‘공급망 경쟁력, 애널리틱스로 달성하다’··· 4곳의 사례

CIO
코로나바이러스 팬데믹은 제품 구매 방식을 뒤흔들었으며, 제품 생산 과정의 물류 측면에도 파괴적인 영향을 끼쳤다. 이러한 가운데 몇몇 조직은 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등 데이터 애널리틱스와 관련 기술이 공급망 관리에 큰 차별화를 가져올 수 있음을 포착했다. 공급망 무결성을 보장하는 문제든, 급속한 성장과 복잡성을 탐색하는 문제든, 공급망 관리에 애널리틱스를 활용한 조직 4곳의 사례를 살펴본다.
 
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미국 항공 우주국(NASA) : 공급망 무결성 유지하기
2013년에 NASA는 미국 의회로부터 공급망 리스크 관리 프로세스를 개선하라는 지시를 받았는데, 특히 8억 달러를 소비하는 IT와 운영 기술이 그 대상이었다.

애널리틱스는 NASA가 이 계획을 실행하는 데 큰 역할을 했다. NASA의 공급망 리스크관리(SCRM) 서비스 책임자인 카니트라 타일러는 항공우주 연구기관이 애널리틱스와 통찰력을 제공하기 위해 인터로스(Interlos)로부터 AI로 구동되는 공급망 리스크 관리 툴을 채택한 것이 주효했다고 말했다. 그녀는 “이 툴을 사용한 거든 성과는 궁극적으로 우리의 프로그램이 NASA 전체의 공유 서비스가 되는 결과를 가져왔다”라고 말했다.

타일러에 따르면 SCRM의 중앙에서 검사된 제품 목록은 NASA내의 모든 센터와 미션 책임자가 플랫폼에 의해 수집된 정보를 공유할 수 있도록 해준다. 동시에 여전히 자체적인 리스크 관리 프로세스를 사용하여 개별 리스크 프로필과 허용오차에 따라 구매 또는 비구매 결정을 내린다.

타일러는 “공급망 무결성을 유지하는 것은 NASA에 매우 중요하다. 우리는 민감한 국가의 제품과 부품에 대한 제한과 위조나 손상된 제품에 대한 무관용 원칙 등을 갖고 있다. 공급망에 대한 가시성을 유지하는 것이 항상 쉬운 일은 아니었다’라고 말했다.

타일러는 이어 “전 세계적으로 팬데믹이 공급망에 중대한 도전을 제기하고 있는 가운데, 장애에 신속하고 효율적으로 대처해야 할 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌다”라며, “코로나 19는 특히 하위 그룹의 공급업체 수준에서 리스크 발생 가능성을 증가시켰다”라고 진단했다.

그녀에 따르면 NASA는 애널리틱스를 활용하여 팬데믹 속에서 NASA 전체 공급망에 대한 실시간 평가를 위한 다단계 및 다요소 가시성을 확보할 수 있었으며, 결과적으로 이러한 리스크를 효과적으로 탐색할 수 있었다.

전통적으로 NASA에서 공급망 무결성을 유지하는 작업은 개별 애널리스트들이 한 번에 하나씩 공급업체를 조사하면서 수동으로 이뤄졌다. 타일러는 “증가하는 기술 변화 속도에 보조를 맞추기 위해 우리는 가시성을 높이고, 수작업 자원을 자유화하며, 제품과 전문적 서비스에 대한 정보와 애널리틱스를 지속적으로 다양한 프로그램에 제공할 수 있는 무언가가 필요하다는 것을 알았다”라고 말했다.

리스크 관리 서비스의 목표는 리스크를 미리 파악하고 완화하여, NASA의 다양한 프로그램이 목표에 집중할 수 있도록 하고, IT 부품의 보안과 무결성에 대해 걱정할 필요가 없도록 하는 것이다. NASA는 인터로스 플랫폼이 제공하는 애널리틱스를 이용해 프로세스를 자동화하고 공급망의 가시성을 크게 높일 수 있었다.

타일러는 “머신러닝이 제공하는 애널리틱스 기능은 수많은 시간을 절약해 주었으며, 많은 작업을 자동적이고 연속적으로 수행할 수 있게 해줌으로써 인적 자원에 여유가 생겨 필요한 곳에서 표적 심층 조사를 할 수 있게 해주었다”라고 전했다.

타일러는 이어 “SCRM은 애널리틱스 플랫폼을 채택한 이후 이전에는 알지 못했던 4,500개 이상의 공급업체를 식별했다. 민감한 국가에 위치한 400여개의 공급회사들을 발견했으며, 이들은 재무상태상 지불능력에 문제를 안고 있었다”라고 밝혔다.

SCRM은 이제 공정한 기준에 따라 공급업체를 비교할 수 있다. 타일러는 “이전에는 리스크를 판단하는 데 도움을 받기 위해 정보기관과 같은 외부 조직의 평가에 주로 의존했다. 머신러닝과 애널리틱스를 사용함으로써 우리는 이를 평가하고 NASA의 특정 리스크 허용오차에 대해 벤치마킹할 수 있는 객관적이고 일관된 표준을 얻게 되었다”라고 말했다.

인터마운틴 헬스케어(Intermountain Healthcare) : 개선된 매트릭스
유타주, 아이다호주, 네바다주 등에서 24개 병원과 215개 클리닉을 운영하고 있는 인터마운틴 헬스케어는 대규모 공급망과 물류 시스템을 갖추고 있다. 회사의 데이터 애널리틱스 매니저인 제임스 셀프리지는 인터마운틴의 SCO(Supply Chain Organization)가 하는 일의 대부분이 데이터 애널리틱스를 통해 향상될 수 있었다고 전했다.

셀프리지는 “이제 실시간 전자 대시보드는 일상 업무를 관리하는 데 필수적이다. 이것은 SCO에게 중요한 것일 뿐만 아니라 우리의 고객과 공급업체에게도 중요하다. 데이터는 우리가 좋은 것을 향상시키고 나쁜 것을 고치고 있다는 것을 확실히 한다. SCO를 위해 데이터 애널리틱스 부서가 수행하는 모든 작업을 통해 더 나은 의사결정을 내리고 비용을 절감할 수 있다”라고 말했다.

그에 따르면 SCO는 공급망에서 무슨 일이 일어나고 있는지 완벽하게 파악하기 위해 회사에서 사용 중인 모든 애널리틱스 플랫폼에 접근할 필요가 있다. 데이터 애널리스트는 여러 공급업체의 툴을 사용하여 들어오는 데이터를 기반으로 보고서를 작성하게 된다.

데이터 애널리틱스는 SCO가 여러 프로세스에서 어떻게 수행되고 있는지에 대한 핵심 통찰력을 제공했다. 그 중 하나는 ‘완벽한 주문 이행’으로, 바람직한 조건, 적절한 패키지, 적절한 수량, 올바른 문서, 올바른 고객에 대한 올바른 송장과 함께 올바른 위치로 전달된 주문의 비율을 올바른 시간에 측정하는 공급망이다.

또 다른 하나는 일회용 의료기기의 재처리, 현재 시스템 내 공급물자 및 물류와 관련된 모든 것을 포함하는 재료 관리, 바이러스 추적 전용 공급물자를 포함한 코로나 19의 일일 요약을 보여주는 팬데믹 대시보드다. 

셀프리지는 “이러한 핵심 통찰력을 확보함으로써 SCO는 현재 상태를 보고 비용 절감, 효율성 및 안전 개선, 품질 향상을 위한 분야에서 개선을 위한 대응책을 수행하기 시작할 수 있다. 자재 관리자는 애널리틱스를 사용하여 매일 직원의 성과를 추적하고 그에 따라 작업 부하 및 노동력의 수준을 조정할 수 있다”라고 말했다.

애널리틱스 데이터는 제품 가용성에 기초하여 팬데믹 동안 결정을 내리는 데 있어 핵심적인 성과 지표였다. 셀프리지는 “이것은 우리가 발전하면서 인터마운틴 헬스케어의 모든 지도자들에게 점점 더 중요해지고 있다. 전반적으로 애널리틱스는 우리의 SCO 성공에 중요한 요소다”라고 말했다.

산미나(Sanmina) : 수요 변화에 대한 긴급대응
지난 몇 년 동안 전자 제조 서비스 업체인 산미나는 엔드 투 엔드 가시성과 기획 기능을 제공하는 데이터 애널리틱스와 통합 공급망 기술에 투자해왔다. 산미나 CIO 겸 수석 부사장인 마네시 파텔은 “표준 재료요건기획[MRP] 시스템을 사용하는 전통적인 공급망 기획 모델은 오늘날의 공급망 요구를 충족하는 데 있어 제한된 가치를 가진다. 고객들은 응답 시간이 며칠 또는 몇 주가 아닌 몇 분, 몇 시간 내에 변경되기를 기대한다”라고 말했다.

22개국에 있는 60개 이상의 산미나 생산지와 수천 개의 다운스트림 공급자에게 이러한 변화를 적시에 전달하는 것은 납품 일정을 맞추는데 필수적이다. 또한 공급망을 가로지르는 근 실시간 통신을 제공할 수 있는 능력은 산미나 공장과 그 공급업체가 적기에 올바른 제품을 만들도록 함으로써 재고 과잉과 불필요한 비용을 줄일 수 있게 해준다.


산미나는 공급망의 서로 다른 부문을 관리하는 다양한 부서들을 역사적으로 뒷받침했던 데이터 사일로를 통합했다고 파텔은 전했다. 최신 데이터 웨어하우스 기술, 공급망 기획 시스템, 통합 데이터의 결합은 공급망 플랫폼의 기반이다.

이 회사는 키낙시스(Kinaxis)의 래피드리스폰스(RapidResponse)라는 공급망 계획 플랫폼을 활용해 수요 변화가 미치는 영향에 대한 통찰력을 몇 분 안에 제공한다. 이 과정에서 수백 기가바이트의 범위에서 대규모 데이터셋을 처리하는 인메모리 엔진이 활용된다. 

파텔은 “공급, 수요, 제조 활동에 관한 의사결정의 속도와 품질을 개선할 수 있는 경영진과 직원들의 능력이 가장 큰 혜택”이라며. “과거에는 분석을 제공하기 위해 정보에 접근하고 처리하는 데 소요되는 시간과 노력이 상당했다”라고 전했다.

그는 이어 “공통 데이터셋에서 작업함으로써 조정 및 데이터 검증의 필요성이 줄어들었으며, 회사가 단순한 정보 보고에서 분석 사용으로 전환하여 미래 실적을 예측할 수 있게 되었다”라며, “요약 수준뿐 아니라 세부 수준에서도 핵심 메트릭스가 어디로 향하는지 알기 때문에 우리 팀이 비즈니스를 개선하는 결정을 내릴 수 있다”라고 말했다.

애널리틱스는 산미나가 팬데믹과 관련된 변화를 다루는데 도움을 주었다. 파텔은 “팬데믹 초기에는 세계 여러 지역이 각기 다른 시기에 폐쇄되고 있었다”라고 말했다. 예를 들어, 팬데믹이 말레이시아에 영향을 미치자, 산미나는 어떤 공급업체가 문을 닫았는지 빠르게 파악하고 이것이 전세계적으로 다양한 공장, 고객, 제품에 어떤 영향을 미칠지 분석할 수 있었다.

파텔은 “우리는 빠르게 움직이고 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있어 고객과의 업무 중단을 신속하게 해결할 수 있었다. 며칠이 아니라 몇 시간 안에 심층 분석을 수행할 수 있는 엔드 투 엔드 능력을 갖춘 것이 다른 회사들이 갖지 못한 핵심적인 차별화 요인이다”라고 말했다.

한편 애널리틱스, 우수한 데이터 관리 관행, 데이터 중심 문화로의 전환이 결합되면서 산미나의 공급망과 비즈니스의 다른 측면에 혁명을 일으키기 시작했다. 파텔은 “온디맨드 방식으로 전달되는 고품질 정보에 접근하는 것은 우리의 행동을 변화시켜 실적 향상을 주도하고 채택을 증가시키고 있다. 수년에 걸쳐 우리 공급망은 제품 복잡성, 공급망 연장, 수요 변동 등 여러 요인으로 인해 점점 더 어려워지고 있다. 이제 필요한 범위, 규모, 속도로 이러한 과제를 해결할 수 있게 됐다”라고 말했다.

익스트림 네트워크(Extreme Networks) : 성장과 복잡성을 지원하기
때때로 공급망 관리를 위한 애널리틱스의 채택은 주로 비즈니스 복잡성과 성장의 급격한 증가로 인해 촉발된다. 네트워킹 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체인 익스트림 네트워크가 그러한 경우다. 

회사는 2016년부터는 제브라 테크놀로지(Zebra Technologies)의 무선 근거리 네트워킹 사업, 아바이어(Avaya)의 캠퍼스 네트워킹 사업, 브로케이드(Brocade)의 데이터센터 사업, 에어로하이브 네트워크(Aerohive Networks)의 모든 사업 등 4건의 인수 작업을 진행했다.

익스트림의 COO인 노먼 라이스는 “모든 인수와 마찬가지로 공급망을 통합하는 것은 제조, 이행 및 배치에 관련된 다양한 시스템, 공급업체 및 파트너를 고려할 때 엄청나게 복잡한 운영 및 기술적 과제였다”라고 말했다.

그에 따르면 과제들은 다음과 같았다. ‘믿을 만한 소스’는 단 하나도 없었고, 많은 수작업이 차선책이 되었으며, 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트에 의존했고 계획을 세우고 실행을 하려면 전화 통화를 해야 했다. 

라이스는 “우리는 구식 프로세스를 전면 개편하고, 구조를 재설계하며, 애널리틱스 기능을 포함한 새로운 공급망 기술을 활용하여 운영 효율성을 높이고 글로벌 물류 운영을 조율하고자 시도했다”라고 말했다.

익스트림은 전용 공급망과 IT 전문가가 참여하는 새로운 공급망 엑셀런스 센터를 만드는 것 외에도 사내 시스템 및 기타 플랫폼을 보완하기 위해 키낙식스의 재고 관리 시스템을 구축했다.

아울러 클라우드 기반 플랫폼을 구축함으로써 수요, 공급, 재고, 고객 서비스 및 주문 이행 전반에 걸쳐 실시간 동시 계획을 수립할 수 있었다. 또한 사용자가 구성할 수 있는 매개변수, 규칙 및 애널리틱스를 통해 글로벌 공급망 운영을 최적화할 수 있었다. 라이스는 “이것은 2번의 신규 인수를 통합하면서 모두 8개월에 걸쳐 개발하고 시행된 것이다”라고 전했다. 

애널리틱스 기능의 주요 이점 중 하나는 익스트림이 제품 SKU 및 지역별 공급 및 재고 변동을 더 잘 이해할 수 있었다는 점이다. 가시성이 높아지면서 제품 제약사항이 92% 줄어들었다. “또한 최적화된 재고 관리를 통해 공급업체에서 관리하는 재고를 더 적은 수의 창고에 통합할 수 있게 되어 분기별 배송 센터 운영 비용이 51% 절감되었다”라고 라이스는 밝혔다.

라이스는 2019년 관세 무역전쟁 당시 자동화된 중앙 집중식 재고관리와 실시간 공급망 애널리틱스의 조합이 매우 중요했다고 강조했다. 그는 “재고에 대한 중앙 집중적인 시각을 확립하지 않았다면 팬데믹은 고사하고 관세에서 살아남아야 한다는 압박을 강하게 받았을 것이다. 재고 및 글로벌 물류 운영을 명확히 파악할 수 있었기 때문에 익스트림은 폭풍우를 이겨냈다. 진화하고 있는 코로나 19 팬데믹을 헤쳐오면서 대규모 운영 중단의 여파로 애널리틱스는 이제 공급망을 더욱 민첩하고 탄력적으로 만들었다”라고 말했다.
 

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