Sport Obermeyer사의 정확반응시스템(Accurate Response System)

 

Sport Obermeyer사의 정확반응시스템(Accurate Response System)

 

판매의 시작과 함께 원래의 예측이 틀린 것으로 판명이 되면 생산이 진행되고 있는 제품의 경우 생산 스케줄을 신속하게 수정할 수 있으나, 이미 상품의 생산과 공급이 마무리된 상태에서 판매 정보는 기존 공급분에서 발생하는 문제의 해결에 별로 도움이 되지 않는다. 또한 수요에 따라 즉시 생산을 한다고 해도 이는 엄청난 규모의 생산능력을 필요로 하며, 핵심부품의 신속한 공급이 뒷받침되지 않으면 진행이 불가능하다(Fisher et al., 1994).

 

이는 반응생산의 수요불확실성을 어느 정도 극복할 수 있게 한다고 하더라도 예측이 가지는 비중 자체를 반응생산으로 없앨 수는 없다는 것을 의미한다. 이러한 이유에서 새롭게 접근된 방법이 수요예측, 계획, 생산 과정 전반과 관련된 정확반응시스템(Accurate Response System)이다. 이는 상대적으로 예측 가능한 제품과 예측이 어려운 제품을 구분하여, 수요 예측이 어려운 제품들을 판매시즌에 임박해서 제조할 수 있는 생산용량을 확보하기 위해서 상대적으로 예측가능한 범주에 속하는 제품들은 미리 생산하는 방법이다. 기업은 '위험에 입각한 생산 순서 결정(Risk-based Production Sequencing)'이라고 부르는 이러한 전략을 통하여 수요예측이 어려운 제품은 사전에 소량만 생산하고 판매시즌의 초기에 판매양상을 살펴본 후 제품을 더 생산할 지 결정한다(Fisher et al., 1994).

 

이와 같은 정확반응시스템은 미국의 패션스키의류 시장에서의 선도적인 공급업체인 스포트오버마이어사(Sport Obermeyer)에서 시작되었다. 날씨·패션 경향·경제상황 등과 같이 예측하기 어려운 다양한 요인들에 따라 수요가 크게 달라지며 소매점의 판매 성수기가 단지 2개월에 지나지 않는 패션스키복 사업의 특성에 따라 조기발주 프로그램 전에 생산해도 되는 제품과 조기발주 프로그램을 통해 판매정보가 수집될 때까지 생산을 지연시켜야 할 제품을 구별하는 방법을 찾아내야 했다(Fisher et al., 1994).

 

스포트오버마이어사는 과거 사례에서 각 제품의 수요가 아무리 불확실해도 수요의 분포는 나름대로의 패턴을 따른다는 점을 알아내었다. 즉, 구매위원들이 예측한 수요자료가 평균과 표준편차(분산의 척도, 분포의 넓이로써 수요의 불확실성을 나타냄)로 정의되는 정상분포를 따르고 있음을 알 수 있었으며, 이 곡선을 이용하여 과잉생산과 과소생산의 위험에서 균형을 이룸으로써 기대 확률을 최소화하는 생산규모를 구할 수 있었다. 이러한 접근 방법을 통해 구매위원들이 예측이 유사한(예측의 표준편차가 낮은) 스타일의 예측정확도가 더욱 높았음을 알게 되었고 실제 판매자료를 통해 개인들의 예측편차가 예측 정확성을 나타내는 거의 완벽한 추측변수가 될 수 있음을 알 수 있었다. 이는 추가적 판매자료없이 생산에 돌입해도 될 정도로 위험이 낮은 제품과 그렇지 않은 제품을 결정하는 강력한 근거가 된다. 또한 초기 20%의 주문실적을 활용하여 구매위원회의 예측치를 갱신하였을 때 정확도는 극적으로 개선되었고, 더 많은 주문을 받을수록 예측의 정확도는 높아졌다(Fisher et al., 1994).

 

이러한 정확반응시스템의 효과는 일본 월드사(World Company)의 여성복 브랜드인 오조크(OZOC)의 경우에서도 확인되고 있다. 오조크의 정확반응시스템은 여러 명의 판매 스텝들이 제품의 샘플을 보고 판단한 내용을 근거로 점두에서의 전개 계획, 수량 발주뿐만 아니라 제품화 여부까지 결정하는 것을 포함한다. 판매 스텝들은 7점을 만점으로 초기발주량을 계산하는데, 예를 들어 A라는 제품에 대한 3명의 판매스텝의 채점이 7점, 5점, 3점이고 B라는 제품의 점수가 모두 5점이라고 하면, 표준편차를 근거로 B는 계획대로 500장을 초기생산으로 진행하지만, A의 경우 200장을 우선 생산하고 나머지 300장은 소재 상태로 가져간다(纖硏新聞, 日 1998.8.31∼9.5).

 

정확반응시스템의 중요한 요소는 생산과 분배의 리드타임을 줄이기 위해 공급망의 흐름을 합리화하는 것이다. 더 많은 정보와 더 정확한 예측이 가능할 때까지 생산 결정을 늦추는 것이 가능해짐에 따라 기업은 재고 부족과 가격인하로 인한 비용을 줄일 수 있는 잠재력을 갖게 된다(Fisher et al., 1994).

 

 

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