오늘날 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서는 원활하게 작동하며 신뢰할 수 있는 공급망이 필수입니다. 사소한 오류조차 전체 공급망에 영향을 미칠 수 있으며 곧 수익 손실, 고객 불만족, 그리고 브랜드에 막대한 손해를 불러일으킵니다.
기업은 지금 그 어느 때보다 올바른 의사결정을 빠르고 정확하게 내릴 수 있는 능력을 갖춰 경쟁사보다 앞서 나가야 합니다. 이와 관련하여 게임 체인저로 부상한 예측 분석은 조직이 데이터 기반 의사결정을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있게 합니다.
공급망 예측 분석이란 무엇입니까?
공급망 예측 분석은 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계 분석을 사용하여 공급망 데이터의 패턴과 추세를 파악하고 미래 성과와 결과를 예측해냅니다.
공급망 예측 분석의 목표는 미래의 수요, 공급, 그리고 공급망에 영향을 줄 수 있는 기타 주요 요인을 더욱 정확하게 파악하여 의사결정 및 전략 계획을 개선하는 데 있습니다. 이에 따라 기업은 공급망 운영을 선제적으로 관리하고 최적화하여 비용을 절감하고 효율을 개선하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다..
예측 분석 방법의 다양한 유형에는 어떤 것이 있습니까?
Minitab의 예측 분석 모듈은 CART®(분류 및 회귀 트리), 기존의 Random Forests®, 많은 의사결정 트리로 구성된 분류 알고리즘, Minitab의 자체 그레디언트 부스팅 방법인 TreeNet®, 연속형 변수 및 이항 종속 변수에 대한 정확한 예측 모델 구축을 자동화하는 혁신적 도구인 MARS® 등 독자적인 방식으로 구성되어 있습니다.
트리 기반 모델링 기법을 고안한 이들이 개발한 Minitab은 이와 같이 널리 사용되는 유명한 방법을 제공하는 세계 유일의 기업입니다. Minitab을 통해 데이터 과학자를 비롯하여 각기 다른 분석 경험 수준을 지닌 모든 사람에게 해당 방법을 이용할 수 있도록 접근성을 확보합니다.
예측 분석이 공급망을 개선하는 방법은 무엇입니까?
수요 예측
예측은 과거 데이터 세트에서 발견된 패턴을 기반 삼아 미래 이벤트를 예측하는 방법입니다. 예측에서는 주로 미래의 추세를 정확하게 내다보고 특정 조건에서 발생 가능성이 있는 사항을 예측하는 적합한 수학적 모델을 찾습니다. 개별 제품의 판매량, 시장 수요, 계절적 변동 등 모든 사항을 나타낼 수 있도록 도와줍니다.
조직은 예측 분석을 통해 실질적 판매 증가 전 고객이 품절 품목으로 인해 불만이 생길 것을 예방할 수 있습니다. 수요 예측은 미래 시장 동향을 예측하고 이에 따라 공급 가능하기에 전사적 자원 관리에 도움이 됩니다. 예를 들어, 예측 모델은 기업이 특정 지역의 제품 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로 생산량을 늘리거나, 비축량을 보유한 파트너를 구하여 판매 증가가 예상되는 특정 시기에 추가 단위를 제공받을 수 있습니다.
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재고 최적화
재고 관리는 예측 분석으로 개선 가능한 가장 중요한 프로세스 중 하나입니다. 재고가 지나치게 많으면 비용 발생 가능성이 있으며 , 예상 매출에 비해 충분하지 않으면 잠재 고객을 잃을 가능성이 있습니다. 이를 대비하기 위해 예측 모델은 조직이 항상 적절한 수준 내의 공급량을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 다시 말해, 대체로 투자 비용을 절약하며 과잉 생산이나 재고 부족으로 인한 낭비를 줄일 수 있습니다.
기업은 고객 행동 패턴에 관한 과거 데이터(특정 품목의 구매가 증가하는 휴일, 시즌 마감 판매 기간 등의 예정된 이벤트 등)를 기반으로 공급망 분석을 채택하여 재고 보유량을 결정합니다.
품절 방지
재고 최적화에서 나아가 품절 방지 조치를 취할 수 있습니다. 이는 소매업체에는 큰 도전입니다. 고객은 필요한 제품을 빨리 가지지 못하면 다른 회사로 빠르게 돌아서기 때문입니다.
재고 최적화를 위한 데이터 분석으로 리드 타임(주문 후 품목이 창고에 도착하기까지 걸리는 시간)을 계산할 수 있습니다. 그다음 이 리드 타임을 현재 판매 데이터와 병합하면 안전 재고를 추정 및 재주문 요청 시기를 소매업체에 알릴 수 있습니다.
예측 유지 보수
예측 분석 솔루션을 활용하면 잠재적인 문제가 발생하기 전 미리 파악하여 공급망 관리자가 운영 비용과 가동 중단 시간을 절감할 수 있습니다. 기업은 생산 계획 및 스케줄링을 위한 예측 분석과 더불어, 예측 모델을 통해 유지 보수 프로세스를 단순화하여 약간의 사전 대비로도 예방이 가능했던 큰 비용이 들 수 있는 고장을 방지할 수 있습니다.
예측 장비 모니터링 솔루션으로 수리 일정을 예측할 시 기업이 계획되지 않은 가동 중단 시간과 관련된 비용을 줄일 수 있으므로, 생산 지연을 유발하는 뜻밖의 장비 고장이나 오래된 기계 부품으로 인한 과도한 폐기 제품을 처리하지 않아도 됩니다.
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노선 계획
예측 차량 최적화 솔루션은 공급망 기업이 중요한 공급망 지표와 다양한 소스의 데이터(차량 위치 정보, 일일 이동 거리 기반의 예상 배송일, 노선 계획 프로세스에 영향을 주는 기타 관련 지표 등)를 결합하는 새로운 방법을 모색하는 데 도움을 줍니다. 예측 노선 모델의 경우, 예상 이동 시간과 같은 요인은 사용 가능한 차량, 운전자의 일정, 화물, 적재 장소, 휴일 등 회사별로 진행 중인 이벤트와 결합됩니다.
예측 분석을 통해 물류 제공업체는 교통이 느려지거나 정체되는 상황의 도로 구간을 식별하여 노선을 최적화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 도중에 예기치 못한 변수 없이 특정 도로에서 일정량의 화물을 운송하는 데 걸리는 시간을 더 잘 파악할 수 있습니다. 또한 예측 모델링은 경로를 변경해야 하거나 일시적으로 일정을 변경해야 하는 극심한 기상 조건과 같이 돌발적인 이벤트 발생 시 신속하고 유용한 대처를 할 수 있습니다.
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비용 최적화
예측 분석을 사용하는 제조업체는 다양한 가격(환율, 인플레이션, 원자재 비용 등) 및 시장 조건상의 제품 판매량에 대한 과거 데이터를 기반으로 최적의 가격대를 파악해 가격 책정 전략을 최적화할 수 있습니다.
공급망 관리자는 예측 모델을 통한 과거 데이터를 고려하여 특정 조건이 변경되지 않은 경우 발생할 사항에 대한 정확한 예측을 도출할 수 있는 기준 모델을 만들 수 있습니다. 할인가를 선택해야 할까요? 아니면 마진을 늘려야 할까요? 기업은 예측 모델링을 사용하여 가격 변동, 판촉 활동 등 다양한 요인이 어떻게 구매 결정에 영향을 미치는지 심층적인 이해가 가능합니다. 공급망 전문가는 이에 따라 가격 전략을 조정하고 판매 수익을 훨씬 더 높일 수 있습니다.
리스크 관리
공급망 기업은 리스크 관리를 위한 예측 분석을 채택하여 공급망을 따라 혼란을 야기할 수 있는 잠재적 리스크를 파악합니다. 소셜 미디어의 인기와 공유 데이터의 바다는 빅 데이터 분석을 활용하고 공급망의 혼란을 완화하는 데 이로운 새로운 모델을 만듭니다. 기업은 파업이나 화재, 파산에 관한 SNS 데이터를 통해 공급망의 혼란을 모니터링할 수 있으며, 공급망을 매핑하고 파업, 화재, 파산에 관한 소셜 데이터를 기록하여 경쟁사보다 빠른 사전 조치를 취할 수 있습니다.
예측 분석이 없으면 기업은 과거 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정을 내릴 수밖에 없습니다. 이에 반해 공급망 예측 분석은 과거 데이터와 실시간 추세를 사용하여 여러 시나리오에 관한 모델을 준비하고 가능한 솔루션을 파악합니다. 기업은 이러한 방식으로 배송 지연, 배송료 급증, 운송업체 용량 제약과 같은 문제에 대응하는 방법을 정확히 이해할 수 있습니다.
고객 만족도
기업은 예측 모델의 도움으로 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 그 결과 고객 경험을 개선할 수 있는 잠재력을 갖게 됩니다. 컴퓨터 모델은 고객의 다음 구매 예상 제품 및 제품 구매 취소·반품 시기를 식별할 수 있습니다. 공급망 관리 알고리즘의 예측 분석으로 페르소나 구매에 관한 예측 패턴 및 추세를 파악할 수 있으며, 이를 통해 기업은 고객으로부터 수집한 정보를 바탕으로 하여 제품을 추천하거나 맞춤형 가격을 제공할 수 있습니다.
또한 예측 분석을 사용하면 고객 유형을 가려낼 수 있으며, 이를 통해 기업은 다양한 가격대의 수요에 따라 공급망 네트워크와 제품가를 조정하거나 특정 유형의 구매자가 구매할 가능성이 더 높은 경우 시장에 새 제품을 보다 쉽게 소개할 수 있습니다.
품질 개선
예측 분석을 통해 제조 프로세스의 패턴과 추세를 파악하면 제조업체는 품질 문제가 발생하기 전에 이를 예측하고 중단할 수 있습니다. 이 작업에는 센서 판독, 기계 기록, 품질 관리 검사를 비롯한 수많은 소스의 데이터 분석을 사용할 수 있습니다. 제조업체는 미래의 품질 문제를 나타내는 데이터의 패턴과 이상을 감지하고, AI 및 ML 알고리즘의 활용으로 이를 식별하여 예방 조치를 시행할 수 있습니다.
이는 생산되는 불량품의 양을 크게 줄이고 전체 제품군의 기준을 높일 수 있으며, 이에 따라 소비자의 행복과 충성도가 높아질 수 있습니다. 게다가 생산자는 생산 프로세스 초기에 품질 문제를 발견하고 해결하여 재가공 및 폐품에 시간과 비용을 낭비하지 않을 수 있습니다.
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Minitab을 통해 예측 분석의 기능 활용하기
요구 사항을 정확하게 예측하는 능력은 조직을 차별화할 수 있는 핵심 요소 중 하나입니다. 분석 대상이 단순히 다음 날의 판매량이든 장기적인 제품 수명 주기와 같은 더 복잡한 사항이든, 예측 분석을 사용하는 조직은 출발이 유리합니다.
Gartner에서 실시한 연구에 따르면 예측 공급망을 취한 기업은 더욱 정확한 수요 예측 덕분에 재고를 20~30% 절감할 수 있습니다.
Minitab의 강력한 소프트웨어를 사용하면 예측 분석을 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 손쉽게 내릴 수 있습니다. 시장을 선도하는 유연하고 사용자 친화적인 당사의 소프트웨어를 통해 인사이트를 발굴하고, 결과를 예측하며, 결과를 개선하여 공급망의 모든 측면을 간소화할 수 있습니다.