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디지털 핵심기술에 의한 SCM 르네상스 – Samsung SDS
SCM의 개념을 자세히 알고 싶은 분은 아래 기사를 참조해 주세요. “김밥장사와 삼성전자의 공급망 관리 그리고 애플” | 한주엽 기자, 디지털데일리
Source: www.samsungsds.com
Date Published: 3/16/2021
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삼성전자, LG전자 SCM 공급망 전담조직 신설 – 트레드링스 블로그
삼성전자, LG전자 공급망 문제 대응 위해 전담 조직 신설 삼성전자가 글로벌 공급망 문제에 대응하기 위해 최근 조직 개편에서 4개의 조직을 신설한 …
Source: www.tradlinx.com
Date Published: 8/7/2022
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삼성전자 1일 SCM의 비밀, 결국 ‘기본기’
삼성전자의 1일 SCM 비밀은 ‘유연성’ 공급업체 생산계획 연동, 부품 공용화까지 4차 산업혁명과 공급망관리의 공통목표 ‘유연한 기업’ △ 삼성전자 …
Source: clomag.co.kr
Date Published: 2/3/2021
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삼성전자 ‘1일 SCM 혁명’… 제조업체 중 세계 유일 – 모바일한경
삼성전자가 무선사업부 공장의 현장 수요 대응 기간을 종전 사흘에서 하루로 줄였다. 세계 각국 통신회사와 유통업체가 스마트폰 수요를 줄이거나 …
Source: plus.hankyung.com
Date Published: 9/28/2022
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삼성, 스마트폰 부품 표준화…SCM 대개편 예고 – 전자신문
부품 표준화에 따라 협력사별 물량 조절 등 공급망 관리(SCM)에 대격변이 예상된다. 삼성전자는 스마트폰 협력사에 호환성 높은 범용 부품 개발을 …
Source: www.etnews.com
Date Published: 1/8/2021
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[논문]반도체 산업의 공급사슬관리(SCM) 사례 연구 – ScienceON
삼성전자 반도체 사업부는 경쟁사와의 경쟁 우위를 점하고 공급망 전체의 가치를 극대화 하기위하여 지속적으로 SCM 전략을 추진하고 있다. 이러한 SCM의 성공사례로는 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 1/3/2021
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생산관리 (Foundry사업부) | 삼성전자 DS부문 채용 홈페이지
경영목표를 바탕으로 제품 생산 계획, 생산성 관리, 시스템 기반 SCM 구축을 통해 생산성을 관리하는 직무.
Source: www.samsung-dsrecruit.com
Date Published: 10/13/2021
View: 4706
SCM 삼성전자 SCM 사례. – ppt download – SlidePlayer
삼성전자 SCM 구축사례(APS) SCM 도입 필요성 템플릿의 활용 불협화음의 해소 고객도 다양하고 공급자들도 수 없이 많음 물류체계나 정보체계가 복잡함 SCM 솔루션 …
Source: slidesplayer.org
Date Published: 12/3/2021
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주제에 대한 기사 평가 삼성 전자 scm
- Author: 삼성전자 뉴스룸 [Samsung Newsroom]
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- Date Published: 2020. 10. 22.
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디지털 핵심기술에 의한 SCM 르네상스
물류
김종호
1. SCM 역사 다시 보기
SCM(Supply Chain Management, 공급망관리)이라는 말이 역사 속에서 처음 등장한 시점은 1980년대 초반입니다. 1982년 파이낸셜타임즈에서 케이트 올리버(Keith Oliver)를 인터뷰한 내용이 최초의 SCM 정의라고 알려져 있습니다.[1]
“공급사슬관리(SCM)는 고객의 요구사항을 최대한 효율적으로 충족시키기 위해 공급사슬의 운영을 계획, 실행, 제어하는 프로세스이다. 공급사슬관리는 원자재, 재공·재고, 완제품의 원산지에서 소비지로 이르는 모든 운송과정과, 중간과정으로서의 저장 활동을 광범위하게 포함하고 있다.” – Keith Oliver
이후 이 개념을 실현시키기 위하여 다양한 전략과 프로세스를 시도하였고, 글로벌화가 진행되고, IT기술이 대중화되던 1990년대부터 2010년대 중반까지 비약적으로 발전하였습니다. 이 시기에 다양한 솔루션과 IT 기술이 SCM 전략/프로세스와 결합하며, 기업의 핵심경쟁력으로 자리잡았습니다. 해외에는 토요타(Toyota), 자라(ZARA), 바스프(BASF), 델(Dell) 등 굴지의 회사들이 SCM 경쟁력을 바탕으로 성장하였으며, 국내기업 중에서는 삼성전자가 SCM을 가장 잘 하는 대표적인 회사로 손꼽혔습니다. 이 시기 각종 컨설팅회사는 SCM 전문 컨설팅 조직을 만들어 여러 기업의 SCM 구축을 지원하였습니다.
SCM의 개념을 자세히 알고 싶은 분은 아래 기사를 참조해 주세요.
“김밥장사와 삼성전자의 공급망 관리 그리고 애플” | 한주엽 기자, 디지털데일리
http://www.ddaily.co.kr/news/article/?no=78150
그러나, 2010년대 중반 이후 SCM이라는 분야에 관심이 많이 줄어든 측면이 있습니다. SCM 소프트웨어 시장은 2010~2011년에 12.3% 성장하였으나,[2] 2014~2015년는 2.8% 성장에 그쳤었습니다.[3] 부문별로는 공급망 계획 3%, 공급망 실행 3.4%, 구매조달 소프트웨어는 1.9% 성장하였습니다. 이 시기 국내 기업들도 SCM을 개선하고자 하는 노력이 많이 줄어들었고, 여러 컨설팅 회사에서 SCM 컨설팅 전문조직을 해체하기도 하였습니다. 또한 SCM은 IT 기술만을 뜻하는 것이 아님에도, 마치 ‘오래된 IT 기술’, ‘유행이 지나버린 기술’처럼 오해받기도 했었습니다. 국내 SCM의 대표기업 삼성전자의 상황도 비슷했습니다. Gartner에서 발표하는 SCM을 잘하는 회사 Top 25에서 삼성전자는 2010년 7위, 2015년 8위였으나, 2019년 자료에는 21위로 떨어져 있습니다.[4] 물론 Gartner의 평가는 여러 가지 요인이 있어 쉽게 납득하기 어려운 부분이 있으나, 외부 기관의 시선은 그렇습니다. 그래서 저는 2010년대 중반 즈음을 SCM 정체기로 정의하고 있습니다.
최근 글로벌 시장에서 SCM은 다시 높은 성장세를 보이고 있습니다. [그림 1]에서와 같이 2014~2015년 성장이 주춤했던 SCM 사업은 2010년대 후반에 성장성이 회복되고 점점 가속화되고 있습니다. 2017~2018년에는 14.8%가 성장하였습니다.
[그림 1] 글로벌 SCM 소프트웨어 시장 매출액[5] 학계의 상황에 대해서도 간단히 살펴보겠습니다. SCM의 대표적인 분야가 APS(Advanced Planning & Scheduling)입니다. [그림 2]는 ‘Science Direct’라는 학술정보 사이트에서 ‘advanced planning and scheduling’을 키워드로 조회한 연도별 논문편수를 도식화한 자료입니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 연도별 연구논문 편수가 20년 이상 지속적으로 증가하고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 즉, 학계에서 여전히 활발하게 연구를 진행하고 있는 것을 알 수 있습니다. 또한 2018-2019년 사이 증가율이 두드러집니다. 신기한 것은 [그림 1]과 [그림 2]를 비교해보면 소프트웨어 산업의 성장이 주춤했던 시점에는, 논문 발표건수도 주춤했던 시기가 있었다는 걸 알 수 있습니다. 아마 두 영역은 동기화(Synchronization)하여 움직이는 것으로 보여집니다. [그림 2] ‘advanced planning and scheduling’ 키워드로 검색한 연도별 논문 건수[6]2. 기존 SCM 시장의 성장과 정체
글로벌 시장에서 2010년대 중반 SCM 시장이 성장 정체기를 겪었다는 것은 앞서 데이터로 말씀드렸습니다. 국내 대기업을 대상으로 SCM 컨설턴트로 일하고 있는 저는 2010년대 후반기를 지나 2020년을 살아가는 지금도 정체의 여파를 겪고 있다고 느낍니다. 그렇다면, 왜 국내에서 SCM 시장은 급격한 성장과 정체기를 겪었던 것일지 두 가지 요인을 중심으로 잠시 고찰해 보고자 합니다.
첫 번째, 과거 국내에서 SCM이 각광을 받았던 이유는 글로벌화(Globalization)와 관련이 높다고 생각합니다. 1990년대 후반부터 우리나라는 글로벌화의 물결에 편승하였습니다. 대표적인 기업이 삼성전자입니다. [그림 3]은 삼성전자의 중장기 매출 추이를 나타내고 있습니다. 1990년대 후반부터 2010년대 중반까지 글로벌 시장을 장악해 가며 매우 높은 수준으로 성장하였습니다. 그러나, 2010년대 중반 이후로 성장세가 주춤하고 있습니다. 여전히 삼성전자는 세계에서 가장 큰 기업 중 하나이지만, 2010년대 중반 이후로 성장세가 둔화된 것은 사실입니다.
[그림 3] 삼성전자 중장기 매출 추이 이런 추세는 국내 글로벌 기업 중 하나인 현대·기아 자동차도 마찬가지 입니다. [그림 4]에 판매량을 보면 1990년 후반부터 2010년까지 급격히 성장하다가, 2014년 이후로 역성장을 기록하고 있는 실정입니다. [그림 4] 현대·기아 중장기 자동차 판매량 추이 SCM은 과거 글로벌화에 있어서 핵심적인 기술이었습니다. 기업 매출의 높은 성장은 필연적으로 급격한 물동량의 상승을 가져옵니다. 만약 SCM이 없었다면, 삼성전자와 현대·기아 자동차는 급격한 물동량의 상승을 감당할 수 없었을 것입니다. SCM을 기반으로 미래를 예측하고, 적기에 경영에 대한 의사결정을 할 수 있었기에 가능한 일이었습니다. 과거에 윤종용 전 삼성전자 부회장은 ‘삼성전자에는 SCM과 의사결정 프로세스뿐’이라고 표현하며, SCM이 삼성전자 매출 성장에 핵심적인 무기였음을 인정하였습니다. 그런데, 2010년대 중반 이후 우리나라의 주요 대기업들의 매출성장률이 둔화되면서, 과거에 구축했던 SCM의 효용성을 의심하는 분들도 생기게 되었습니다. SCM은 여전히 기업의 경쟁력을 유지하기 위한 핵심시스템인 것은 자명합니다. 하지만, 2010년대 중반부터 후반까지, SCM의 개선 필요성이 과거대비 낮아졌던 것도 사실입니다. 특히, 국내시장 생태계는 대기업 의존성이 높기 때문에, 관련 산업에 높은 영향을 끼치게 되고, SCM이라는 분야도 크게 영향을 받고 있습니다.두 번째, SCM이 크게 성장할 수 있었던 이유는 IT 인프라의 성장과 관련성이 높습니다. 특히 인터넷, 서버 및 PC의 대중화를 통한 기업 간 정보의 유통과 처리속도 향상은 SCM의 발전에 크게 기여하였습니다. 인터넷의 발전으로 전 세계로부터 각 회사의 유통정보, 물동정보를 교환할 수 있게 되었습니다. 그래서 부서 간에, 기업 간에 같은 데이터를 보면서 더 자주 협업할 수 있게 되었습니다. 이해관계자들 간에 신뢰를 높일 수 있는 환경이 제공된 것입니다. 또한 서버와 PC가 대중화되면서, 복잡한 알고리즘을 빠르게 계산할 수 있게 되었습니다. 통계적 연산을 통해 수요예측도 과학적으로 할 수 있게 되었고, 최적화 연산을 통해 생산계획도 효율적으로 수립할 수 있게 되었습니다. 또한 생산계획에 맞춰 부품 수급계획도 신속하게 수립할 수 있게 되었습니다.
삼성전자가 주단위로 시장상황을 점검하고 자원의 운영계획을 신속히 수립할 수 있었던 것, 일단위로 생산계획을 수립하고 조달 프로세스를 운영할 수 있었던 것, 이 모든 것이 효율적인 프로세스와 함께 IT 인프라 성장이 뒷받침되었기 때문입니다. 그러나, 당시 사용했던 IT 기술은 이제 보편적 기술이 되어버렸고, 경쟁우위의 원천으로서 영향도가 낮아지게 되었습니다.
3. 디지털 핵심기술 의한 SCM 르네상스
국내 대기업은 글로벌 성장이 답보 상태이고, 기업의 인터넷과 PC, 서버 등 전통적인 IT 인프라의 대중화가 되어버린 시대를 살고 있습니다. 그렇다면, SCM의 성장도 이대로 끝나가고 있는 것일까요? 결론부터 이야기하면, 아닙니다. 최근 대중화되고 있는 인공지능, 빅 데이터, 클라우드, IoT(Internet of Things) 등 디지털 기술은 새로운 SCM의 모습을 예견하고 있습니다.
저는 SCM을 업으로 삼는 입장에서 새롭게 다가오는 시기를 ‘SCM 르네상스’ 시기라 부르고 있습니다. 르네상스의 사전적인 뜻은 고대 문화의 재발견과 함께, 새로운 문예 부흥을 일으킨 시기를 뜻한다고 합니다.[7] 여기에서 르네상스란 단어를 차용한 이유는 고전적인 SCM의 철학이나 목표에는 큰 변동이 없으나, 새로운 디지털 기술에 의해 획기적으로 윤택해질 것이기 때문입니다. 그러면 몇 가지 키워드를 바탕으로 디지털 핵심기술들이 어떤 모습으로 SCM의 르네상스를 이끌어줄지 살펴보도록 하겠습니다.
SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)
SCM은 상당히 어려운 분야이고, 오랫동안 훈련된 전문인력이 필요한 분야였습니다. SCM 체계를 구축하기 위해서는 기업의 전략과 경영을 이해할 수 있어야 하고, 기업의 프로세스를 분석하고 설계할 수 있어야 합니다. 또한 여러 가지 어려운 수학 이론과 알고리즘 또한 이해해야 합니다. 더욱이 시간을 투자하여 기업의 문화를 바꿔야 성과가 드러나는 분야이며, 외부 기업과 상호협력 프로세스를 하나씩 준비해야 하는 분야입니다. 즉, SCM 구축에 성공하기 위해서는 상당 수준의 투자를 꽤 오랫동안 지속해야만 했습니다. 이런 특성으로 인하여 대기업 외에는 투자가 쉽지 않았던 분야입니다. 설사 투자를 했더라도, 지속적 투자를 하지 못하여 결국에는 성공하지 못하고 더 이상 투자를 진행하지 못하는 기업을 상당히 많이 보아 왔습니다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기반의 XaaS(Anything as a Service)라는 개념이 급속도로 현실화되고 있습니다. AWS, Azure와 같은 IaaS(Infra as a Service)/PaaS(Platform as a Service) 사업이 인프라 시장을 장악해 가고 있고, Salesforce.com, Workday 등 SaaS(Software as a Service) 기반의 Software 서비스도 안정적으로 정착하였습니다. 최근에는 기업이 수행하는 특정영역 프로세스 전체를 아웃소싱하는 BPaaS(Business Process as a Service)가 태동하고 있습니다. 아래에 XaaS의 장점을 4가지로 요약하여 기술해 봤습니다.
① 비용을 낮출 수 있습니다. (IaaS 장점)
② 필요할 때 유연하게 자원을 증설하고나 줄일 수 있습니다. (PaaS 장점)
③ 생태계가 재편되어, 기능이 표준화되고 데이터가 모입니다. (SaaS 장점)
④ 핵심분야가 아닌 곳에 인건비를 효율화하거나, 반대로 전문화된 인력과 서비스를 공유할 수 있습니다. (BPaaS 장점)
만약 SCM에 클라우드의 장점을 모두 접목하여 클라우드 기반의 SCM 아웃소싱인 SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)를 구현해 낼 수 있다면 다양한 이점이 있을 것입니다. 우선 서비스를 받기 위한 비용이 기존보다 현저히 줄어들 것입니다. 또한 별도의 IT 자원과 전문인력 확보 없이도 SCM 체계를 구축할 수 있고, 필요한 시점에만 활용할 수 있을 것입니다. SCMaaS의 장점을 활용하면, 대기업 중심의 SCM 적용을 벗어나서 중소기업도 이전보다 낮은 비용으로 전문화된 SCM 서비스를 누릴 수 있을 것입니다.
대기업도 클라우드의 장점을 누리지 못하는 것은 아닐 것입니다. 대기업 또한 비용을 낮추고자 클라우드 서비스를 선호할 수 있습니다. 하지만, 여전히 SCM은 핵심 경쟁력이기에 디지털 기술과 컨설팅 정도만 지원받는 SaaS형 서비스를 선호할 것이고, 전체 프로세스까지 외주화하는 SCMaaS를 선택할 확률은 낮아 보입니다. 실제로 최근에 클라우드 기반의 SCM 시장은 급속도로 성장하고 있습니다. [그림 5]에 SCM 영역의 SaaS 시장 규모의 시계열(Time Series) 추이를 표시하였습니다. CAGR(Compounded Annual Growth Rate, 연평균성장률) 18.3%의 성장률을 보이고 있고, 같은 속도로 성장해 갈 것으로 예측하고 있습니다. 곧, 국내 시장도 클라우드 기반의 SCM 서비스로 재편될 것입니다.
[그림 5] 글로벌 SaaS형 SCM의 성장속도[8]초개인화(Hyper-Personalization) – IoT
제조회사나 유통회사는 ‘시장’을 이해하기 위해서 많은 노력을 하고 있습니다. 미주, 남미, 동남아 시장과 같이 국가나 지역을 구분하여 시장을 분석하거나, 대형마트, 소형마트, 대리점, 온라인 등 유통방식에 따라 시장을 분석합니다. 디지털 기술이 발전함에 따라 최종소비자 한 사람 한 사람의 행동 분석이 가능하게 되었고, 이런 방식의 중요성을 깨닫고 있습니다. 온라인 유통의 대표기업인 Amazon은 클릭스트림 데이터를 활용하여 개인의 행동을 분석하고, 분석한 결과를 바탕으로 추천 서비스를 제공합니다. 추천 시스템에 의하여 아마존을 방문한 소비자의 구매 전환율은 13%로, 국내 온라인 쇼핑몰 평균 6.2%에 비해 두 배가량 웃돌고 있습니다.[9] 개인의 행동을 분석할 수 있다는 것은 이렇게 큰 위력을 가지고 있습니다.
만약 온라인 유통업체가 고객의 행동을 분석할 수 있듯이, 제조회사에서 추가적인 채널(Channel)로 고객의 행동을 더 분석할 수 있다면, 새로운 일을 할 수 있게 됩니다. IoT(Internet of Things)는 이런 측면에서 강한 영향력을 행사할 수 있습니다. (개인정보보호에 문제가 없는 한도에서) IoT는 고객이 제품의 어떤 기능을 주로 사용하는지, 고객 제품에 이상은 없는지, 시간대별 고객의 행동패턴은 어떤지 등 고객 행동에 대한 방대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이에 맞춰 완전히 개인화된 마케팅 활동을 할 수 있고, 이를 바탕으로 더 정확한 수요예측도 가능하며, AS를 위한 자재재고도 사전에 준비할 수도 있습니다. 또한 제품 개선을 위한 방향도 설정할 수 있습니다. 또한, 고객에게 더욱더 새로워진 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다.
유통정보 투명성 – Blockchain
모든 기업에게 유통재고 정보는 매우 중요합니다. 소비자가 구매하고자 할 때 결품이 발생하면 판매기회를 잃게 될 것입니다. 반대로 유통재고가 너무 많으면 기존제품을 처분하느라 신제품으로 전환하는데 어려움을 겪고, 유통시간이 길어짐에 따라 제품의 가치가 떨어집니다. Blockchain 기술은 생산에서 소비에 이르기까지 공급망을 통과하는 과정에 대해, 무결성, 신뢰성, 보안성 있게 기록할 수 있습니다. 이 기록들은 조작이 불가능하다고 알려져 있습니다. 또한 데이터에 접속 가능한 모든 이해관계자들에 의해 투명하게 검증도 가능합니다. 이 뜻은 유통경로가 투명해진다는 뜻입니다. 유통경로가 투명해지면, 거래의 효율성을 향상시킬 수 있고, 사전에 유통재고의 과부족을 관리할 수 있을 것입니다. 식품과 같이 원산지나 유통정보가 중요한 제품의 경우, 소비자에게 더 개선된 경험을 제공할 수도 있을 것입니다. 기업들은 유통재고가 많더라도, 매장별로 따져보면 순간적으로 결품이 발생하는 현상이 생깁니다. 이로 인한 판매실기의 양을 계산하는 것조차 어려운 실정이기에, 이를 해결하고 싶은 기업이 많습니다. 유통경로를 정확히 알고 유통재고의 양을 실시간으로 파악할 수 있게 되면, 재고의 배치를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있게 될 것입니다. 다만, 한가지 극복해야 하는 부분이 있습니다. Blockchain에 데이터가 입력되도록 하는 것입니다. 유통과정에 자연스럽게 입력이 되도록 하는 Use-case를 찾거나, 사람이 입력해야만 하는 동인이 생겨야 하는 부분이라 여전히 난제입니다. 유통과정의 각 Case별로 풀어가야 하는 문제로 판단하고 있습니다.
손쉽고 정확한 수요예측 – Deep Learning, Data Analytics
SCM에서 가장 중요한 활동 중 하나가 수요예측입니다. 수요예측을 정확히 해낼 수 있으면 더 정확한 목표를 (일반적으로 정확한 경영계획을) 수립할 수 있고, 시장의 반응을 사전에 감지할 수 있으며, 목표와 시장 반응과의 차이를 바탕으로 마케팅 계획을 수립할 수 있습니다. 이는 기업이 효율적으로 매출을 향상시킬 수 있도록 하며, 공급망을 관리하는데 매우 중요한 역할을 합니다. 그 동안 기업의 SCM 담당자는 수요예측의 정확성을 향상시키고, 시장을 더 정확히 이해하기 위하여 과학적인 방법을 활용하고자 하였습니다. 주로 통계적 방법을 사용했습니다. 시계열 분석을 통해 과거의 패턴을 통해 미래를 예측하고자 하였고, 수요와 이에 영향을 주는 여러 가지 요소들의 – 마케팅 활동, 경쟁사 동향 등 – 관계를 회귀분석을 통해 분석하였습니다. 이 때 주로 사용하는 회귀분석(Regression Analysis)은 선형 회귀분석이었습니다.
과거에 수요예측을 운영하는 독특한 방식 중 하나가, 영업사원–영업팀장–본사로 이루어지는 여러 이해관계자의 합의(Consensus)를 활용하였다는 것입니다. 예를 들어, 영업사원은 멀지 않은 미래의 수요를 감지하고, 영업팀장은 영업사원이 예측한 수요에 합의함과 동시에, 본인이 담당하는 영역의 마케팅 측면을 고려하여 좀더 장기간의 수요를 예측하였으며, 본사에서는 전체 영업영역의 수요를 수집하고 합의하되 중장기 수요예측에 집중하였습니다. 이 때 합의가 안된 부분의 수요예측 분에 대해서는 예측한 당사자가 책임질 수 있도록 정보를 분리하였습니다.
위와 같은 합의 프로세스를 활용한 수요예측 프로세스는 합리적인 방식이고, 효율적인 방식이었습니다. 하지만 이렇게 운영하면서 두 가지 단점이 드러나기 시작하였습니다. 첫째, 수요예측에 너무 많은 인적 자원이 소요됩니다. 큰 기업의 경우 1,000명이 넘는 사람들이 수요예측 과정에 참여하게 됩니다. 둘째, 수요가 시장상황을 반영하기 보다는 Top-down으로 내려주는 목표(경영계획)에 맞추는 경향성을 띄게 됩니다. 관리자의 압박에 따라 과학적인 방식의 예측보다는 의지치를 많이 반영하기 때문입니다. 일반적으로 회사의 목표는 시장의 상황보다 높기 때문에 목표를 달성할 확률이 낮은 편입니다. 즉 시장의 상황보다 많은 양의 제품을 생산하게 되어 불필요한 재고가 발생하는 등, 자원을 낭비하는 결과를 초래합니다. 또한 영업, 생산, 구매 부서가 서로 신뢰하지 못하는 회사문화가 만들어지기도 합니다.
최근 급격히 주목 받고 있는 Data Analytics나 Deep Learning 같은 분야는 수요예측 영역에 새로운 방식을 제시합니다. 회귀분석 시 비선형성을 손쉽게 처리할 수 있기 때문에 더 정확한 수요 예측값을 제시할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 또한 자동화된 수요예측 운영의 가능성도 동시에 높여주고 있습니다. 물론 아직은 단점도 있습니다. Deep Learning은 더 정확하게 예측할 수 있는 가능성이 있지만, 해석하기 어렵다는 부분도 있습니다. 이로 인하여 최근에는 원인 분석이 가능한 Deep Learning 방식이 연구되고 있기도 합니다.
Data Analytics나 Deep Learning을 활용하여, 몇 명의 전문가 중심으로 수요예측을 정확히 해낼 수 있다면, 분명히 장점이 많습니다. 첫째, 수요예측에 필요한 인적 자원을 줄일 수 있습니다. 실제로 Amazon같은 기업은 전문가 집단이 수요예측을 진행하되 몇 가지 시나리오를 제시하고, 영업의 책임자는 이중에 한가지를 선택하는 방식으로 운영하고 있습니다. 둘째, 목표와 실제수요를 정확히 분리해낼 수 있습니다. 목표와 실제수요의 간극을, 과학적이고 정량화된 마케팅 활동을 통해 메울 수도 있습니다. 이는 실제 수요를 생산, 구매 담당자 및 협력사에 전달할 수 있다는 뜻이 되고, 불필요한 자원낭비를 줄일 수 있다는 뜻도 됩니다.
Data Analytics와 Deep Learning이 사람보다 더 정확한 수요예측을 해낼 수 있을지 회의적인 시각으로 바라보는 사람들도 있습니다. 다만 여기서 더 중요한 점은 자동화된 기법으로 사람과 유사한 수준으로 수요예측을 해낼 수 있다면, 불필요한 자원의 낭비나, 정보의 왜곡을 방지할 수 있다는데 큰 의미가 있습니다.
동시 계획(Concurrent Planning) – Machine Learning, Reinforcement Learning
과거에 공급계획은 주로 각 기업의 완제품만을 대상으로 수립하였습니다. 이 계획을 바탕으로 영업에 공급 가능한 물량을 피드백 해줘서 판매계획을 완성하였고, 완제품 하위의 부품 생산계획이나 구매계획은 별도의 절차로 수립하고 실행했습니다. 이러다 보니 각 단계별로 계획을 수립하는데 상당한 시간이 필요하게 되었고, 결국 각 계획간에는 시차가 발생하게 되었습니다. 예를 들어, 이번 주 완제품 계획을 수립하려면, 지난주 부품 공급계획을 활용하여 상황을 점검하기도 하였습니다. 이는 부서간 혹은 기업간 정보의 시차를 발생시키고, 결국 공급망의 Bull-whip 효과를 심화시키는 결과를 야기합니다.
만약 완제품 계획과 부품 계획을 통합하여 동시에 계획을 수립할 수 있다면, 혹은 협력사의 상황까지 고려하여 동시에 계획할 수 있다면, Bull-whip 효과를 상당수준 줄일 수 있습니다. 이것이 동시 계획의 개념입니다. 이를 구현하기 위하여 이상적으로는 전체 공급망을 한번에 모델링에 포함하여 계획을 수립할 수 있습니다. 실제로 이런 시도를 하는 기업도 있습니다. 다른 방법으로 전체 공급망을 한번에 모델링 하지 못한다면, 각 단계별로 계획을 수립하더라도, 한번의 계획주기(Plan-cycle)에 더 넓은 범위의 공급망을 포함시키는 방식으로 프로세스를 설계할 수도 있습니다. 이렇게 계획을 수립하기 위해서는 빠르고 완전히 자동화된 계획시스템이 필요해집니다.
[그림 6] 동시 계획(Concurrent Planning)의 개념도생산계획을 수립하는 것은 매우 어려운 일입니다. 주어진 수요에 맞춰 주어진 자원을 최적화 해서 사용해야 하기 때문입니다. 그 동안 최적화 하기 위해 다양한 알고리즘들을 적용했었고, 이를 소프트웨어로 상품화 하였습니다. 시장에서 주로 사용하는 알고리즘은 두 가지, LP(Linear Programming)와 Rule 기반 알고리즘입니다. 두 알고리즘의 특징은 극명합니다. LP는 최적값을 산출해 낼 수 있지만, 답을 산출하는 시간이 오래 걸립니다. 특정 기업에서는 알고리즘이 결과값을 찾아내기까지 7~8시간씩 소요되기도 하였습니다. 반대로 Rule기반 알고리즘은 빠르고 효율적이지만, 최적값을 산출해내지 못합니다. Rule을 정교하게 설계해야 적용과 운영이 가능한 이유입니다.
최근 새로운 알고리즘들을 공급계획 수립에 적용하기 시작했습니다. 이 알고리즘들의 특징은 최적값에 근접한 값을 산출해냄에도 불구하고, 연산속도가 빠르다는 장점이 있습니다. 그 중 하나는 Machine Learning기법을 활용한 알고리즘입니다. 대표적으로 Meta-heuristics라는 방식이 실제 사례에 적용되고 있습니다. Heuristics방식이란 최적값을 어림짐작 해내는 방법으로, 대부분 최적에 가까운 값을 산출해내지만 LP보다 연산속도가 현저히 빠릅니다. 또한 현존하는 문제의 최적값을 현실적으로 정확히 구해낼 수 있는 방법이 없을 때도 활용할 수 있습니다. 또 다른 방법으로 공급계획 수립 시, 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용해 볼 가능성이 있습니다. 강화학습은 에이전트(Agent)를 주어진 환경(Environment)에서 최대의 보상(Reward)을 받을 수 있도록 학습시키는 방법입니다. 이 알고리즘 역시 최적에 가까운 값을 산출해낼 수 있습니다. Meta-heuristics와의 차이점은, Meta-heuristics는 매번 공급계획을 수립할 때 마다 새롭게 학습해야 하지만, 강화학습은 이전에 학습했던 것을 기억하고 있다는 것이 차이점입니다. 이로 인하여 더 정확하고, 빠르게 최적화할 수 있는 가능성이 있습니다. 이러한 가능성을 확인하기 위해, 최근에 강화학습을 공급계획 수립에 활용하고자 하는 노력들이 시도되고 있습니다.[10] 전통적인 알고리즘보다 빠르게 최적값을 도출해 낼 수 있는 알고리즘들은 동시계획에 적용해 볼만한 알고리즘입니다.
정보기반 통찰(Data Insight) – Data Analytics
SCM에서 핵심적인 부분 중 하나가 Data를 활용하여 의사결정 하는 과정입니다. 과거에는 여러 각도로 데이터를 관찰하고, 사람이 데이터로부터 통찰을 얻어, 이를 기반으로 공급망과 관련한 의사를 결정하고 실행하였습니다. 그러나 최근에는 Data Analytics를 활용하여 사람의 의사결정을 돕기도 하고, 때로는 사람보다 더 뛰어난 성능으로 Data로부터 의미를 추출해내기 시작했습니다. 사실 상당히 오랫동안 이런 시도가 있었으나, 최근에 시작되었다기 보다는, 대중화 되기 시작했다는 것이 더 정확한 표현일 것입니다.
몇 가지 예를 보면, 공급자를 평가하고 선택하기 위해 Classification 방법을 활용하기도 하고[11], 다양한 Anomaly Detection 알고리즘을 활용하여, 매장, 유통, 공급[12] 이상상황을 감지하기도 하며, 소셜미디어의 텍스트 분석을 통해 의사결정의 데이터로 활용하기도 합니다.[13] 이런 과정에서 우리가 생각해내지 못한 통찰이 더해지곤 합니다. 더 기대되는 것은, 기업의 구성원들이 중요성과 위력을 느끼기 시작하였다는 점입니다. 기업은 데이터 사이언티스트를 활발히 고용하기 시작했고, 학교에서는 이들을 육성하기 시작했습니다. 앞으로 얼마나 많은 유즈케이스(Use case)를 발견하여 사용할지 상상하기 어렵습니다.
4. 맺음말
지금까지 디지털 핵심기술이 어떤 모습으로 SCM을 바꿔줄 지 6가지 키워드를 바탕으로 살펴보았습니다. 분명 새로운 디지털 기술들은, 기업이 경쟁우위를 유지하기 위한 핵심 투자분야가 될 것이며, 이는 SCM분야에서 중요성이 두드러질 것입니다. 어떤 분들은 우리회사는 이미 SCM 프로세스와 시스템이 있는데, 디지털 핵심기술을 기반으로 새롭게 SCM 체계를 재정비할 필요성이 있는지 의문을 가지실지도 모르겠습니다. 혹은 재정비에는 동의하지만, 어떻게 이해관계자들을 설득해야 할지 어려워하는 분도 계실 것입니다. 이럴 때 생각해 볼 수 있는 (본문에도 일부 언급된) 몇 가지 질문을 남기며 글을 마치고자 합니다. 아래의 질문을 바탕으로 우리 회사에 SCM이 제대로 되고 있는지, 이해관계자를 설득할 때 필요한 사항이 무엇인지, 다시한번 생각해 보는데 도움이 되시길 바랍니다.
◎ 시장상황을 분석하기 위한 정보가 충분히 수집되고 있는가?
◎ 우리는 수요예측을 과학적으로 하고 있는가?
◎ 수요예측을 하거나, 공급계획을 수립하는데 과도한 인력투입은 없는가?
◎ 실제 수요와 상관없이 목표만 공급담당자에게 전달하고 있지는 않는가?
◎ 임원진 평가 종료 후, 수요에 대한 전망치가 과도하게 줄어들지는 않는가?
◎ 수요-공급 관리 활동과 마케팅 활동이 연계되어 있는가?
◎ 목표값에 맞춰 마케팅 계획을 수립할 때, 과학적 방법으로 정량화 하는가?
◎ 예측된 수요대로, 생산계획과 구매계획을 수립하는가?
◎ 공급계획은 실행 가능한 계획인가?
◎ 수립한 계획대로 실행이 되는가?
◎ 계획대비 차질에 대한 정보를 언제든 확인할 수 있고, 즉시 계획을 대책을 수립할 수 있는가?
◎ 우리 회사의 동료들은 서로를 – 공유하는 정보를 – 신뢰하고 협력하는가?
◎ 고객과 협력사는 우리가 제공하는 정보를 신뢰하고 협력하는가?
◎ 우리의 공급능력에 대해 고객의 불만은 없는가?
◎ 여러 부문이 공통적으로 공유하는 기준정보 체계를 갖추고, 이를 바탕으로 소통하는가?
◎ 데이터로부터 Insight를 도출하고, 이를 바탕으로 의사결정하고 실행하는가?
삼성전자, LG전자 SCM 공급망 전담조직 신설
삼성전자, LG전자 공급망 문제 대응 위해 전담 조직 신설
삼성전자가 글로벌 공급망 문제에 대응하기 위해 최근 조직 개편에서 4개의 조직을 신설한 것으로 나타났습니다. 최근 오미크론 바이러스 확산, 미·중 갈등, 물류 대란, 반도체 등 주요 부품 공급난이 잇따라 불거지며 스마트폰, TV·생활가전 등 주요 사업에 차질이 빚어질 수 있다는 위기 의식 때문입니다.
삼성전자는 공급망 문제 대응을 위해 경영지원실 산하에 ‘공급망인사이트TF’, MX(스마트폰) 사업부 산하에 ‘구매전략그룹’, VD(영상기기) 사업부 산하에 ‘글로벌 운영팀’, 생활가전 사업부 산하에 ‘원가혁신TF’ 등 4개 조직을 최근 신설했습니다.
해당 조직은 각국의 정책 변화를 비롯한 반도체·원자재 등 공급망 위기를 사전에 감지해 조기 대응해 나가기 위한 것으로 알려졌죠.
삼성은 올해 내내 공급망 유지를 위해 경영진들이 잇따라 해외 출장을 다니고, 주요 반도체·전자 부품 생산 업체들이 몰려있는 대만의 날씨와 가뭄 상황까지 살필 정도로 노심초사한 것으로 알려졌는데요, 그럼에도 스마트폰과 TV 등 일부 품목은 생산 차질이 빚어지기도 했습니다.
LG전자도 지난달 임원 인사 및 조직 개편 이후, 최근까지 한 달 가까이 하부 조직 개편을 진행하며 각 사업본부의 공급망 관리(SCM) 조직을 대폭 강화한 것으로 알려졌습니다.
특히 LG의 미래 먹거리 분야를 담당하는 전장(자동차 전자 장비·VS) 사업본부는 반도체 수급에 비상이 걸렸습니다. 앞서 ‘SCM실’을 ‘SCM 담당’ 조직으로 격상한 데 이어 최근에는 ‘반도체 개발·구매팀’과 ‘반도체 공급 대응 태스크’를 신설했죠.
이 외에도 물류를 지역별로 체계적으로 관리하기 위해 ‘유럽 SCM팀’ ‘북미·아시아 SCM팀’도 만든 것으로 알려졌습니다.
이처럼 최근 많은 기업들이 공급망 관리에 열을 올리고 있습니다. 바로 글로벌 공급망 위기를 어떻게 관리하느냐에 따라 내년 기업들의 실적이 결정될 것이기 때문입니다.
이런 기업들의 니즈가 폭발적으로 증가하면서 화물의 이동상황을 파악하고, 딜레이 여부를 예측하여 사전에 대응을 할 수 있도록 도와주는 ShipGo(쉽고)에 대한 니즈가 급증하고 있습니다.
삼성전자로지텍, LG 화학, 대림코퍼레이션, 두산인프라코어 등 다양한 대기업이 공급망 관리를 위해 쉽고를 잇달아 도입하고 있는데요, 특히 이랜드월드의 경우 ShipGo(쉽고)를 이용한 공급망 관리체계를 구축하면서 우수업체 패션부문 처음으로 AA인증서를 획득해서 화재가 되기도 했죠.
이랜드월드는 ShipGo(쉽고)를 내부 물류 시스템에 연동하여 전 세계 공급망 참여자들과 계약, 외환, 디자인, 생산, 원가 등 정확한 수입세액 계산과 수출입 상품흐름을 컨트롤하기 위한 선박위치 추적정보 등을 실시간 공유했고, 통관에 필요한 각종서류의 발급과 유통 보관이 서류에서 전자식으로 대체하는 등 혁신적인 공급망 관리 체계를 구축하면서 관세청 AEO 우수사례 보유기업으로 인정되고, 21년 AEO 우수 사례 경진대회에서 장려상을 수상하기도 했답니다.
다가올 2022년 역시 글로벌 물류대란으로 수출입 업무가 올해처럼 어려울 것으로 전망되고, 이에따라 기업들의 실적과 성장은 글로벌 공급망 관리 여부에 따라 결정될 것으로 보이는데요, 기업의 상황에 맞는 공급망 관리 체계를 구축하고, 디지털 솔루션을 통한 효율적인 업무 시스템을 통해 안정적이고, 성공적인 업무를 진행하시기 바랍니다.
삼성전자 1일 SCM의 비밀, 결국 ‘기본기’
벼랑끝 공급망, 전장(戰場)의 SCM②
외계인을 고문해야 나오는 성과(?) 삼성전자의 1일 SCM
비밀은 ‘유연성’ 공급업체 생산계획 연동, 부품 공용화까지
4차 산업혁명과 공급망관리의 공통목표 ‘유연한 기업’
▲ 삼성전자 미국 뉴베리 카운티 생활가전 공장부지(사진: 삼성전자)
글. 설창민 SCM 칼럼니스트
Idea in Brief
다품종 소량생산. 메이드인코리아의 종말을 막기 위한 열쇠다. 하지만 이게 말처럼 쉽지 않다. 결국 핵심은 ‘정보공유’와 ‘컴퓨터’, 그리고 ‘로봇 기술’에 있다. SCM에서 오랫동안 강조해온 ‘정보공유’와 4차 산업혁명의 기반기술이 만났다. 삼성전자의 1일 SCM 달성 사례를 통해 다품종 소량생산을 만드는 기본 조건에 대해 살펴봤다. 쉬운 것은 없다지만, 가장 쉽지 않은 것은 ‘기본’을 지키는 것이다. 4차 산업혁명과 공급망 관리는 한 방향을 바라보고 있다는 것을 기억하자.
지난 연재(제조업의 종말? ‘메이드인코리아’는 계속될 수 있을까)에서 메이드인코리아의 종말을 막기 위해서는 ‘다품종 소량생산’이 필요하다는 결론을 냈다. 다품종 소량생산. 공급망관리 담당자라면 이미 귀에 딱지가 붙을 정도로 들은 말일 것이다.
그런데 다품종 소량생산이 말이 쉽지 결코 쉽지 않다. 기본적으로 다품종 소량생산을 위한 생산라인 세팅 변경이 필요하다. 자재를 납품하는 공급업체 또한 ‘계속’, ‘조금씩’, ‘자주’ 납품해야 한다. 이 과정에서 제조업체는 공급업체의 생산현황을 파악해야 한다. 당연히 공급업체도 제조업체의 생산현황을 알아야 한다. 컴퓨터와 로봇기술을 활용하지 않으면 생산라인이 못 따라간다. IT기술을 적용하여 자사의 생산계획을 공급업체에 빠르고, 정확하게 공유하지 않으면 제때 자재를 납품할 수도 없다.
요컨대 제조업체 입장에서는 이래저래 최종소비자에 대한 정보를 공유 받아야 한다. 생산라인은 컴퓨터와 로봇기술을 활용하여 최대한 신속하게 제품을 바꿔 생산할 수 있어야 한다. 공급업체와 제조업체는 생산계획 등 여러 정보를 공유하여 서로의 계획을 믿고 생산할 수 있어야 한다.
몇 가지 키워드가 나왔다. ‘정보 공유’와 ‘컴퓨터’, 그리고 ‘로봇 기술’이다. 어디서 많이 들어본 소리다. 정보 공유는 공급망 관리에서 오래전부터 그토록 강조했던 것이다. 컴퓨터와 로봇 기술은 이른바 ICT 기술이라면서 4차 산업혁명의 촉매로 언급된 것이다.
결국 4차 산업혁명과 공급망 관리는 ‘유연한 기업’이라는 같은 목표를 지향하고 있다. 다시 말해서 4차 산업혁명과 공급망 관리는 사실상 하나다. 4차 산업혁명은 공급망 관리를 가능하게 하는 수단이고, 공급망 관리는 4차 산업혁명을 이끄는 새로운 기술을 필요로 한다.
삼성전자의 1일 SCM을 바라보며
지난 1월 28일 한국경제를 통해 <삼성전자 ’1일 SCM 혁명‘... 제조업체 중 세계 유일>이라는 제목의 기사가 보도됐다. 삼성전자가 무선사업부 공장의 현장 수요 대응 기간을 종전 3일에서 1일로 줄였다고 하는 이 사례는 ICT기술이 주도하는 4차 산업혁명과 공급망 관리가 어떻게 공존하며 유연성을 달성할 수 있는지 보여주는 극단적인 사례다.
물론 삼성전자의 1일 SCM은 순수하게 언론 보도만을 놓고 해석해 보면, 거의 외계인을 고문해야 얻어낼 수 있는 성과다. 가령 판매예측을 하고 그 예측을 토대로 공급계획을 수립하는 기업이 있다고 하자. 시장 수요가 빠르게 변하는 업종이라면 판매예측과 공급계획을 최소한 ‘주단위’로 업데이트해야 한다. 이것을 바꿔 해석하면 판매예측을 공급계획으로 만들고, 거래처에서 긴급주문을 요구했을 때 최소 1주일은 넘어가야 이를 반영할 수 있다는 뜻이다.
1주일도 아니고, ‘최소 1주일’을 이야기하는 이유는 간단하다. 해외에 공장이 있고, 여러 협력업체에서 부품을 공급하는 공급망을 운영하고 있는 기업이 있다고 하자. 이 기업은 일단 특정 1주일 동안 판매예측에 필요한 정보 수집을 한다. 당연히 그 정보는 1주일 전의 데이터를 기반한다. 그 정보를 가지고 판매예측을 마감하면 다음 단계의 공급계획 수립에 들어간다.
무슨 말인지 이해가 되시는가. 거래처가 얼마나 팔았고, 얼마나 더 팔 예정인지 정보가 만들어진 시점부터 판매예측을 하고 그것을 토대로 공급계획을 만드는 데는 사실상 ‘2주일’이 걸린다는 뜻이다. 당연히 거래처 입장에서는 그 2주일 동안 시장 변동을 몸으로 겪고, 그에 따른 공급업체의 조달량 조정이 가능한지 요구하게 된다.
이 때 공급업체는 바로 조달이 가능할까. 공급계획을 만들면 그 공급계획은 어디까지나 1주일 단위다. 그러나 공장에서는 이 계획만 가지고는 생산할 수 없다. 생산은 1주일이 아닌 ‘매일’, ‘매시간’, ‘매분’ 단위로 돌아가기 때문이다. 그래서 공장은 일 단위, 더 나아가 시간 단위 생산계획을 수립해야 한다. 시간 단위로 수립한 생산계획은 공급업체로 전달되며, 공급업체는 가용한 자재, 앞으로 생산하거나 구매할 자재를 바탕으로 생산계획을 수립한다.
공급업체가 자재를 알아보고 생산을 준비하는 기간까지 감안하면 공장의 일단위, 그리고 시간단위 생산계획에는 절대 추가적인 생산 요구를 받아줄 수 없는 기간이 생긴다. 이것을 이 바닥 용어로 ‘프로즌 피리어드(Frozen Period)’, ‘X일 확정’이라 부른다. 삼성전자가 3일이었던 종전 기간을 하루로 줄인 것은 이 기간을 의미한다.
쉽게 말해서 거래처에서 오늘 긴급 주문을 냈을 때 이를 빠르면 다음날에라도 반영해 줄 수 있다는 뜻이다. 오늘 긴급주문 냈다고 무조건 다음날 생산해서 주겠다는 뜻은 절대 아니다. 생산 가능한 물건이면 당장 그 다음날이라도 생산계획에 반영해서 생산해 줄 수 있다는 뜻이다. 빠르면 다음날이라도 생산해 줄 수 있게 되었다는 것이 중요하다. 자재 확인이 힘들거나 생산능력 확인이 힘들다면, 바로 다음날 생산계획에 반영해 줄 수 없는 것은 매한가지다.
1일 확정의 전제조건
언뜻 보면 1일 SCM이 뭐 그리 어렵나 싶겠다. 하지만 1일 SCM이 되려면 수많은 전제 조건이 필요하다. 대표적인 것이 완제품을 조립하는 삼성전자 공장의 생산계획 유연성이다.
일 단위, 또는 시간 단위 생산계획에서 한 번에 생산하는 수량을 생산관리 교과서에서는 로트 사이즈(Lot Size)라고 부른다. 이 로트 사이즈가 크면 공장의 가동률 면에서는 좋을지 모르나 생산시간이 그만큼 오래 걸린다. 때문에 하루만 생산계획을 고정하고 그 다음날 생산계획을 바꿔야 하는 체제에서는 운영이 어렵다.
따라서 로트 사이즈가 작아야 생산 순서나 일정을 이리저리 바꾸는 것이 그만큼 쉬워진다. 작은 로트를 이리저리 옮기는 것을 단시간 안에 가능하게 할 정도의 고도의 생산계획 수립 시스템이 없으면 불가능한 일이다.
어디 그뿐인가. 무엇보다 중요한 것은 공급업체들의 생산계획 수립 및 자재 수급이다. 앞서 언급했듯이 완제품 생산공장은 공급업체의 자재 수급 및 생산계획 수립에 걸리는 시간 때문에 죽으나 사나 생산계획을 며칠 동안 고정한다. 수많은 기업들이 거래처가 긴급 주문을 했을 때 곧바로 납기를 약속해줄 수 없는 가장 큰 이유는 ‘자재수급’ 때문이다. 자재수급이 언제 될 지 한눈에 보지를 못하니 당연히 부랴부랴 확인하는 데 시간을 빼앗기게 된다. 자연히 하루만에 자재수급이 가능한지 불가능한지 확인이 안 된다.
즉, 생산계획을 고정하고 다음날부터 바꿀 수 있다는 말은 공급업체가 삼성전자의 생산계획을 적시에 공유 받아서 자사 생산계획에 반영할 수 있는 프로세스와 시스템이 구축돼 있다는 뜻이다. 그리고 그 생산계획을 놓고 이리저리 고민할 필요 없이 바로 자재 수급 상황을 파악해 줄 수 있다는 뜻도 된다.
이를 뒷받침하는 학술논문이 하나 있다. 2012년 4월 한국국제회계학회에서 발표한 ‘대기업과 중소기업의 상생협력을 통한 SCM 혁신사례 연구’를 시간 나면 읽어 보시기 바란다. 삼성전자가 공급업체에 정보기술 투자를 해서 공급업체를 자사의 생산라인처럼 움직일 수 있게 만든 사례가 있었다.
논문에 따르면 삼성전자는 아예 공급업체의 ERP를 구축해 줬고, 자사가 생산계획을 수립하는 순간 공급업체의 생산계획을 그에 맞춰 자동으로 수립해 주도록 만들어 줬다고 한다. 이게 6년 전 논문에 실린 얘기니 실제로는 그보다 더 오래된 얘기일 것이다. 그 긴 세월을 공급업체들을 길들인 끝에 오늘날의 1일 확정이 가능해진 것이리라.
또 한 가지. 1일 확정이 가능해지려면 제품설계 자체도 바뀌어야 한다. 긴급주문을 다음날 생산할 수 있다는 것은 그만큼 부품 공용화가 잘 돼 있다는 뜻이다. 그렇지 않으면 불가능하다. 보통 공용화된 부품의 경우는 재고가 많더라도 큰 문제가 되지 않는다. 공용화된 부품은 언젠가 다른 제품의 생산에도 사용될 것이기 때문이다.
4차 산업혁명과 SCM의 ‘맥’
4차 산업혁명과 공급망 관리를 너무 심각하게, 또는 거창하게 생각하지 말자. 수요자 중심의 시장에서 기업 생존의 필수 조건인 ‘유연성’을 달성하기 위한 수단이며, 그래서 요즘 유행하는 4차 산업혁명은 곧 공급망 관리를 지향하는 것이고, 공급망 관리는 4차 산업혁명을 떠받치는 ICT 기술을 활용하여 더욱 고도화될 수 있다.
4차 산업혁명과 공급망 관리, 두 개의 흐름을 한때의 유행이라 보고 따라가면 안 되는 이유가 여기에 있다. 두 흐름은 수요자 중심 시장에서 사업을 지속해 나가기 위한 기본기다. 그리고 그것이 ‘메이드 인 코리아’를 계속 유지해 줄 것이다. 이것을 유행이라고 바라보는 순간, 몇 년 뒤에는 하나도 쓰지 않을 헛돈질이 돼 버린다. (계속)
삼성, 스마트폰 부품 표준화…SCM 대개편 예고
삼성전자가 스마트폰의 ‘부품 표준화’를 추진한다. 코로나19 사태로 세계 부품 공급망이 불안한 상황을 타개하고 제조 유연성을 높이기 위한 방안이다. 부품 표준화에 따라 협력사별 물량 조절 등 공급망 관리(SCM)에 대격변이 예상된다.
삼성전자는 스마트폰 협력사에 호환성 높은 범용 부품 개발을 주문했다. 삼성은 지금까지 프리미엄 스마트폰용 부품과 중저가폰 부품을 구분했다. 스마트폰 모델에 들어가는 부품이 제각각 달라 카메라 모듈도 수십가지였다. 호환성 확보 방안은 프리미엄 스마트폰과 중급 스마트폰을 가르는 핵심 부품을 제외하곤 대부분 공유하는 식이다.
코로나19 영향이 결정적이었다. 지난해 삼성전자는 반도체 공급 부족과 중국 전력난 등 복합 악재로 스마트폰 생산에 큰 차질을 빚었다. 지난해 전략 스마트폰 신제품도 제때 공급하지 못하는 사태가 발생하기도 했다. 부품 호환성 확대가 대안으로 제시됐다. SCM 가운데 한 곳에서 예기치 못한 공급 문제가 발생해도 빠르게 대체 부품을 구할 수 있는 체계를 갖추면 안정적인 공장 가동이 가능하기 때문이다.
생산단가도 낮출 수 있다. 부품 종류가 감소하면서 SCM도 단순해져 원가 구조를 개선할 수 있다. ‘부품 표준화’가 궁극적인 목표다. 신제품이 나올 때마다 새로운 부품을 생산해서 재고를 쌓는 리스크를 줄임으로써 생산 경쟁력을 높이겠다는 것이다. 부품업계는 삼성의 전략 변화에 예의주시하고 있다. 협력사별 양산 경쟁력이 더욱 부각될 수밖에 없기 때문이다. 여러 부품 제조사가 호환이 가능한 유사 부품을 동시에 생산하면 수율, 생산 단가 등으로 공급사를 선택할 수 있기 때문이다. 부품사별 단가 인하 경쟁은 더 치열해질 수밖에 없다.
부품업계 관계자는 “생산 수율과 단가 경쟁력을 중심으로 협력사 구조조정이 이뤄지는 한편 공급사도 물갈이될 수 있다”고 전망했다.
[표] 삼성전자 스마트폰 출하량 목표(예상치 포함)박소라기자 [email protected]
[논문]반도체 산업의 공급사슬관리(SCM) 사례 연구 : 삼성전자 반도체 사업부를 중심으로
초록
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세계 경제 침체와 더불어 IT 산업의 부진으로 인해 반도체 산업도 위기에 봉착해 있다. 국내 반도체 업체의 경우 대부분을 수출로 이행되는 수출주도형 산업이기 때문에 해외수요에 연동되어 나타나고 있으며, 수년 간 시장 주도권 경쟁을 위해 메모리 업계들이 그 동안 공급 과잉 상태임에도 불구하고 ‘치킨게임’ 양상을 보여 재고 물량이 쌍이고, 이로 인해 가격하락이 더욱 심해지는 경향이 있다. 이러한 글로벌화된 비즈니스 경쟁 구조하에서 기업들이 지속적인 경쟁 우위를 유지하기 위해서 공급사슬관리(SCM)는 기업 경영에 있어서 필수적인 요소로 …
세계 경제 침체와 더불어 IT 산업의 부진으로 인해 반도체 산업도 위기에 봉착해 있다. 국내 반도체 업체의 경우 대부분을 수출로 이행되는 수출주도형 산업이기 때문에 해외수요에 연동되어 나타나고 있으며, 수년 간 시장 주도권 경쟁을 위해 메모리 업계들이 그 동안 공급 과잉 상태임에도 불구하고 ‘치킨게임’ 양상을 보여 재고 물량이 쌍이고, 이로 인해 가격하락이 더욱 심해지는 경향이 있다. 이러한 글로벌화된 비즈니스 경쟁 구조하에서 기업들이 지속적인 경쟁 우위를 유지하기 위해서 공급사슬관리(SCM)는 기업 경영에 있어서 필수적인 요소로 작용하고 있다. 삼성전자 반도체 사업부는 경쟁사와의 경쟁 우위를 점하고 공급망 전체의 가치를 극대화 하기위하여 지속적으로 SCM 전략을 추진하고 있다. 이러한 SCM의 성공사례로는 전사 차원의 G-ERP 시스템을 보급하여 실시간 자원관리 및 운영진의 의사결정이 가능하도록 하였고, 글로벌 Hub 창고를 운영하여 물류 효율화와 거점 최적화를 통해 적시 공급가능 체제와 재고관리 비용최소화라는 성과를 이루었으며, 외주업체를 활용한 아웃소싱을 통해 저부가가치 제품에 있어서는 가격경쟁력을 확보하고 고부가가치 제품에 집중 투자하여 기술 우위를 선점할 수 있었다. 이러한 성과에도 불구하고 단기간에 급격한 성장을 하는 과정에서 SCM의 인프라 구축과 안정화에 초점이 맞춰져 있었다. 반도체 산업은 짧은 제품 라이프사이클과 고가의 투자설비, 복잡한 생산 공정, 공정자동화의 어려움 및 유통이나 공급망의 최적화 등의 현안 문제를 해결해야만 경쟁 우위를 바탕으로 지속 성장 가능한 기업으로 발전할 수 있을 것이다. 위에서 언급된 문제점들을 검토해보고 그 해결방안을 모색한 결과 삼성전자 반도체 사업에 있어서 SCM 고도화를 위해 아래와 같은 세 가지 측면의 방안들을 도출할 수 있었다. 첫째는 프로세스의 효율화이다. 직접부서에 있어서는 공장자동화가 최적화되어 최소한의 인력으로 최대의 생산 효율성을 확보할 수 있어야 하며, 간접부서에 있어서는 각 업무(부서) 부문별 정확한 표준화가 선행되고 상호간 관계성을 분석하여 전체 업무 프로세스가 상호 협의체적으로 흘러갈 수 있도록 해야 할 것이다. 둘째는 정보시스템의 고도화이다. 반도체의 특성상 제품의 생산 공정이 다양하고 많은 제품군을 가지고 있기 때문에 기준정보를 체계적으로 관리 유지하는 것은 상당히 중요한 부분이다. 이러한 중요성에 대한 임원진의 인식이 선행되고, 적합한 조직운영을 통해 체계적인 기준정보를 확립하여 업무적 손실을 최소화 하여야 할 것이며, 협력업체(공급처 및 외주업체)와의 SCM 체제를 공유하여 상호 Win-Win 할 수 있는 방안을 마련해야 한다. 마지막으로 마케팅(영업) 활동의 전략화 추진이다. 정확한 수요예측을 통해 재고관리 비용 및 마케팅 손실을 최소화해야 한다. 완제품 생산 업체인 고객과의 유기적인 정보 교류 및 상호 연계된 시스템 운영으로 채찍효과를 최소화하고, 반도체 부문에 최적화된 수요예측 시스템을 개발하여 정확한 수요예측이 가능한 체제를 마련해야 할 것이다.
SCM 삼성전자 SCM 사례.
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