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 큐브 퍼즐의 색깔을 맞추어 보세요
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OR( Operation Research; 경영 과학 )
을 이용한 최상의 전략 수립
글쓴이 : Mary Crissey
 큐브의 파란색 ( 가령 , 재고 ) 에 지나치게 시간을 할애하다
보면 어느새 빨간색 ( 가령 , 선적 일정 ) 이 뒤죽박죽이
되어버리고 , 그렇다고 빨간색 수습에만 집중하게 되면 이번에는
한 줄로 고르게 정렬되어 있던 노란색 ( 구매 ) 이 세 가지
색상으로 뒤섞여버리고 맙니다 .
경영 과학 (OR, Operation Research) 은
비즈니스라는 루빅 큐브를 더욱 간단하게 풀어주는 기법이라고 표현할
수 있겠는데 , 특히 ‘ 최적화 ’ 기능을 지닌 최신 SAS/OR
소프트웨어는 의사결정권자에게 폭넓은 예측 능력을 부여함으로써
최상의 운용 게임 계획에 분석적으로 접근할 수 있게 합니다 .
또한 SAS 의 최신 소프트웨어는 프로세스를 단순화하고 능률을
향상시켜 조직이 보다 신속하고 효율적으로 사전 대책을 가동할
수 있도록 도와줍니다 .
 경영 과학의 역사
OR 은 전혀 새로운 개념이 아닙니다 . OR 의 역사는 제 2
차 세계대전 당시 미국과 영국이 수학자들에게 군사 작전 강화를 위해
연구를 의뢰했던 상황으로 거슬러 올라갑니다 . 이 OR 개척자들은
과학적인 접근법을 통해 전투 시나리오를 검증하고 병력 소요를 파악했으며
, 병참 계획을 세우고 독일군의 허점을 정확히 찌를 수 있는 작전을
수립했습니다 .
수많은 병과와 부대 , 그리고 전쟁 발발 가능지역 등 군사 계획에 있어 상상할 수 없을 정도로 다양한 가능성들이 존재하기 마련입니다 . 반면에 OR 은 발생 가능한 모든 경우의 조합을 전부 실험해야 하는 번거로움을 배제하고 선택의 폭을 획기적으로 줄임으로써 병력과 장비를 군사 목표에 맞춰 적재적소에 배치할 수 있게 해주었습니다 .
전후 몇몇 기업에서는 사전 전략 수립 방법을 고려하기도 했으나 , 실제로는 수리 / 통계 / 알고리즘 기능에 대한 검토가 부족했을 뿐 아니라 상호참조 운용 프로세스 (cross-reference operational process) 가 지나치게 복잡하고 어려워 사용자가 이를 완전히 터득하기엔 무리가 따랐습니다 . 게다가 데이터 수집은 더딘 수작업으로 이루어졌고 컴퓨터의 메모리는 고가인데다 용량도 극히 제한적이었으므로 대부분의 조직들은 OR 의 혜택을 실질적으로 누릴 수가 없었습니다 .
정보화 시대를 맞이하고 조직들이 운영 자동화를 시작하면서 주요 관심사가
정보의 축적에서 비즈니스 인텔리전스 (BI) 로 전환되기 시작했습니다
. BI 는 과거 상황과 비교하여 성과의 추이를 나타내고 진행 과정을
측정하는 고도의 기법으로써 사용자는 이를 통해 운영 ( 또는 경영
) 상태를 심층 분석할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다 . 실제로
, 많은 기업들이 막대한 양의 정보를 축적하고 있는 요즘 , 정보
활용 능력이 미치는 영향력은 날이 갈수록 증대되고 있습니다 .
기업 정보의 활성화
OR 은 조직이 일상 문제에 바쁘게 대처해야 하는 상황을 해소시켜 주며 , 예방 조치를 통해 성공을 위한 최상의 행동 계획을 수립할 수 있도록 유도합니다 . 또한 , OR 은 조직의 BI 를 강화시켜 미래의 시나리오를 미리 살펴보고 비즈니스 운영에 “가장 적합한” 계획을 수립함으로써 성과와 생산성을 극대화시켜 줍니다 .
특히 , 최적화 기능은 이미 파악된 조직의 요구사항 전반을 충족시켜 분명한 조치를 취할 수 있도록 하며 , 동시에 인력 , 자료 , 사일로 , 플랜트 , 도구 , 기계장치 또는 시간 등과 같은 기업의 리소스가 가장 생산적으로 활용될 수 있도록 합니다 . 이 외에도 , SAS/OR 은 조직이 비즈니스 최적화를 위한 전략을 검토할 수 있도록 과학적이고 논리적이며 세부적인 접근법을 제공합니다 .
이미 OR 은 현대 산업 분야 전반에 걸쳐 다양한 형태로 도입되어 운영 개선과 능률화에 일조하고 있습니다 . 구체적인 적용 분야를 예로 들면 다음과 같습니다 .
- 리소스 할당 및 관리 .
- 생산 및 재고 계획 .
- 제품 믹스
및 블렌딩 .
- 인력 배치 .
- 유통 , 배송 , 스케줄링 및
교통류 .
- 공급망 관리 및 최적화 .
- 예산 편성 , 자산
배분 및 포트폴리오 선택 .
복잡성 감소
소프트웨어가 OR 과 관련된 정교한 프로그래밍 테크닉을 수행하기에
앞서 , 검증을 거친 모델러가 비즈니스 시나리오를 수리적으로 먼저
변환해야 합니다 . 그리고 제약과 목표를 감안하여 현실 세계의 문제점을
드러낸 다음 광범위한 의사결정 사항 - 즉 , 리소스 할당 또는
제품 믹스 및 블렌딩 문제 같은-을 도출하고 이를 최적화됩니다 .
SAS/OR 의 경우 , 복잡한 수학적 프로그래밍을 일괄 처리하고 업계 표준을 준수하기 때문에 사용자가 입력 작업에 애를 먹거나 고급 전문 용어를 익혀야 하는 등의 번거로움을 일거에 제거할 수 있다는 장점이 있습니다 . 또한 탁월한 SAS 플랫폼은 의사결정권자가 주로 사용하는 스프레드시트에서 SAS/OR 를 즉각적으로 구동할 수 있게 해주며 , SAS Enterprise Miner ™, SAS/STAT 또는 SAS Forecast Server 사용자는 자신의 분석물과 최신 고급 최적화 제품을 한데 통합할 수도 있습니다 .
SAS/OR 은 단일 모델링 언어로 다양한 유형의 문제를 처리할 수 있게 함은 물론 특정 비즈니스 현안에 적합한 솔버의 유형과 컴퓨터 알고리즘을 찾아내어 제시해 주는 영민함까지 갖추고 있습니다 . 따라서 사용자는 어떠한 수학적 기법을 사용할 것인지 , 그리고 어느 틈새 벤더 (niche vender) 의 제품을 구입해야 할지 더 이상 고민하지 않아도 됩니다 . 또 , OR 분석 인력이 특별한 " 핫이슈 " 팀에 배정되는 경우 , 이들은 SAS 의 도움으로 어떠한 최적화 문제도 해결할 수 있다는 자신감을 가질 수 있습니다 .
그 밖의 고급 기능들은 모델 검증을 더욱 용이하게 할 뿐 아니라 검토에 이은 세부조정을 통해 모델이 더욱 모범적인 경영 사례가 되도록 하고 추후 유사 상황 발생 시 새로운 데이터와 함께 기존의 사례를 재참고할 수 있도록 해줍니다 .
사실 , OR 분석이 참으로 난해한 분야라는 사실에 이의를 제기할 사람은 아무도 없습니다 . 바로 이런 이유 때문에 사용이 간편하고 BI 리소스 호환이 완벽하게 지원되는 OR 애플리케이션의 중요성이 더욱 대두되고 있는 것입니다 .
SAS/OR 은 이론적 해석을 위한 견고한 기초를 제공할 뿐 아니라 급변하는 니즈에 쉽게 대처할 수 있는 유연성을 부여하고 , 최적화를 통해 통찰력 , 혁신 , 신뢰도를 실현하여 의사결정 프로세스의 완성도를 더욱 높여 줍니다 .
글쓴이 소개 : Mary Crissey 는 SAS 의 Analytics Marketing Manager 로 , 수학과 첨단 분석기법을 현실 세계 문제에 접목시키는데 열정을 쏟고 있습니다 .
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