후 몇 년에 걸쳐 생산해야 할 엔진의 수를 사전에 준비하고 이에 대한 데이터 기반의 아이디어를 도출할 수 있었습니다. 또한 MAPE가 0.62으로 나타나 팀은 이 예측에서 보여 준 추세에 대한 확신을 가질 수 있었습니다.
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린 운영의 가치와 함정
과잉 재고를 최소화하고 재고회전율을 최적화하는 린(Lean) 운영을 수행하면 자동차 제조업체에 많은 이점이 제공됩니다. 제조업체는 린 재고 수준을 유지함으로써 운반 비용을 최소화하고 노후화 위험을 줄이고 현금 흐름을 개선할 수 있습니다. 또한 제조업체는 린 운영을 통해 시장 수요 변화에 신속하게 대응하여 업계에서 민첩성과 경쟁력을 높일 수 있습니다.
반면에 재고 과잉 또는 부족이 발생하면 좋지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 과도한 재고는 귀중한 리소스를 묶어 두어 보관 비용을 증가시키고 재고 상각의 위험을 초래합니다. 반대로 재고가 부족하면 판매 기회를 놓치고 주문 이행이 지연되며 궁극적으로 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하고 운영 효율성을 극대화하려면 적절한 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 따라서 이러한 상황에서 적절한 통화를 할 수 있도록 관련 데이터를 확보하는 것이 매우 중요합니다.
Minitab은 50년 이상 자동차 기업을 지원해 왔습니다.
지속적인 평가
자동차 산업에서 재고 관리를 최적화하려면 데이터 인사이트와 예측 기법을 필수적으로 활용해야 합니다. 제조업체는 판매 패턴을 이해하고, 미래 수요를 예측하고, 린 운영을 수용함으로써 재고 관리의 복잡성을 효과적으로 탐색하고 지속 가능한 성장을 추진할 수 있습니다. 또한 기업이 더 많은 데이터를 생성함에 따라 분석을 신속하게 재실행할 수 있어, 경기 침체 또는 부상과 같은 예측할 수 없는 변수를 처리합니다.
자동차 제조업체가 경쟁 우위를 유지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 기반 인사이트의 힘을 활용하는 것은 성공의 중요한 열쇠가 됩니다.
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