물류네트워크 최적화 위해 '빅데이터' 도입해야

전자상거래의 발달로 생산지와 고객이 글로벌하게 확대되면서 물류 네트워크가 복잡해지고 있다. 

B2B(기업간거래)기업들은 경로 개선을 통해 물류비용을 최소화하기 위해 노력하고 있으나, 물류 네트워크나 관련 비용을 전체적인 관점에서 판단하지 못하는 사례가 많다. 전체 물류 네트워크와 비용을 고려하기 위해서는 수송과 운용은 물론 창고업, 재고 관리비, 최종 고객에 이르기까지의 전 과정을 추적해야 한다. 전반적인 상황을 고려하지 못하면 네트워크 개선이 어려울 수 있다. 

현재 대부분의 회사는 전체적인 물류비용이 아닌, 각 단계별 수송비를 책정하고 있는 단절적 조직 구조를 보인다. 가령 A부서는 공장에서 창고까지의 운송만 책임지고, B부서는 배정된 고객 관련 특정 생산시설만 관리한다. 또 C부서는 운송비 협상만 담당할 경우, 각 부서별로 물류에 대한 단편적이고도 불완전한 관점을 갖게 된다. 

이러한 조직은 고객이나 유통채널, 중복된 네트워크 구조 등에 의해 서플라이체인 관리가 분화될 수 있다. 일반적으로 인바운드(inbound)와 아웃바운드(outbound) 물류는 구분돼 관리되는 경우가 많다. 이로 인해 장거리 배송에서 회송 시 화물칸이 빈 상태로 돌아오는 경우 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 수 있다는 인식을 못할 수 있다. 

전체 물류 네트워크 관리는 공급업체부터 고객에 이르기까지의 과정에서 모든 경로와 제품의 양을 고려한다. 또 각각의 결정이 전체 물류비용에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, 서플라이체인 전체 비용을 최적화시키는 균형점을 찾는다. 

이를 위해 물류관리자들은 통합적인 물류비용을 최적화하는 차원에서 ▲운송수단과 경로 통합, ▲창고와 물류센터(distribution center 이하 ’DC’) 네트워크, ▲생산지와 최종목적지 재배치, ▲수송통합, ▲운송비 관리 등 5가지를 시도해볼 수 있다. 특히 물류데이터를 개발하는 ‘툴’이 개발되면서 물류비용 최적화 실현 가능성은 높아지고 있다. 

운송수단과 경로 통합은 물류관리자가 트럭, 철도, 선박 등의 운송수단의 경로와 각 수단의 연결지점을 어떻게 배치할지 결정해 비용과 리드타임(lead time) 면에서 상품의 흐름을 최적화시키는 것이다. 

창고와 DC 네트워크는 물류관리자가 회사에 필요한 창고와 DC의 수 및 입지 장소, 주로 처리할 상품 종류, 서비스 제공업체와 고객의 선정 등을 신중하게 고려하는 것을 뜻한다.

생산지와 최종목적지 재배치는 물류회사가 총 거리나 비용을 줄이기 위해 상품과 고객을 특정 생산시설로 재배치함으로써 그 차익을 실현할 기회를 창출하는 것이다. 

수송 통합은 회사가 자사 소유의 장비나 운송업체의 이용을 최대화시키기 위해 제품의 일정을 면밀하게 분석해 수송과정을 통합하는 것을 의미한다. 

운송비 관리는 운송수단과 운송경로에서 발생하는 기본요금, 유류 할증료, 화물 처리비, 장비 이용료, 통행료 등의 가격 책정과 비용 구조를 투명하게 관리하는 뜻한다. 이는 대량 거래의 입찰이나 원가의 모델링을 통해 가능하다. 

빅데이터 분석으로 물류비용 최적화 산출 필요 

물류기술개발지원센터 및 보스턴 컨설팅 그룹 자료에 따르면 물류회사는 서플라이체인 전체 비용을 최적화하기 위해 모든 방법을 동시에 고려해야 하지만 변수와 가능성을 모두 파악하기 어려운 실정이다. 예를 들어 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 10만개 정도의 호(arc)를 고려해야 하는데 호는 한 지점에서 다른 지점으로 가는 다양한 운송수단을 의미한다. 이는 수백 만 마일의 도로, 수십 만 마일의 철로, 해운 네트워크로 구성돼 있다. 이 네트워크를 최적화하기 위해 회사는 1000억개 정도의 가능한 조합을 고려해야 하며, 특정 원자재나 장소에 대한 요구, 공급업체와 고객의 수, 연료비와 원자재비, 환율과 같은 외부적인 비용이 계속 변하는 상황까지 함께 반영해야 한다. 

물류비용 최적화를 위한 데이터 분석에 앞서 각 분야 담당자들이 공급업체 고객 공장 창고 DC 운송수단 등을 지도에 표시해 하나의 전체적인 물류 네트워크를 그려야 한다. 또 특정 운송수단, 수송중인 재고, 특별한 타입과 장비와 같이 회사에서 비용이 가장 많은 드는 요인을 찾아야 한다. 이러한 정보를 바탕으로 서플라이체인 관리자들은 물류 및 모델링 전문가와 팀을 이뤄 최적화된 네트워크 툴을 만들어야 한다.

이 툴은 수많은 변수의 영향을 반영해 물류 네트워크를 조정할 수 있고, 가상적인 변화나 현재 네트워크에서의 제약사항을 실험해볼 수 있다. 특히 툴은 물류비용에 관한 여러 잠재적인 시나리오를 미리 테스트함으로써 운송업체와의 협상에서 물류회사의 영향력을 강화시키는 방식으로 물류 전략을 세우는데 도우믈 줄 수 있다. 

< 김동민 기자 dmkim@ksg.co.kr >