물류인 칼럼/생활속의 SCM이야기

신재천 과장
효성데이터시스템 e-SCM팀

이사와 함께 시작된 출근 전쟁

경기도 과천에서 서울의 노원구로 이사한 것은 지난 해 여름이었다. 드디어 내 집을 갖게 되었다는 기쁨도 있었지만, 한 시간씩 걸리던 출근길이 조금이라도 짧아졌다는 생활의 편리함이 더 기쁘게 하였다. 누구나 그렇듯이 처음 이사를 가게 되면 출근을 가장 짧고 편하게 하는 방법을 연구하게 된다. 버스가 좋은지, 지하철을 타는 것이 좋은지 아니면 동료와 같이 카풀을 하던지 나름대로의 방안을 강구하는 것이다. 그러나 내근보다는 외근이 많은 나로서는 버스와 지하철 같은 대중교통보다는 승용차를 이용하여 출퇴근을 해야 했다.
나의 출근길 스트레스는 여기서부터 시작되었다. 이사한 다음날부터 나는 사흘에 한 번 꼴로 지각을 하였다. 아직 길이 익숙하지 않은 것도 있지만 극심한 교통체증으로 회사에 도착하는 시간을 예상하기 어려웠다. 요일별로 시간대별로 교통체증의 정도가 각각 달라서 도대체 평균적인 출근시간을 가늠할 수 없었다.
어느날은 10분 차이로 1시간 30분이 걸리는가 싶다가도 어느날은 같은 시간대에 40분 밖에 걸리지 않는 것이다. 이러한 불확실성은 새벽잠을 설치게 하고 출근과 지각에 대한 스트레스를 더욱 가중시켰다. 차라리 매일 1시간 30분씩 고정적으로 걸린다면 그 시간에 맞추어서 집에서 출발하면 될 것인데 매일 매일 변하는 교통체증과 출근시간은 나에게 항상 새로운 출근 루트(Route)를 찾게 하였다.

시행착오와 진화 전략

집에서 회사(강남구 청담동)로 가는 길은 동일로를 타고 영동대교를 넘는 방법과, 동부간선도로를 타다가 강변도로를 타고 영동대교를 넘는 방법이 있다. 8시 30분까지 회사에 도착하기 위해서 나는 “동부간선도로"와 “동일로"라는 두 개의 변수를 적절하게 조합해서 두 개의 도로를 들락날락하는 시행착오를 되풀이 했다. 석 달 동안의 시행착오 결과 최적의 출근길은 동일로를 타고 가다가 중량교 부근에서 동부간선도로로 진입하여 영동대교를 넘는 것으로 판명되었다.
이러한 결과는 구간별, 시간대별로 타임테이블을 작성해 가는 와중에 경험적으로 얻어진 결과이다. 이러한 루트를 찾기 위해 나는 석 달 동안 사흘에 한 번 꼴로 지각을 했고, 수 많은 경험과 실패를 해야 했다. 그러한 시행착오는 최적의 해(解)를 얻기 위한 나 스스로의 진화 전략(Evo-lution Strategy)을 이용했다고 볼 수 있다. 이러한 진화전략은 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)을 근간으로 하는 것으로서 SCM 뿐만 아니라 기업 경영이나 매니지먼트를 생각해 보더라도 중요한 키워드로서 최적의 해 값을 얻기 위해 여러 개의 예비 해 값을 대입시켜 최적의 해 값을 얻는 방법이다.
즉 예를 들면, 일례로 값을 구한다면 우리는 컴퓨터나 공학계산기를 이용하여 쉽게 할 수 있을 것이다. 그러나 먼저의 값이 2라는 사실과 의 값이 3 이라는 사실을 알고 있기 때문에 값이 2와 3사이에 있는 숫자임을 판단하고 수 많은 시행착오를 거쳐 값을 찾아내는 것이다. 내가 동부간선도로와 동일로를 이용하여 최적의 출근 루트를 찾은 것은 이러한 진화전략의 일종이라고 할 수 있다.

발상의 전환과 목적함수

그러던 어느날 구리-판교 고속도로와 올림픽대로를 거쳐 출근하는 루트를 우연치 않게 생각해 냈다. 출근 거리가 늘어나고 출근 비용이 증가하더라도 출근 시간이 짧아진다면 새로운 루트를 이용하는 것이 더 효율적이라는 생각이 들었다. 출근에 필요한 목적함수는 ① 출근시간의 최소화(가동시간 최소화), ② 출근비용의 최소화(비용 최소화), ③ 출근거리의 최소화(수배송 거리의 최소화)로 요약될 수 있는데, 보통은 출근거리가 짧아야 당연히 시간과 비용도 줄어들 것이라는 생각에서 벗어나질 못한다. 그러나 <표 1>에서 보듯이 출근거리와 비용이 증가하였는데도 불구하고 “출근 시간 최소화"라는 목적함수는 달성할 수 있음을 알 수 있다. 또한 긍극적으로는 황금 같은 아침시간을 효율적으로 이용함으로써 전체적인 비용(지각으로 인한 스트레스와 아침밥을 먹지 못했던 생활습관의 악역향 등)은 감소하였다.
나의 출근길에 대한 발상전환은 기업의 물류 수배송에 있어서도 마찬가지일 것이다. 기존의 배송권역이나 배차계획이 배차 담당자나 운전기사의 경험과 감각에 의하여 실행되고 있는 부분이 많다. 특히, 3PL기업이나 제조기업의 물류관리자는 물류 수배송에 시스템적 검증이 필요함을 인식하고 있으면서도 시행착오에 대한 위험(Risk)를 감당할 수 없기 때문에 수송 루트의 변경이나 배송권역의 변경 등과 같은 발상의 전환을 자신 있게 추진하지 못하는 있는 실정이다. 일본의 어느 콩과자 업체는 원재료 수송에 대한 루트를 전향적으로 변경시켜서 상당한 효과를 보고 있다.
복잡한 일본내의 육로수송 부담을 줄이기 위하여 원료 하역항구를 요코하마에서 부산항으로 변경시키고 고비용의 육로수송을 최대한 줄임으로서 시간과 비용을 동시에 감소시켜서 원재료 수송비용을 전체적으로 감소시켰다. 이렇게 과감하게 수송루트를 변경시킬 수 있었던 것은 사전에 Neuplanet이라는 수배송 계획 시뮬레이션 시스템에 의한 목적함수별 결과를 예측할 수 있었기 때문이었다.

카풀과 전략적 대응 - 물류거점의 신설

출근시간 최소화라는 목적함수에 따른 나의 출근 루트 최적화는 6개월의 노력 끝에 성공한 듯 하였다. 그러나 얼마 후에 사업본부장이 내가 살고 있는 지역으로 새로 이사 오게 되었고, 같은 지역에 살고 있는 신입사원이 채용되었다. 본부장은 카풀을 제안하였고 나 역시 비용 최소화라는 또 다른 목적함수를 달성할 수 있는 기회로 생각하고 흔쾌히 카풀에 응했다. 하지만 아침시간대에 3명이 같은 시간에 동일한 장소에 모인다는 것은 또 다시 오랫동안(1개월)의 시행착오와 진화전략에 따른 최적화 과정이 필요하였다. 결국 카풀 시스템은 신입사원이 지정된 시간에 나와 만나고, 본부장은 마을버스를 타고 고속도로 진입로까지 와서 진입로 입구에서 만나는 것으로 최적화 되었다.
기업에 있어서도 공장이나 물류센터의 신설이나 이전에 대한 수배송 루트와 권역의 변경은 물류비용과 가장 밀접한 관계가 있다. 물류거점의 신설은 수배송 루트와 권역의 최적화에 많은 위험과 시행착오를 거치게 할 것이다. 오른쪽의 그림은 물류거점(공장 또는 물류센터)이 새로이 신설되었을 경우의 수배송 루트의 최적화 과정을 보여준다. 중앙물류센터(CDC)가 신설되었을 경우 지역별 물류센터(RDC) 또는 배송처에 어떤 루트로 수송을 해야 하는지 충분히 검토해야 할 것이다. 이러한 검토과정에는 역시 많은 시간과 비용이 투자되고 시행착오에 대한 위험을 감수해야 한다.

지속적인 환경의 변화와 대응

이제 나는 서울의 노원구로 이사한 후 시달렸던 지각에 대한 스트레스는 없어졌다. 그러나 오후의 50분 처럼 중요한 아침의 5분을 위하여 또 다른 방안을 찾고 있다. 그러한 와중에 동부간선로와 내부순환로를 연결해 주는 “북부간선도로"가 지난 1월에 개통되었다. 아직 교통 흐름이 어떻게 변할지 예상할 수는 없지만, 동부간선도로의 정체현상이 조금은 해결될 것으로 예상하고 있다. 나는 출근 루트 최적화를 위해 내 주변 환경의 변화를 주의 깊게 관찰하여 새로운 시행착오와 진화전략을 펼치게 될 것이다.
이러한 나의 출근 루트 최적화 과정을 돌이켜 보면서, 기업의 물류관리자나 경영자가 안고 있는 어려움을 생각해 보았다. 물류관리자는 항상 물류부분의 최적화를 위해 어떠한 일을 해야 하는지 고민할 것이고 경영자는 그러한 관리자의 고민을 정책적으로 해결해 주어야 할 것이다.
현재의 수배송 체계가 최적화 되어 있는 것인지 아닌지 평가해 보고 싶은 욕구가 강할 것이다. 또한 앞에서도 언급되었듯이 공장이나 물류센터 같은 물류거점의 신설이나 이전 시 차량구성이나 수송루트를 어떻게 변경해야 할지 검토할 것이다. 각 물류거점간의 배송권을 어떻게 구성해야 할지 검토할 것이다. 납입선이나 배송처의 신규나 이전에 따른 차량의 추가나 수송의 재편성은 어떻게 해야 하는지 검토할 것이다. 수송 오더에 따른 배차계획과 최적 거점전략을 평가하고 책정하게 될 것이다.
하지만 이러한 고민과 검토는 결코 쉬운 일이 아니다. 수많은 시행착오와 위험을 감수한 후에야 얻을 수 있는 고민거리인 것이다.
다만, 이러한 기능들을 구현할 수 있는 전산시스템이 있다면 그러한 고민은 어쩌면 효과적으로 해결될 수 도 있을 것이다. 먼저, 현상의 수배송 실적 데이터를 입력하여 지금까지의 수배송 실태를 해석하고 평가하여 문제점의 유무와 시스템화의 필요성을 판단하는 시뮬레이션을 한다. 이러한 현상운용재현 시뮬레이션과 더불어 등록된 기초정보의 범위로 각종 수배송 조건을 변경하여 최적의 배차조건을 평가한다. 그 다음에 광역 전략 시뮬레이션으로서 최적의 거점 배치 검토 등, 전략적인 물류개선에 대한 시뮬레이션을 실시하는 것이다.
지난 주에는 우스개 소리로 나의 출근 루트 최적화 과정을 회사 동료에게 얘기하자, 그는 Neu-planet(뉴플라넷)을 - GIS(지리정보)와 DRM(전자지도)과 연계된 수배송 계획 시뮬레이션 시스템 - 나의 출근 루트 최적화를 위해 시뮬레이션 해서 최적의 방안을 제시하겠다고 화답했다.