그 많던 물류비는 누가 다 써버렸을까. 물류비 원가의 복병 "네트워크 디자인"

 

 

그 많던 물류비는 누가 다 써버렸을까.

물류비 원가의 복병 “네트워크 디자인”

글. CJ대한통운 종합물류연구원 채종인 컨설팅기획팀 수석컨설턴트/이재구 선임컨설턴트

 

 

 

물류란 무엇인가? 학자마다 조금씩 정의가 다를 수는 있으나, 재화의 공간적 시간적 차를 물리적으로 극복하는 행위라는 점에서는 큰 이견이 없어 보인다. 이러한 물류의 정의에서 드러나는 물류의 가장 중요한 2가지 기능은 ‘운송’과 ‘보관’이다. 실제 여러 산업의 다양한 기업들을 대상으로 물류비를 분석해 보면, 각 기업마다 정도의 차는 있지만 대체적으로 운송비와 보관비가 가장 큰 부분을 차지한다.

 

네트워크 디자인은 이러한 운송비, 보관비와 관련하여 전략적으로 중요한 의사결정 사항이며 개별 기업이 어떻게 네트워크 디자인을 하느냐에 따라 물류비는 큰 영향을 받는다. 한번 설계된 네트워크는 변경이 쉽지 않으며 네트워크 변경 시 운영 중단이 불가피 하기 때문이다. 또한 네트워크 설계 시 대규모 투자가 수반되어야 하기 때문에 기존 투자금의 회수 및 설비 등의 감가상각과 같은 운영외적인 여러 재무적 이슈들로 인해 네트워크 재설계(Redesign)에 관한 의사결정은 쉽지 않다. 따라서 물류 네트워크 설계 시 현재 뿐만 아니라 최소 5년 이상의 미래를 내다보는 신중한 의사결정이 요구되는 것이다.

 

그렇다면, 네트워크 디자인이란 무엇인가? 네트워크 디자인은 다양한 사업 환경을 고려하여 공장, 물류센터(CDC, RDC), 대리점, 영업소 등의 물리적인 거점들을 어디에, 어떤 규모로, 몇 개를 운영할 것인지 결정하는 일련의 의사결정 과정을 총칭하는 개념이다. 네트워크 디자인은 보관과 배송이 이루어지는 거점을 대상으로 하는 협의의 개념에서 접근하는 경우가 대부분이다. 이는 기업이 운영하는 공장이나 영업소 등의 위치나 규모의 변경이 매우 어렵기 때문이다. 그렇다면 실제 보관과 배송이 이루어지는 물류센터를 대상으로 수행되는 거점 최적화 컨설팅은 어떤 방식으로 진행될까. 실제사례를 중심으로 네트워크 디자인에 대해 보다 자세히 알아보도록 하겠다.

 

일반적 네트워크 디자인 분석기법

 

네트워크 디자인 방법론이란 네트워크 디자인을 수행하기 위해 논리적으로 정리된 문제 풀이 기법이라 할 수 있으며, 일반적으로 다음의 4가지 기법으로 정리할 수 있다.

 

가. 최적화기법

최적화 기법은 주어진 문제를 수리적 모델링 기법을 활용하여 최적값 해를 도출하는 기법이며 확정적 ‘모형’에 기반한 문제풀이 방법을 통해 주어진 환경에서 이론적인 최적 해를 도출 할 수 있다. 하지만, 현재 상황을 수리적으로 모델링 하는데 많은 가정과 노력이 요구되며, 전문 연구원이 아닌 일반인들이 수행하기는 매우 어렵다. 또한, 급변하는 비즈니스 환경에서 다수의 동적요인들을 반영한 디자인 모델링은 여러 가지 한계점이 존재한다.

 

나. 시뮬레이션 기법

 

시뮬레이션 기법은 주어진 문제를 전문 시뮬레이션 도구(Tool)를 활용하여 해답을 도출하는 기법으로 최적화 기법과 달리 대량의 동적요인을 반영한 결과를 예측할 수 있다. 하지만, 시뮬레이션 기법 또한 현재 상황을 모델링하는데 많은 시간과 노력이 필요하며 시뮬레이션 Tool 도입에 많은 투자가 요구된다. 특히, 시뮬레이션 Tool 자체가 최적해를 도출해 주는 것은 아니기 때문에 이를 수행하는 Insight를 통해 개선점을 도출해야 한다.

 

다. 시나리오 기법

 

시나리오 기법은 주어진 환경에서 예상되는 불확실성을 분석 가능한 몇 개의 시나리오로 설계하여 분석하는 기법으로 검토해야 할 경우의 수가 축소되기 때문에 의사결정을 이끌어 내기 용이하다. 하지만, 각 시나리오별 정량적 분석을 위해서는 추가적인 분석기법이 필요하며 시나리오 생성 시 자칫 분석을 꼭 수행해야 할 대상을 제외하고 시나리오를 생성하는 경우가 발생할 수 있으며 최종 의사결정자의 직감에 의해 수립된 시나리오가 분석 시나리오에 없을 경우 전체 분석의 신뢰성이 저하되고 시나리오가 계속 추가되는 상황이 발생할 수 있다.

 

라. 직감 기법

 

물류 현장에서 흔히 사용되는 ‘겐또(見?)’라는 비속어와 유사한 기법으로 ‘겐또’란 일본어로써 번역하자면, “어림, 짐작, 대략”정도로 번역할 수 있다. 하지만, 약간의 뉘앙스의 차이가 있는데, 단순하게 “대략”이란 뜻 보다는 현장의 오랜 경험을 바탕으로 형성된 직감에 의한 의사결정 과정으로 고도의 분석기법을 통한 분석과 대등할 만큼 예측의 신뢰성이 높은 상황을 가리킨다.

 

이 기법은 물류현장의 오랜 경험과 노하우를 보유한 분석자의 직감에 의해 빠른 의사결정을 할 수 있다는 장점이 있는 반면, 경험이 없는 새로운 영역 및 산업에 대해서는 결과를 신뢰하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 분석자의 선입견에 의해 잘못된 판단이 될 수 있으며, 논리적 근거를 담보 할 수 없어 실제 의사결정을 이끌어 내는데 많은 어려움이 있다. 따라서 분석과정에서 참고로 활용될 수 있는 기법이다.

 

최적 네트워크 디자인 방법론

 

네트워크 디자인을 수행함에 있어 가장 이상적이며 최적의 방법론은 무엇일까? 필자의 개인적 견해로는 절대적인 것은 존재하지 않는다 생각한다. 이는 분석의 범위가 매우 넓고 대상의 특성, 변수들이 너무나 많기 때문인데, 예를 들어, 철강산업과 CPG 산업의 특성이 같을 수 없으며, A라는 기업과 B라는 기업의 특성이 같을 수 없기 때문이다. 따라서 가장 좋은 네트워크 디자인 방법론의 선정은 분석 대상의 특성에 가장 잘 부합할 수 있도록 유연하게 대응할 수 있는가에 달려있다. 그런 면에서 위에서 말한 4개의 기법들은 상호 배격되는 것이 아닌 상호 결합 가능한 기법 으로 보는 것이 맞다 생각한다.

 

예를 들어, 수도권 배송을 전담하기 위한 1개의 물류센터 입지를 결정한다고 하자. 우리는 직감기법에 의해 의정부/철원 등 현실적으로 물류운영에 어려움이 예상되는 후보지역을 배제하여 검토대상의 폭을 줄여갈 수 있다. 이렇듯 직감기법을 통해 주어진 환경에서 분석이 필요 없다고 판단되는 지역을 배제하여 분석 가능한 1차로 정제된 시나리오를 만들고, 각 시나리오별로 최적화기법 또는 시뮬레이션기법을 사용하여 정량적으로 가장 우수한 시나리오들을 선정하고 혹시 미래에 발생 할 수 있는 환경 변수들을 반영해 나가면서 미래 불확실성을 최소화할 수 있다.

 

 

 

 

SCAN 모듈의 네트워크 디자인 방법론은 화주의 산업 특성에 대한 분석을 우선 수행한다. 이는 앞서 말했듯이 각 화주의 특성을 반영하는 것이 중요하며, 각 화주의 특성을 반영하기 위해서는 화주의 비즈니스 환경인 산업의 이해가 필수적이다.

 

산업 특성의 분석이 완료되면 도출된 모델링 제약요인 및 특성을 바탕으로 시나리오(후보 모델)를 설계하고 정량적 분석을 위한 Base Line을 수행한다. 참고로 Base Line이란, 설계된 시나리오별 정량적 효과를 분석하기 위한 사전단계로 모델링 시 수행되는 가정사항에 대한 검증 과정이다. 다시 말해 이는 실제 물류환경을 시뮬레이션 Tool에 최대한 반영하기 위한 과정이며 통상적으로 현재의 거점 네트워크 환경을 모델링 후 실제 발생한 물류비와 시뮬레이션 결과 값이 같은지를 비교하게 된다.

 

만약 시뮬레이션 결과값과 실제 물류비 차가 크게 발생하면, 해당 원인을 분석하여 이를 다시 모델링에 반영하고 유의한 수준에 도달할 때까지 반복하여 Base Line을 확정한다. Base Line 설계가 완료되면 수립된 각 시나리오별 ALLO 시뮬레이션 Tool을 통해 수배송 비용, 각 거점의 배송 권역 및 처리 물동량 등을 도출하게 된다.

 

도출된 각 거점별 처리 물동량을 감안하여 거점별 필요 면적, 자원 등을 별도로 산출하고 최종 운송비와 센터 운영비용의 예측값을 도출하게 된다. 이렇게 도출된 정량적 효과와 추가적인 정성적 분석을 종합하여 네트워크 디자인 절차를 마무리 한다.

 

 

 

네트워크 디자인 해외 컨설팅 사례

 

국내는 물론 해외의 경우, 수많은 거래처 네트워크를 대상으로 시뮬레이션(Simulation)을 수행해야 하는 경우가 많다. 일반적으로 거래처의 다양성은 다수의 거점을 필요로 하게 되는데 거점의 개수가 많은 경우 보이지 않는 다양한 문제점이 발생할 가능성이 높다. 관리상의 집중도가 떨어지며, 재고공급 계획 수립의 난이도 또한 높아진다. 또한 거점별 보관재고량 및 판매 부진재고의 증가를 발생시키거나 주문에 대한 충족율을 낮게 만드는 요인이 될 수 있다. 중국과 같이 지역적 특성으로 인해 수요 공급에 대한 리드타임이 높은 물류 환경에서 해결해야 할 이슈는 더욱 증가한다. 이를 해결하기 위해서는 각 거점별 최소한의 배송 서비스 커버리지를 정의하고 거점별 담당권역의 중첩이 최소가 되도록 거점 네트워크를 재설계해야 한다. 이를 통해 중국 A사의 사례에서는 중국 전역의 19개 물류센터를 13개로 축소하면서 권역 중첩 비효율 제거 및 재고 최소화를 통해 비용 및 운영품질 측면에서의 개선 가능성을 제시하였다.

 

지금까지 알아본 네트워크 디자인은 물류비 원가에 가장 큰 영향을 미치는 의사결정 사항으로 검증된 방법론과 숙련 애널리스트를 통한 과학적이며 논리적인 설계가 필요하다. 하지만 지금까지 기업들이 수행한 네트워크 설계는 시나리오기법과 직감기법에만 의존해 의해 수행된 사례가 많다. 시나리오기법과 직감기법 들이 나름의 의미가 있는 분석기법이기는 하나, 네트워크 설계의 중요성에 비해 과학적 분석과 논리성이 결여된 것 또한 사실이다.

 

따라서 네트워크 디자인을 위한 각 분석기법의 장단점을 명확히 파악하여, 개별 기업의 특성 및 환경에 적합한 방법론을 상황에 맞게 활용하는 것이 중요하다. 결국, 기업들의 의사결정 신속성이 대두되면서 분석을 위해 주어지는 시간이 갈수록 짧아져 전문 분석 Tool 도입을 통한 빠른 의사결정 체계가 지속 요구될 것으로 전망된다.