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.
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.
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.