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Supply Chain Analytics


경쟁이 심화되고 있는 시장 환경 속에서 지속적으로 변화하는 수요에 대응하기 위해 기업의 내부 역량을 정확히 진단하고, 역량을 최적으로 조합하여 대응할 수 있는 체계를 갖추는 것은 매우 중요해졌습니다.

특히 수요예측에서 시작되어 고객에 전달되는 Supply Chain 전 단계의 흐름을 진단하고, 단계별 최적화와 전체 최적화를 동시에 추구하는 것은 경쟁력 유지에 필수항목입니다.


Supply Chain Analytic 적용영역

· 수요 트렌드 예측
· 공급 업체 역량, 성과 평가
· 생산계획 최적화
· 재고 합리화
· 자재 구매 최적화
· 물류 최적화

ERP 구축으로 인해 적용범위 확장

  • ERP를 구축한 기업들은 공정 운영 전반에 걸친 대용량 데이터 확보

  • 이러한 데이터들을 활용하여 통계적 분석 방법과 최적화 모형 등을 적용함으로써, 생산 효율 증대는 물론 공정 운영 성과 예측이 가능해짐

  • 세계 유수의 기업들은 Supply Chain의 한 분야에서만 Analytics를 적용하지 않고 수요 트렌드 예측부터 운송, 생산계획 자동화, 상품 구색 및 재고관리 등 거의 모든 분야에 Analytics를 적용하고 있음

주요 서비스 내용

· 수요 예측 및 트렌드 분석
· 점포 로케이션 최적화
· 공급사슬망 최적화
· 생산계획 & 재고관리 최적화
 
사례 연구 국내 케미컬 기업은 다품종 소량생산 체계 하에서 수작업으로 이루어지는 생산계획의 한계로 인해 납기 지연 및 적정재고 관리에 어려움을 겪고 있었음. 이와 같은 상황은 생산량이 증가되고 라인의 캐퍼가 부족해지면서 더욱 심화되고 있어서 대책이 필요한 상황이었음.
접근방법 딜로이트는 공정 및 기존 생산계획의 비효율성을 개선하고, 과학적 생산계획 모델을 다음과 같이 구축함.
  - 전체 제품군 및 라인의 특성 및 캐퍼 측정
  - 제품별 생산 프로세스 및 배대변경 데이터 수집 및 분석
  - 납기 준수를 목표로 한 수학적 모형 기반 최적화 알고리즘 개발
  - 생산계획 최적화 시스템 자동화
  - 최적화 시스템을 통한 전략/프로세스 변경 정의
적용효과 · 공정 재공 및 반제품 재고수 50% 감소
· 배대변경 횟수 37% 감소 및 변경소요 시간 22% 감소
· 납기 준수율 15% 증대

 

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