신선한 제품을 소비자에게

정확한 예측을 통해 고객서비스 최적화, 과잉재고 최소화, 효율적인 마케팅을 위한 토대 마련에 성공한 네슬레

네슬레 생산라인에서 매일 10억개의 제품이 출고됩니다. 세계최대 식품회사에서 생산되는 상품의 수량을 보여주는 숫자입니다. “Good Food, Good Life”라는 기업 슬로건에 걸맞게, 네슬레 사는 더 좋고 건강한 식품과 음료로 소비자들의 삶을 개선하겠다는 목표 하에 그 동안 무려 1만 가지의 제품을 시장에 출시해 왔습니다.

이러한 제품들의 적정 수량을 매장에 진열해 소비자들이 구매하도록 하기 위해 네슬레는 예측에 의지합니다. 결국, 최고의 마케팅 프로모션도 고객이 좋아하는 식품을 사러 갔을 때 판매대가 비어있다면 역효과가 날 수 있기 때문이죠.

공급망의 면밀한 관리와 재고한도를 타이트하게 유지하는 것에 대한 네슬레의 관심이 그 사업규모와 비례함은 당연한 일입니다. 회사의 규모만으로도 글로벌 수준의 기획이 매우 복잡해집니다. 제품 카테고리, 판매지역, 많은 유관 부서들이 결합되어 거미줄처럼 복잡하게 뒤엉킵니다.

식음료 산업의 성격 역시 운영기획을 어렵게 만듭니다. 계절적 영향, 풍작을 거두는 날씨에의 의존성, 수요변동, 기타 소매업 동향, 여러 제품의 상하기 쉬운 성질 등의 요소로 인해 생산계획과 물류체계조직을 수행하는 것이 쉽지 않습니다.

이제 고객을 고객 수준 별로 드릴다운 할 수 있고 프로모션이나 특가 행사의 영향을 통계 모델에 반영하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

Marcel Baumgartner
Head of Global Demand Planning Performance and Statistical Forecasting(글로벌 수요계획성과 및 통계 예측 팀장)


상충하는 KPI에 얽매이다

Marcel Baumgartner는 “네슬레에서 공급망 관리는 정립이 잘 되어있고 인정받은 프로세스입니다.”라고 설명합니다. 그는 네슬레 본사에서 글로벌 수요계획성과 및 통계예측 팀을 이끌고 있습니다. “우리 회사의 전문가들은 운송 네트워크를 관리하고, 효율적인 창고운영을 하며 고객과의 최초 컨택 포인트 역할을 합니다. 중점을 두고 있는 부문 중 하나가 계획, 보다 정확하게는 수요공급 계획입니다.”

Baumgartner에 따르면, 이 프로세스는 두 가지 중요한 메트릭스를 다룹니다. 고객서비스 수준과 재고수준입니다. 적시에 완료된 납품 비율로 정의되는 고객 서비스 수준은 재고 확대를 통해 언제든 개선이 가능합니다. 그러나 이로 인해 자금이 묶이고, 종종 저장공간을 찾기가 어렵기도 합니다. 그로 인해 제품의 신선도 역시 저해됩니다.

이 업계에서는 낮은 단가 유지와 품질확보, 원재료 가용성 활용을 위해 제품을 대량으로 가공합니다. 이러한 재고생산(make-to-stock)전략은 자동차 산업과 같은 다른 분야에서 흔히 볼 수 있는 주문생산(make-to-order) 원칙과 대조를 이룹니다. Baumgartner는 “적시에 적재적소에서 적절한 제품을 적당량 생산하는 것은, 고객의 주문을 가능한 정확하게 예측할 수 있는 능력에 크게 좌우됩니다.”라고 말합니다.

예산과 매출목표 등의 다른 비즈니스 메트릭스 역시 중요한 요인입니다. Baumgartner에 따르면, 무엇보다 중요한 목표는 “단순 대응보다는 선제적 조치를 취할 수 있는 것”입니다. 이를 달성하기 위해, 네슬레는 강력한 조정 프로세스, 고객과의 긴밀한 협력, 적절한 예측 방법의 활용에 초점을 맞추고 있습니다.

통계 vs. 직감

예측 산출에는 두 가지 주요 방식이 있습니다. 주관적 방법은 플래너들이 자신들의 경험해 근거해 도출하는 추정과 평가에 주로 의존합니다. 통계적 방법은 데이터를 가지고 예측 문제에 접근합니다.

SAS 활용 전에는, SAP APO의 기본 예측기법과, APO에 통합된 R (오픈소스 통계 소프트웨어)의 모델을 주로 사용했습니다. 하지만 이 방식은 곧 네슬레의 수요계획 담당자에 의해 수정되었습니다. SAS는 이를 개선해 SAP APO를 완벽하게 보완하고 있습니다.

통계적 예측은 충분한 이력 데이터를 이용할 수 있는 경우 신뢰도가 더 높은 경향을 보입니다. “그러나 한가지 분명한 점은, 단순히 과거를 들여다 보는 것만으로는 미래를 예측할 수 없다는 것이죠. 모델이 얼마나 복잡한가는 중요하지 않습니다.”

따라서 Baumgartner와 그의 팀에게 문제가 되는 것은 통계적 방법이 아닙니다. 이 복잡한 환경에서 핵심은 예측의 신뢰도를 평가할 수 있느냐입니다. 이러한 맥락에서 두 가지 요소가 가장 큰 관심을 받았습니다. 변동성을 다루는 것과 바로 SAS 입니다.

Baumgartner는 “특정 제품에 대한 수요 예측가능성은 해당 제품의 수요 변동성에 따라 크게 좌우됩니다. 특히 수요 변동폭이 큰 제품의 경우, 예측방법의 선택과 결합이 아주 중요하죠. SAS® Forecast Server는 이 작업을 엄청나게 단순화합니다.”라고 말합니다.

수요계획에서 특히 중요한 것은 소위 “미친 황소(mad bulls)”로, 네슬레에서 대량이면서 변동성이 높은 상품을 특징해 설명하는 용어입니다. 보통 일년 내내 꾸준히 판매되지만 프로모션 행사로 수량이 폭증하는 네스카페 같은 제품이 “미친 황소”에 해당합니다. 이처럼 예측이 어려운 제품의 경우, 단순한 통계 계산은 수요예측산출에 있어 수요 계획 담당자의 경험 이상의 효과를 발휘하기 어렵습니다. 유일한 해결책은 이력에 주석을 달아 과거의 변동성을 설명하는 것입니다. Baumgartner와 그의 팀은 지표로서 FVA(Forecast Value Added) 방법을 사용합니다. FVA는 예측 프로세스에서 해당 단계가 예측 오차를 낮추거나 올릴 수 있는 정도를 설명합니다.

지식은 늘리고 추측은 줄이고

Baumgartner는 SAS® Forecast Server야말로 이 시나리오를 위한 완벽한 도구라고 합니다. 이 솔루션의 확장가능성은 여러 전문가들이 다양한 지역을 관리할 수 있게 합니다. 거의 자동으로 적절한 통계 모델이 선정되는 것 또한 SAS® Forecast Server의 탁월한 기능 중 하나입니다. “이와 동시에, 이제 고객을 고객 수준 별로 드릴다운 할 수 있고 프로모션이나 특가 행사의 영향을 통계 모델에 반영하는 등의 작업을 할 수 있습니다.”

그 결과 명확한 그림을 그릴 수 있습니다. 기존의 예측방법과 SAS® Forecast Server 방법(대부분 초기 설정을 사용)을 비교한 결과, 네슬레의 포트폴리오 가운데 예측할 수 있는 부분의 현재 성과를 매칭하고 향상시킴으로써, 수요 계획담당자가 “미친 황소”에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 보장합니다.

마지막으로 네슬레는 SAS® Forecast Server와 같은 첨단 시스템도 수요 계획 전문인력을 대체할 수는 없다고 강조합니다. “특히 미친 황소에 대한 수요를 예측할 때는 업계를 잘 알고, 경험과 지식이 풍부하고 신뢰할 수 있는 인재가 중요합니다.” 복잡한 제품을 다룰 수 있는 시간이 늘어남에 따라 계획 담당자들은 생산 관련 결정을 더욱 성공적으로 내릴 수 있습니다. 이는 뜨거운 여름에도 해변에서 충분히 네슬레의 아이스크림을 즐기며 먹을 수 있다는 것을 의미합니다.

비즈니스 이슈

적정 수량의 제품이 매장에 공급되어 소비자들에게 전달될 수 있도록 합니다. 다양한 영향 요인들을 근거로 글로벌 규모의 공급망 관리, 운영 계획마련, 물류 조직을 수행합니다.

Solution

SAS® Demand-Driven Planning and Optimization(영문)

Benefits

신뢰할 수 있는 예측 방법으로 변동성이 큰 제품에 대한 수요계획에 보다 집중할 수 있게 됩니다. 보다 성공적인 생산결정을 통해 소비자들이 원하는 시기에 제품을 이용할 수 있도록 합니다.

Nestlé 소개

네슬레(Nestlé) 사는 세계 최대의 식품회사로, 33만명 이상의 임직원들이 86개국 469곳의 지점에서 근무하며 연 매출은 900억 스위스 프랑이 넘습니다. 이러한 매출규모로 네슬레는 시장에서 압도적인 선두자리를 차지하고 있습니다.

본 문서에 나오는 결과는 본 문서에 설명된 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 적합하게 되어 있습니다. 각 SAS 고객의 경험은 고유한 것으로, 비즈니스 및 기술적 변수에 따라 달라집니다. 따라서 모든 서술은 비전형적인 것이라는 점을 고려해야 합니다. 실제 절약, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성 및 조건에 따라 달라질 수 있습니다. SAS는 모든 고객이 비슷한 결과를 달성할 수 있다고 보증하거나 진술하지 않습니다. SAS 제품과 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스에 대한 서면 계약의 보증서에 명시되어 있습니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 구성하는 것으로 해석될 수 없습니다. 고객은 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현에 따라 합의된 계약적 교환 또는 프로젝트 성공 요약의 일환으로 성공 사례를 SAS와 공유했습니다. 브랜드 및 제품 명칭은 각 기업의 상표입니다.

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