| 물류&빅데이터 / 물류네트워크 최적화 위해 빅데이터 활용해야 | |||
 
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물류네트워크 최적화 위해 빅데이터 활용해야 물류네트워크 복잡·다양화 ‘통합적 분석’ 필요  물류가 점차 글로벌화되고 Supply Chain이 분화되면서 물류비용을 사업별로 따로 분석하는 경향이 확대되는 가운데, 물류비용 최적화를 위해서는 빅데이터를 활용해야 한다고 교통연구원 물류기술개발지원센터가 컨설팅그룹 BCG perspectives 보고서를 인용해 밝혔다. 전자상거래 발달로 생산지와 고객이 글로벌하게 확대되면서 제품 생산에서 최종 고객에 이르기까지의 전체 Supply Chain이 길어지고 있다. 이에 따라 B2B 기업들은 경로 개선을 통해 물류비용을 최소화하기 위해 노력하고 있으며, 이미 정해져 있는 제품의 생산시설로부터 각각의 고객이 있는 장소로 제품을 보내는 운송 경로를 최소화하기 위한 방법도 모색하고 있다. 그러나 물류 네트워크나 관련 비용을 전체적인 관점에서 판단하지 못하는 경우가 많다. 전체 물류 네트워크와 비용을 고려하기 위해서는 수송, 운영은 물론 창고업, 재고 관리비, 최종 고객에 이르기까지의 전 과정을 추적해야 하기 때문이다. 특히 이러한 상황을 전반적으로 고려하지 못하는 회사는 물류 네트워크를 개선할 수 있는 기회를 놓칠 수 있다. 보고서는 현재 대부분의 회사가 전체적인 물류비용이 아닌 각 단계별 수송비를 책정하고 있는 상황이기 때문에 불완전한 관점을 가질 수밖에 없으며, 그 결과 사업 단위별로 물류를 단편적으로 바라보는 단절된 조직 구조가 되고 있다고 지적했다. 예컨대 한 사업 부서에서는 공장에서 창고까지의 운송만 책임지고, 다른 부서에서는 자신에게 배정된 고객 관련 특정 생산시설만 관리하고 또 다른 부서는 운송비 협상만 담당할 경우, 각 부서별로 물류에 대한 단편적이고도 불완전한 관점을 갖게 된다. 이러한 조직은 고객이나 유통 채널, 중복된 네트워크 구조 등으로 인해 Supply Chain 관리가 분화될 수 있다. 또한 일반적으로 인바운드 물류와 아웃바운드 물류는 구분해서 관리하는 경우가 많다. 이로 인해 장거리 배송에서 회송시 화물칸이 비어 있는 상태로 돌아오게 되면 물류 효율성이 크게 떨어진다. 각 사업부 관리자들은 자신들이 속한 부서의 관점에서 물류비용을 최적화하기 위해 노력하지만 사업부별로 상호 협력하는 구조가 아니기 때문에, 자신들이 내린 결론이 다른 사업부의 물류비용을 상승시킬 수도 있다는 인식을 못할 수 있다. 물류경로 최적화로 Supply Chain 전체 비용 합리화 전체 물류 네트워크 관리는 공급업체부터 고객에 이르기까지 가능한 모든 경로와 물동량을 고려하고, 각각의 결정이 전체 물류비용에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고 Supply Chain 전체 비용을 최적화시키는 균형점을 찾는 것이다. 따라서 보고서는 물류 경로를 최적화시키는 5가지 방법을 제시했다. 즉 ▲운송수단과 경로 통합 ▲창고와 DC 네트워크 ▲생산지와 최종목적지 재배치 ▲수송 통합 ▲운송비 관리 등을 통해 통합적인 물류비용을 최적화할 수 있다는 것이다. 우선 ‘운송수단과 경로 통합’은 물류 관리자가 트럭, 철도, 선박 등의 운송수단의 경로와 각 수단의 연결지점을 어떻게 배치할지 결정해 비용과 리드타임에서 상품의 흐름을 최적화시키는 것이다. 물류 관리자는 공급업체와 고객의 네트워크를 분석하고 회귀 수송을 최적화함으로써 잠재적인 시너지 효과를 이끌어 내는 한편, 인바운드 및 아웃바운드 물류의 균형을 맞추고 그 영향을 평가해야 한다. 예를 들어 트럭의 편도 수송은 철도 수송보다 표면적으로는 비용이 훨씬 많이 들 수 있지만, 회송시 화물이 선적된다면 비용을 절감할 수 있다. 트럭 1대와 같이 적은 양의 화물 운송은 운송비 면에서는 가장 효율적인 선택은 아닐 수 있지만, 다른 운송수단 보다 배송이 빠르다는 장점이 있으며 재고량을 감축함으로써 운용비를 줄일 수 있다. 또한 각 운송수단의 연결지점에서 바로 화물을 실으면 운용비가 더 들 수 있지만, 만일 회사가 규모를 키우거나 기차나 배처럼 더 저렴한 운송수단으로 변경하면 총 비용은 감소한다. ‘창고와 DC 네트워크’는 물류 관리자가 회사에 필요한 창고와 DC 수량 및 거점 위치, 주로 처리하는 상품의 종류, 서비스 제공업체와 고객의 선정 등을 고려하는 것을 의미한다. 일례로 창고마다 다른 고객의 상품을 처리할지 또는 한 DC에서 여러 상품을 처리할지 결정하는 것은 기업의 자산 운용을 최적화시켜줄 뿐만 아니라 운송비 절감에 도움을 준다. ‘생산지와 최종목적지 재배치’는 물류회사가 총 거리나 비용을 줄이기 위해 상품과 고객을 특정 생산시설로 재배치함으로써 그 차익을 실현할 기회를 창출하는 것이다. 각 기업은 이러한 재배치 작업이 수익에 영향을 미치는지, 운영에 제한을 주는지 등을 상대적인 측면에서 고려할 필요가 있다. ‘수송 통합’은 회사가 자사 소유의 장비나 운송업체의 이용을 최대화시키기 위해 제품의 일정을 면밀하게 분석해 수송과정을 통합하는 것을 말한다. 더 많은 수송량을 관리하기 위해 회사는 재고 보유, 허브 설립, 다른 회사와의 수송물량 통합 등의 방법을 활용할 수 있는데, 이를 통해 운송업체에 대한 영향력이 높아지고 전환비용(Switching Cost)이 줄어들면 운송비를 낮출 수 있다. ‘운송비 관리’는 운송수단과 운송경로에서 발생하는 기본요금, 유류 할증료, 화물 처리비, 장비 이용료, 통행료 등의 가격 책정과 비용 구조를 투명하게 관리하는 것으로, 이는 대량 거래의 입찰이나 원가의 모델링을 통해 가능하다. 이러한 분석은 운송수단과 경로를 통합하는데 중요한 정보로 이용되며, 물류 관리자가 과다 지출되고 있는 사업에 관한 특정 경로를 파악하는데 도움을 준다. 물류데이터 분석 툴 활용해야 물류회사는 Supply Chain 전체 비용을 최적화하기 위해 모든 방법을 동시에 고려해야 하지만 변수와 가능성을 모두 파악하기는 어렵다. 예를 들면 북미지역에서 금속 제품을 운송하는 회사가 대륙 전체 아웃바운드 유통 관리를 위한 하나의 네트워크를 정하고자 한다면, 공장·고객·선적장소·창고 등 500개 이상의 지점(node)을 고려해야 한다. 또한 회사는 10 개 정도의 호(arc)를 고려해야 하는데 호는 한 지점에서 다른 지점으로 가는 다양한 운송수단을 의미하며, 이는 수백만 마일의 도로, 수십만 마일의 철로, 해운 네트워크로 구성돼 있다. 이 네트워크를 최적화하기 위해 회사는 1,000억개 정도의 가능한 조합을 고려해야 하는데다, 특정 원자재나 장소에 대한 요구, 공급업체와 고객의 수, 연료비와 원자재비, 환율과 같은 외부적인 비용이 계속 변하는 상황까지 함께 반영해야 한다. 따라서 물류비용 최적화를 위한 데이터 분석에 앞서, 각 분야 담당자들이 공급업체, 고객, 공장, 창고, DC, 운송수단 등을 지도에 표시해 하나의 전체적인 물류 네트워크를 그려야 한다. 다음으로 특정 운송수단, 수송중인 재고, 특별한 타입의 장비와 같이 회사에서 비용이 가장 많이 드는 요인을 찾아야 한다. 또한 이러한 정보를 바탕으로 Supply Chain 관리자들은 물류 및 모델링 전문가와 팀을 이루어 최적화된 네트워크 툴을 만들어야 한다. 이 툴은 수많은 변수의 영향을 반영해 물류 네트워크를 조정할 수 있고, 가상적인 변화나 현재 네트워크에서의 제약사항을 실험해 볼 수 있다. 그밖에도 이 툴은 물류비용에 관한 여러 잠재적인 시나리오를 미리 테스트함으로써 운송업체와의 협상에서 물류회사의 영향력을 강화시키는 방식으로 물류 전략을 세우는데 도움을 줄 수 있다. 보고서는 “최근 물류 데이터를 분석하는 툴이 개발되고 있어, 앞에서 제시한 5가지 방법을 통한 물류비용 최적화 실현 가능성이 높아졌다”고 밝혔다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
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