Demand Planner의 수요예측

구매전략
자재/재고
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산업공통

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모험적인 종합비타민 2023.07.25

Demand Planner의 수요예측

과거 구매부서 근무 시 Demand Planner로서 수요예측 업무를 겸임한 적이 있다. 규모가 큰 기업에서는 부서가 분리된 경우가 대부분이나, 외국계기업 등은 구매, 수요예측, 재고관리까지 겸임하는 경우가 종종 있다.

그때 큰 고민은 수요예측 대상 중 일부가 음원, CD 등(외국 팝송, 클래식, K-팝 등)이라 과거 데이터 활용이 무의미한 경우가 많은 점이었다. 이전에 바이블 칼럼에서 재고관리에 관한 글을 썼듯이 수요예측과 재고관리는 밀접하게 연결되어 있다. 수요예측과 실제 수요의 차이는 바로 재고 증가(즉, 비용)로 나타나며 매월 결산 시 CFO의 지적사항이 된다.

예측(Forecasting)은 과거 자료를 사용해

미래 발생할 결과를 예측하는 과정을 의미한다.

과거의 경험, 직관, 판단력에 의한 추측과는 구별되며, 통계적 혹은 경영과학적 기법에 의한 분석과정을 수반한다. 요즘 각광받는 기계학습(Machine Learning), 데이터분석 등과도 밀접히 관련된 분야이다. 수요예측이 중요한 이유는 특히 이에 근거하여 생산, 구매, 재무, 인력, 마케팅계획 등이 수립되기 때문이다. 결국 수요관리(Demand Management)도 수요예측이 선행되어야 한다.

재고의 디커플링(Decoupling) 포인트

재고를 전체 공급망 중 어디에 위치시킬 것인가를 의미한다. 이는 공급망 유형 및 전략 결정의 주요 이슈이며, 재고를 얼마나 쌓아 놓을 것인지 와도 같은 의미이다. 즉, 재고가 위치할 지점인 디커플링 포인트를 선택하는 것은 전략적 의사결정이며, 예측은 디커플링 포인트에서 필요한 재고량(재고수준)을 결정하는 데 도움을 준다.

하지만 예측은 항상 틀리기 마련이며, 예측의 결과는 예측치의 기대값과 예측 오차의 측정치를 포함하게 된다. 예측의 특성은 또한 다음과 같다. 장기예측은 단기예측에 비해 덜 정확하며, 총괄적(Aggregate) 예측이 분해된(Disaggregate) 예측보다는 더 정확하다. 공급사슬의 상위에 위치한 공급자의 원부자재일수록 수요 정보는 더 왜곡되고 예측오차는 커지기 마련이다.

그러면 예측 기법에는 어떤 것이 있을까?

우선 정성적, 정량적인 방법으로 크게 구분할 수 있다.

정성적인 방법은 주관적인 특성이 있으며 주로 통계적 기법을 사용하기 힘든 경우 활용된다. 패널동의법, 델파이법, 시장조사법, 자료유추법, 판매원에 의한 조사법 등이 있다. 특히 많이 사용되는 패널동의법은 전문가들의 의견을 참조하는 것으로, 단점은 영향력이 큰 1인(ex. 팀장 등)이 있는 경우 다른 패널에게 영향을 미친다는 점이다. 이에 반해 델파이법(Delphi method)은 익명의 전문가들이 라운드 별로 계속 의견을 개진하는 방법이다.

수요예측의 정량적인 방법은 시계열 분석법, 인과형 예측법, 시뮬레이션 등으로 크게 구분된다. 관찰되는 수요는 체계적 성분과 임의성분으로 구분하고, 체계적 성분은 다음 3개 요소로 한정하여 수요예측의 대상으로 한다.

1) 그래프의 평균적인 선으로 표시되는 수준, 2) 증감을 표시하는 추세, 3) 1년 이내의 기간 중, 1개월, 분기별, 1년 단위의 패턴 변동을 나타내는 계절성으로 구분하여 체계적 성분을 분석하게 된다.

정량적인 방법 중 시계열 분석법(Time Series Analysis)

가장 많이 사용되는 방법으로 특히 데이터 사이언스에서도 중요하게 활용된다. 이에는 단순모형 활용, 적응모형 활용법 등이 있으며, 상기 체계적 성분의 3개 요소 중 일부 또는 전부를 측정하여 예측하게 된다. 통계학 등에서 나오는 ‘지수평활’(Exponential Smoothing)이 많이 사용되는데, 그 의미는 과거 데이터일수록 가중치를 적게 주고 최신 것은 많이 준다는 의미이다.

그 외의 정량적인 방법으로 많이 활용되는 인과모형은 선형회귀법이 있으며, 이는 원인이 되는 독립변수들을 찾아서 그 결과인 종속변수를 구하는 ‘회귀곡선’(Regression Linear)을 주로 활용한다.

예전 직장의 구매부서에서 수요예측 업무를 할 때 큰 애로점은 시스템과 과거 데이터를 활용한 정량적인 방법보다는 사내 마케팅 등 정성적 정보를 활용하는 경우였다. 마케팅, 영업부서는 판매기회 상실(Backorder)를 방지하기 위하여 재고비용과 상관없이 많은 재고를 가져가길 원하는 것이 일반적이다.

하지만 수요예측 오류로 인한 장기재고 발생 시 책임은 사내에서 오직 재고담당자가 맡게 되는 것이 또한 대부분 기업의 현실이다. 결국 수요예측과 재고관리는 밀접히 연결되는 흐름이다. 수요예측 오류와 재고비용 발생을 방지하기 위해서는 전사적인 전략 설정과 실행을 통하여 마치 오케스트라의 협연과 같은 각 파트의 조화가 이루어져야 할 것이다.

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