이제는 물류컨설팅/물류컨설팅에 필요한 기초 데이터 관리 절실

물류컨설팅에 필요한 기초 데이터 관리 절실

■■전문적인 물류컨설팅의 수요가 늘어나는 이유는 경영에 있어 물류라는 부분이 과학적이고 체계적인 단계를 밟아 수행해야 하는 프로젝트임을 직시하고 있다는 의미로 다가온다. 이에 본지는 매월 국내에서 활발한 활동을 펼치고 있는 물류컨설턴트의 목소리를 통해 물류의 질적 향상을 도모하는 코너를 마련했다. <편집자 주>■■

●●● 물류컨설팅이 각기업들에게 필요하다는 사실이 이제는 자연스럽게 그 중요성을 인정 받고 있는 듯 하다. 물류컨설팅의 구성요소는 다음과 같다. 중장기 물류전략수립 컨설팅, 물류정보시스템을 도입하기 위한 IT컨설팅, 물류활동원가 분석체제 구축 컨설팅, 물류센터 건립을 위한 물류인프라에 대한 진단컨설팅, 혹은 물류거점 설계 컨설팅, 물류센터의 적합한 시공을 도와주는 물류엔지니어링 컨설팅 등 이젠 그 다양성이 날로 커지고 있는 추세다.

특히 국내에서 10년 이상 성공적인 사업을 이룩하게 되면, 국내 사업 방향이 세계적인 경기흐름과 일치하고 있는가 하는 의문점을 가지게 된다. 이에 비록 시장 지배력이 있는 기업이라고 하더라도 새로운 기업환경에 따른 올바른 변화관리(Change management)를 위한 물류컨설팅의 필요성을 감지하게 되는 것이다.

그 동안 수행했던 물류컨설팅 기업 중에 ‘물류거점 최적화 프로젝트’가 있었다. 과거엔 내가 가지고 있는 토지에 물류센터를 짓는다든지 혹은 토지가격이 부담스러울 정도로 상승하지 않아 곧바로 착수하기 쉬운 곳, 혹은 소비지(소매물류) 나 생산지(조달물류)가 적당히 가까운 곳 등에 물류거점을 가지고 가는 것이 일반적인 추세였다고 할 수 있다. 그러나 이젠 그 개념이 매우 합리적이고 정교해지는 추세라 할 수 있겠다. 결과적으로 프로젝트를 진행하기 전에는 고객기업 임원진들의 전반적인 의지가 사업진입이 쉬운 방향을 모색하고, 조직 내 구조적인 의사결정 과정에 지나치게 의존하고 있는 것을 극복하기는 쉬워 보이지 않았다. 즉, 물류센터를 짓기 위한 토지의 위치(Land availability), 해당토지의 저가격성(Land Pricing), 등과 같은 자산적 가치 이전에 물류기업으로서의 효율적인 물류기능을 수행하기 위한 최적화에 초점을 맞추어 진행되어야 한다고 판단했다.

초기엔 많은 기초 데이터를 필요로 했다. 그러나 당연히 기업들은 그러한 자료들을 가지고 있지 않았다. 그것은 우리 기업들이 가지고 있는 고질적이면서도 공통적인 환경이라고 할 수 있는데 모든 전략을 수립함에 필요한 경영지수들을 오랜 기간 동안 축적해 놓지 않는 다는 사실이었다. 그러나 프로젝트를 수행하기 위하여는 그러한 문제들을 극복해야 했다. 즉, 매출기여도가 높은 상위 80%이상의 협력업체 분포도, 향후 목표 년도에 대한 판매거점 수요, 물류거점의 특성별 형태, 취급대상 물량, 과거 3년간 직납 및 센터 통과상품에 대한 데이터 활용여부 등에 대한 기초 데이터들을 수집해 갔다. 혹은 이들 중 대다수 관련 데이터를 용이하게 취득할 수 없어서, 이를 직접 만들어가고 또 효과적으로 사용할 수 있도록 가공해 가는 것이 매우 중요한 작업이 되었다. 또 한가지 어려운 사실은 물류거점의 최적화에 대한 주요한 가치는 물류센터의 Capa와 재고관련 비용까지도 단순 수배송비용과 함께 고려해야 함에도 불구하고 이를 효과적으로 수행할 수 있는 관련 데이터를 사용하는 것이 그렇게 사실상 쉽지 않았다는 것이다.

결론적으로 이렇게 수집된 수치와 계량화된 수치를 가공하여 과학적인 방법에 의한 거점 최적화 시뮬레이션 실험작업을 하게 되었다. 이젠 고객들도 이런 작업들에 대한 결과도출을 과거의 수동적인 작업과정보다는 자동화된 또는 과학적인 근거와 방법에 의한 결과도출을 원하고 있는 것이 공통적인 추세이다. 복수제품문제(Multi-commodity Flow Problem)에 대하여는 비용, 고객서비스, 용량, 복수제품 등의 제약조건을 감안하여 실질적으로 복수제품이 어떤 경로를 통하여, 얼마만큼의 수량을 이동시켜야 하는지를 결정하게 되었다.

또한 유통네트워크 결정변수로서 제품 종류, 물동량·용차료, 유류비, 통행료, 배송편도거리, 유통네트워크 유형별 가중치 등을 들 수 있다 하겠다. 이를 바탕으로 수배송 네트워크별 총 배송시간과 재고효율을 예측하기 위해 두 가지 방법을 병행하게 되었다. 즉, 정량적 분석방법과 정성적 분석방법의 병행이고 당연히 목표하는 것은 비용최소화와 서비스 만족 극대화라 할 수 있겠다.

이렇게 어렵게 취득한 상기의 초기정보들을 액셀을 통해 사용 가능한 수준으로 초기화하고, 데이터를 효과적인 사용수준으로 갱신하게 된다. 이때에 우리가 데이터를 추출해내야 하는 부서들은 여러 곳에 흩어져 있는 것이 또한 작업진행을 위한 애로사항이었다. 발주정보, 협력업체 정보, 물류센터정보, 판매거점 정보, 상품정보, 네트워크 유형 정보 등이 이에 속한다 하겠다. 이렇게 갱신된 정보들은 발주형태별 거리 계산과 네트워크 유형 선택이 끝나면 최적모델 설정을 위한 몇 개의 시나리오 설정에 들어가게 되고, 평가함수 및 물동량 변화 결정변수의 화적작업에 들어간다. 이러한 몇 가지 시뮬레이션 적용을 위한 환경변수가 확정되면 수배송 효율화를 판단하기 위한 시뮬레이션 적용을 하게 된다. 이러한 각 대안별 결과치들을 시각적으로 그 효과성을 판단하기 위해 GIS Map과 결과테이블을 비교하여 그 타당성 확정작업을 수행하게 된다. 이렇게 작업에 의하여 얻어진 최종 값들을 액셀파일로 저장하여 보고서 작성을 위한 중요한 최종자료로 활용하게 된다.

이러한 물류거점 최적화 작업을 수행한다는 것이 쉬운 일은 아니었다. 초기값들을 입력하여 반복하여 물류거점 최적화 시뮬레이션을 돌려보고 이렇게 산출되는 중간결과물에 대한 물량 및 함수의 변화를 반복적인 작업을 수행하여 그 정확도와 의미성을 향상시켜가는 것이 매우 중요한 것이었다. 그러나, 모든 적업이 여기서 끝나는 것은 아니다. 시뮬레이션 작업은 어디까지나 정량화 작업을 위한 의사결정변수를 상수화하는 작업에 지나지 않는다. 최종적으로 물류거점 최적화라는 작업을 마무리하기 위하여는 그것이 비록 과학적인 방법에 의하여 도출되었다 하더라도 수치가 극복할 수 없는 무형적인 경영성과에 미치는 각종 지수들을 반영하는 것들이라 할 것이다. 그렇게 해야 만이 정말 고객들이 만족할만한 최고의 서비스 만족지수가 반영된 물류거점이 나오게 되는 것이라 할 수 있겠다.

이번 한국을 대표하는 모 유명 유통업체의 물류거점 최적화 컨설팅 수행사례를 통하여 중부의 허브형 물류센터와 남부의 준 허브형 지역물류센터 전략을 수립할 수 있었고, 이는 결과적으로 고객기업의 중장기적 물류인프라 구축을 위한 투자계획에 중요한 전략결정변수로 작용하게 되었다.

제조업종을 중심으로 수출한국을 부르짖던 30년 전에 비추어 볼 때에 이젠 유통산업을 중심으로 고객에게 한층 효과적으로 다가가야 하는 시대에 살고 있는 우리기업은 앞으로는 더욱 생산지와 소비지의 중간 또는 제조업체와 소비자와의 중간에서 다리 역할을 하는 물류기업의 중요성이 더없이 강조하는 시대에 살고 있다, 결과적으로 주먹구구식으로 물류업종을 경영하는 시대는 지났고 이젠 본격적으로 전문적인 물류컨설팅을 통하여 경영의 질을 높여야 할 때가 되었고, 그제서야 비로소 글로벌 환경에 살고 있는 각 기업들이 국가경쟁력을 가지게 되는 것이라고 할 수 있겠다.


글·(주)힐스로지스 박명규 대표이사