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Strategic Design for Improving
Supply Chain Performance
RISK POOLING
교재 Ch3
두 시스템이 갖고 있는 제품 재고량이 동일하다면, 다음 중
어느 시스템의 고객서비스 수준이 높을까요?
(재고가 없어서 고객이 원하는 제품을 구입할 수 없으면 ‘고
객서비스수준이 낮다’라고 이야기함)
System A
(Decentralized Distribution)
100
System B
(Centralized Distribution)
200
500
150
50
4지역에 4개의 물류창고
4지역을 총괄하는 1개의 물류창고
Risk Pooling Example - ACME
• ACME는 1,500 종류의 전자장비제품을 생산하는 업체로 미국의 동북부 지
역을 대상으로 비즈니스를 수행하고 있음.
• 현행 유통체계는 동북부 지역을 두 지역(Market)으로 분할
• 각 지역을 담당하는 물류센터가 각각 New Jersey 와 Massachusetts 에
있음
• 거래업체 규모는 10,000개
• 각 거래업체는 둘 중 어느 한 지역에 할당되고, 그 지역의 물류센터에서만
제품을 공급받음
• 각 물류센터는 시카고에 있는 공장에서 제품을 공급받음
• 주문인도기간은 1주일
• 재고가 없는 상황에서 발생한 고객 수요는 Lost Sales로 간주
• 각 물류센터의 재고관리 전략은 고객서비스 수준 97%를 목표로 설정
As Is Distribution Strategy
= 97% service level
= 3% stockout
New Jersey
Massachusetts
Delivery Lead Time = 1 week
Chicago
새 CEO는 7년전에 수립된 ACME의 Distribution
Strategy를 바꿀 것을 고려하고 있음!!!
새 CEO의 Proposal = Centralized Distribution System
Proposed Distribution Strategy
Chicago
WHY?
새 CEO의 주장
- 한 개의 물류창고를 중앙에 위치시킴으로써
 지금보다 적은 재고로도 97%의 고객 서비스 수준을 만족시킴
 동일한 재고량을 가져간다면 고객 서비스 수준을 더 높일 수 있음
Intuition!
System A
(Decentralized Distribution)
100
+20
System B
(Centralized Distribution)
200
-10
+20 -10
500
-20 +10
150
-20
50
+10
4지역에 4개의 물류창고
Inventory의
Re-Allocation
4지역을 총괄하는 1개의 물류창고
현행 Distribution전략의
옹호자
New Jersey
Massachusetts
Delivery Lead Time = 1 week
Chicago
두 개의 물류창고를
운영함으로써
고객에 대한
Delivery Effort를
감소시킬 수 있음!!!
Chicago
분석을 위한 가정
• 두 가지 주요 제품 (제품A & 제품B)만 고려
• 주문발주비용 = $60/주문
• 재고유지비용 = $0.27 / 주
• As-Is 배송비용 (물류센터 -> 거래업체) = $1.05 /제품개당
• Proposed 배송비용 (물류센터 -> 거래업체) = $1.10 /제품개당
• 배송시간의 차이는 큰 영향이 없다고 가정
Product A
Product B
주
1
2
3
4
5
6
7
8
MA
33
45
37
38
55
30
18
58
NJ
46
35
41
40
26
48
18
55
Total
79
80
78
78
81
78
36
113
주
1
2
3
4
5
6
7
8
MA
0
2
3
0
0
1
3
0
NJ
2
4
0
0
3
1
0
0
Total
2
6
3
0
3
2
3
0
지역
제품 평균수요
표준편차
변동계수
MA
A
39.3
13.2
0.34
MA
B
1.125
1.36
1.21
NJ
A
38.6
12.0
0.31
NJ
B
1.25
1.58
1.26
Total
A
77.9
20.71
0.27
Total
B
2.375
1.9
0.81
Coefficient of Variation (변동계수)
COEFFICIENT OF VARIATION (CV)
= the STANDARD DEVIATION divided by the MEAN
s
CV = x
s
CV =
m
주의: 변동계수는 단위가 없음. WHY?
분산, 표준편차는 data의 절대적인 변동성을 나타내는 반면,
변동계수는 data의 평균에 대한 상대적인 변동성을 보여줌
Coefficient of variation (변동계수) -Example
새들의 몸무게 평균 = 5kg
표준편차 = 2kg
새들의 키 평균 = 20cm
표준편차 = 5cm
새들의 몸무게 CV
= 2kg / 5kg = 0.4
새들의 키 CV
= 5cm / 20cm = 0.25
결론: 이 새들은 키보다 몸무게의 변동성(variability)이 더 크다!!!
Important points of interest
변동계수는
1. 동일한 객체안에서 다른 측정 단위를 갖는 속성들의 변동성을 비교할 때
2. 평균값이 과도하게 다른 여러 객체 대상들을 비교할 때 (예: 새와 곰의 몸
무게 변동성 비교)
표준편차/변동계수가 작은 시스템의 안전재고는
표준편차/변동계수가 큰 시스템의 안전재고보다
많을까요 적을까요?
Reorder Point =
sz (안전재고) + m (주문인도기간 평균수요)
지역
제품
평균
수요
표준
편차
변동
계수
안전
재고
재주
문점
주문량
평균
재고
MA
A
39.3
13.2
0.34
25.08
65
132
91
MA
B
1.125
1.36
1.21
2.58
4
25
15
NJ
A
38.6
12.0
0.31
22.80
62
131
88
NJ
B
1.25
1.58
1.26
3
5
24
15
Central
A
77.9
20.71
0.27
39.65
118
186
132
26%
Central
B
2.375
1.9
0.81
3.61
6
33
20
33%
Savings
De-centralized v.s. Centralized Distribution System 분석결과
Risk Pooling
= 지역별 수요를 한 곳에 모음으로써 Risk를 공유하는 전략
ACME사례에서 보면,
• Risk Pooling 전략을 도입함으로써,
• 수요가변성 (Demand Variability)이 줄어들 수 있음을 보았음.
• 이를 통해, ACME는 안전재고를 낮출 수 있게 되고 따라서 평균재고도
낮출 수 있음을 확인할 수 있었음.
실제 많은 사례를 통해 Risk Pooling 개념은 기업들에게 다음과 같은
Benefit 을 제공하였음 :
• With the same service level, much lower inventory.
• With the same inventory level, higher service level.
Risk Pooling전략은 모든 상황에 적용 가능한가?
1. 수요의 변동계수 (Coefficient of Variation)가 높으면 높을수록
Risk Pooling을 도입했을 때의 Benefit은 더 커짐. WHY?
변동계수 = 표준편차 / 평균
&
평균재고 = 안전재고(sz) + Q/2
2. 만약 각 지역별 수요가 양의 상관관계를 갖는 다면
(positively correlated), Risk Pooling을 도입했을 때의 Benefit
은 소멸하게 된다. WHY?
+
-
+
+
-
-
-
+
+
+
-
-
De-centralized v.s. Centralized Distribution System 비교
항 목
Centralized
Decentralized
안전재고
고객서비스 수준
경비
고객인도기간
수송비용
Outbound
Inbound
Risk Pooling 전략은 여러 다양한 형태로 구현 가능 :
• Aggregate demands across locations
• Aggregate demands across products