One Multinational의 공급망 혁신 여정

대규모 다국적 기업은 2023년까지 진행될 인상적인 공급망 변화를 겪고 있습니다. 회사는 여러 가지 목표를 가지고 있지만 두 가지 주요 초점은 민첩성과 탄력성 향상, 자율적 계획 강화입니다.

복잡한 공급망

이것은 다양한 산업 분야에 다양한 유형의 전자 및 기계 제품을 제공하는 공공 다국적 기업입니다. 이들의 수익은 25억 유로를 초과합니다.

다양한 산업에 다양한 솔루션을 제공하는 이렇게 큰 회사가 복잡한 공급망을 갖고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이들은 약 15,000개의 공급업체로부터 소싱을 받고 있으며, 소싱 비용은 7억 유로가 넘습니다. 이러한 자재는 170개국 이상, 40개 이상의 공장으로 유입됩니다. 이 회사는 300,000개 이상의 제품을 보유하고 있습니다. 하루에 150,000개의 주문 라인이 90개국에 걸쳐 50개 유통 센터를 통해 흐릅니다. 일부 고객의 경우 공급업체의 재고 관리 프로그램을 사용하여 재고를 관리합니다. 어떤 경우에는 고객 현장에서 재고를 관리합니다.

공급망 담당 부사장인 이 부사장은 “우리는 하나의 공급망을 가지고 있지 않습니다. 우리는 매우 맞춤화된 공급망을 운영하고 있습니다.”라고 설명했습니다. 5개 부문과 고객 페르소나에 걸쳐 17개 공급망(예: 주문 제작, 재고 생산 등)에 대한 맞춤화가 제공됩니다.

변화의 여정

회사는 2005년부터 공급망 변혁 여정을 시작했습니다. 이는 제조에서 시작하여 회사가 공급망을 운영하는 방식의 개선으로 단계적으로 확산되었습니다. 그러나 2023년 말까지 완료를 목표로 하는 최신 공급망 혁신 프로그램은 중요한 사업입니다. 이 혁신적 스프린트의 지적 기둥은 모든 것이 고객으로부터 시작된다는 인식입니다. 첫째, 공급망 그룹은 고객의 구매 행동과 주요 특성을 실제로 이해해야 합니다. 그러나 고객 중심성을 강화하는 혁신은 낮은 수익을 희생하면서 이루어질 수는 없습니다. 또한 회사는 현금 효율성을 높이고 생산성을 향상시켜야 합니다.

둘째, 돌이켜보면 충분하지 않습니다. 지속적인 개선을 위해서는 서비스 실패를 살펴보고 근본 원인을 파악하는 것이 필요합니다. 그러나 실제로 이 다국적 기업은 문제가 발생하기 전에 문제를 훨씬 더 잘 파악하여 이러한 문제를 완화하거나 더 효과적으로 방지할 수 있기를 원합니다.

탄력성과 민첩성

코로나XNUMX로 인해 많은 기업들이 회복력 향상에 대해 논의하게 되었습니다. 하지만 이 목표를 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 시간이 걸린다. 이 제조업체는 이미 비즈니스 연속성 계획을 마련해 두고 있습니다. 그러나 회사는 이것이 충분하지 않다는 것을 이해하고 있습니다. 엔드투엔드 가치 사슬에 대한 더 많은 가시성이 필요합니다.

많은 기업은 더 많은 공급업체를 확보하는 것이 공급 중단을 방지하는 데 도움이 된다는 점을 이해하고 있습니다. 그러나 다중 소싱만으로는 충분하지 않습니다. 하위 공급업체에 대한 가시성이 필요합니다. Tier 2 또는 3 공급업체가 제공한 구성 요소를 사용할 수 없게 되어 특정 핵심 제품을 만드는 것이 불가능해질 수도 있습니다. 가치 사슬은 완전히 매핑되어야 합니다.

이 제조업체가 코로나XNUMX 기간 동안 배운 교훈 중 하나는 특정 구성 요소 제품군의 리드 타임이 길어지기 시작하면 이는 위험 신호라는 것입니다. 이는 해당 구성 요소의 공급이 곧 부족해질 수 있다는 신호입니다.

탄력성을 염두에 두고 제품을 설계할 수도 있습니다. 일부 제품의 수명은 최대 15년입니다. 그러나 컴퓨터 칩과 같은 주요 구성 요소는 수명이 그리 길지 않습니다. 칩 생산이 중단되면 해당 제품은 어떻게 서비스를 받을 수 있나요? 회사는 제품 단종에 관해 더 많은 작업을 수행하고 있으며 구성 요소 노후화를 더 잘 예측하기 위해 노력하고 있습니다. 또한, 회사는 앞을 내다볼 필요가 있습니다. 향후 몇 년간 구리 공급이 부족하게 될까요? 그렇다면 충분한 공급량을 확보하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

회복탄력성이 나쁜 일이 일어나지 않도록 노력하는 것이라면, 민첩성은 나쁜 일이 일어날 때 신속하게 대응하거나 더 나은 방법으로 그런 일이 곧 일어날 것을 감지하는 것에 더 가깝습니다. 가장 빠르게 대응할 수 있는 기업은 부정적인 결과를 완화하거나 때로는 심지어 피하는 데 최선을 다하는 경우가 많습니다. 민첩성은 공급망 중단 가능성에 대해 하루나 이틀, 심지어 한두 시간 안에 대응하는 것입니다.

회사는 이러한 목적을 위해 컨트롤 타워를 구축했습니다. 그들은 2012년에서 2014년 사이에 이를 구축한 후 더 나은 공급망 위험 관리 솔루션이 출시되면서 이를 강화했습니다. 360년 전 그들은 현재 Everstream.ai라고 불리는 ResilienceXNUMX을 구현했습니다. 공급망은 구성 요소의 출처, 공급망을 통해 공장 및 고객에게 전달되는 방식으로 매핑됩니다. 그런 다음 주요 용어가 식별됩니다. "공장 화재", "파산"과 같은 용어는 공급업체, 항구 및 파트너의 이름과 결합됩니다. 수만 개의 용어가 있을 수 있습니다. SCRM 도구는 이러한 용어를 검색하기 위해 수십만 개의 뉴스 사이트, 소셜 미디어 및 기타 소스를 지속적으로 읽고 있습니다. 잠재적인 문제가 감지되면 경고가 생성됩니다. SCRM 솔루션을 추가함으로써 이 제조업체는 성숙한 Control Tower 기능을 달성했다고 믿습니다.

자율 계획

한편, 그들의 전술적 계획은 보다 자율적인 계획을 달성하는 데 중점을 두고 있습니다. 민첩성은 단기 계획 기간에 중점을 두는 반면, 다국적 기업의 전술적 계획은 18개월 동안 진행됩니다. 이는 예상 수요와 공급망의 제약을 기반으로 해당 수요를 충족할 수 있는 방법에 대한 이해를 결합하는 계획입니다. 회사에는 계획이 매월 업데이트되는 통합 비즈니스 계획(IBP) 프로세스가 있었습니다. 계획 변경은 예측, 제조 능력, 공급업체 제약 및 기타 여러 요소의 변경을 기반으로 합니다.

IBP 프로세스에 대한 월간 케이던스는 표준입니다. 하지만 이 회사는 프로세스를 더 빠르게 진행하고 싶어합니다. 그들은 매주 IBP 계획을 업데이트하는 기능을 위해 노력하고 있습니다. 계획 주기가 빨라지면 공급망의 대응력이 향상됩니다. 이는 결과적으로 고객 서비스를 향상시키는 동시에 공급망 비용을 절감합니다. 코로나 시대와 같이 불확실성이 높은 시대에는 대응 계획의 가치가 크게 높아집니다.

더 빠른 계획 주기로 전환하는 것은 보다 자율적인 계획 없이는 달성하기 어려울 것입니다. 이 다국적 기업은 Kinaxis의 공급망 계획 솔루션을 구현하여 전술 계획과 관련하여 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 줄였습니다.

보다 자율적인 계획의 한 가지 예는 시스템이 공급업체 리드 타임과 같은 계획을 사용하여 주요 매개변수를 자동으로 업데이트하는 기능입니다. 공급업체가 제품을 제조업체에 전달하는 데 시간이 오래 걸릴수록 제조업체는 더 많은 재고를 보유해야 합니다. 계획이 정확하려면 리드 타임을 업데이트하는 것이 중요합니다. 기계 학습은 계획의 주요 입력인 다른 형태의 마스터 데이터를 업데이트하는 데에도 사용되고 있습니다.

그러나 자율 계획은 그 이상입니다. IBP 프로세스에서는 정확히 무엇을, 언제, 어디서 수행해야 하는지에 대한 계획을 수립해야 합니다. 재고를 어디에 보관해야 하는지; 상품이 고객에게 어떻게 전달되어야 하는지. 올바른 결정을 내리려면 많은 시나리오를 실행해야 합니다. 계획이 자율적으로 수행될수록 지능형 시나리오를 생성하는 것이 더 쉬워집니다.

Kinaxis 공급 계획 솔루션에는 동시 계획 기능이 있습니다. 이것이 회사가 그들을 선택한 주요 이유입니다. 동시 계획은 데이터 중복이나 시간 소모적인 배치 실행을 기다리지 않고 엔드투엔드 공급망을 지속적으로 동기화하는 플랫폼의 기능을 기반으로 합니다. 여러 기획자가 즉시 가상 시나리오를 동시에 생성하고, 여러 가지 변경 사항을 적용한 다음, 시나리오가 모든 팀에 미치는 영향을 즉시 이해하고, 계획이 동기화되지 않은 상태에서 부서 간 지표 및 재무 목표에 대해 정량화할 수 있습니다. 동시 계획은 정말 놀랍습니다.

이 유럽의 거대 다국적 기업은 수요 계획에도 Kinaxis를 사용하고 있습니다. 대부분의 회사는 출하 내역을 예측의 핵심 데이터로 사용합니다. 코로나XNUMX 기간 동안 이 데이터는 예측 가치가 훨씬 낮았습니다. 회사는 장기 예측을 개선하기 위해 거시경제 동향에 대한 더 많은 산업 및 정부 데이터를 포함시키려고 노력하고 있습니다. 예측을 개선하는 데이터 소스와 그렇지 않은 데이터 소스를 결정하는 데 도움이 되도록 해당 데이터 소스에 기계 학습이 적용됩니다. 이를 통해 데이터 과학자를 고용하지 않고도 보다 자율적인 예측이 가능해집니다.

역사적으로 공급망 조직은 수요 계획자와 공급 계획자를 모두 고용했습니다. 이 회사는 "네트워크 계획자"가 수요 및 공급 계획을 모두 작성하도록 노력함으로써 새로운 모범 사례를 따르고 있습니다. 이를 통해 더 적은 수의 핸드오프로 지능형 시나리오를 생성할 수 있어 더 많은 더 나은 시나리오가 가능해집니다. 이를 위해서는 예측 정확도에 대한 좁은 초점에서 시나리오가 비즈니스에 미치는 영향에 대한 보다 영향력 있는 초점으로 사고의 전환이 필요합니다.

제조업체는 빠르고 연결된 계획을 원합니다. 그들은 SCP 애플리케이션의 핵심인 공급망 모델을 확장하여 공급업체 제약을 보다 완벽하게 포괄하기 위해 노력하고 있습니다. 이렇게 하면 계획의 정확성이 향상됩니다. 여기에는 공급업체와의 지속적인 협력도 포함됩니다. 2021년 말까지 회사는 전자 부품에 대한 지출의 90% 이상을 사용하여 이를 달성했습니다. 이 모델과 지출에는 Tier 3 공급업체까지의 지출이 포함됩니다. 이것은 상당한 성과입니다!

문제 없는 혁신 여정은 없습니다. 기존 도구를 사용하여 현장 수준에서 공급망 계획을 수행하는 것에서 비즈니스 시나리오 생성을 기반으로 하는 엔드투엔드 계획으로 이동하는 것은 중요한 문화 변화입니다. 회사는 사용자 경험을 더 좋고 쉽게 만들기 위해 Kinaxis와 계속 협력하고 있습니다.

그들은 또한 그 과정에서 몇 가지 교훈을 배웠습니다. 핵심 기술 교훈 중 하나는 Kinaxis를 사용하는 모든 다양한 ERP 솔루션에 통합하는 데 상당한 리소스와 시간이 소요된다는 것입니다. 그들은 다양한 ERP의 데이터로 채워진 데이터 레이크를 만드는 방향으로 전환했습니다. Kinaxis 솔루션은 과다한 ERP 대신 데이터 레이크에 통합됩니다. 그러나 당시에는 데이터 레이크가 아직 상대적으로 미성숙한 상태였습니다.

결론

그렇다면 이 회사는 어떤 이익을 얻었습니까? 이 부사장은 동시 계획을 통해 공급망이 수행하려는 작업과 해당 계획이 회사의 주요 시장 및 재무 목표에 미치는 영향 간의 연결이 훨씬 더 투명해졌다고 설명했습니다. 기획팀은 이제 “계획을 세우는 것보다 시나리오와 의사결정 기획에 점점 더 집중하고 있습니다. (동시 계획)은 우리 공급망의 매우 어려운 환경에서 우리의 탄탄한 성장을 지원하는 중요한 자산이었습니다.”