관련 통계자료 다운로드 CPFR을 위한 업무 흐름도 조금이라도 공급망관리(SCM)에 몰두해 보았거나 단지 한쪽 발이라도 걸쳐놓았던 사람이라면 SCM에서 상호공급계획예측프로그램(CPFR;Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)이 화두라는 것을 잘 알 것이다. CPFR을 쉽게 얘기하자면 고객사와 공급사가 함께(Collaborative) 비즈니스를 계획(Planning)하고 수요를 예측(Forecasting)하며 이에 근거해 재고를 보충(Replenishment)하자는 것이다.
CRP(자동보충 발주)나 VMI (공급자 재고 관리) 방식이 한쪽 회사가 좀더 많은 책임을 갖는, 실행 중심의 SCM 기법인데 반해 CPFR은 양사가 함께 책임을 갖고, 계획부터 실행까지를 모두 아우르는 SCM 기법이라는 차이가 있다.
사실 CPFR는 이미 20세기말에 나왔던 개념이다. 21세기에 살고 있는 우리로선, 그리고 옛 것보다는 트랜디한 것을 좋아하는 프로세스혁신(PI) · IT 업계의 정서상 1세기(?) 전의 개념을 아직까지 붙들고 있는 이 상황을 선뜻 이해하기 어려운 측면도 있다.
하지만 아직까지는 CPFR 보다 이론적으로 더 많은 호응을 얻고 있는 SCM 기법이 아직까지는 나타나지 못할 정도로 CPFR의 기본 개념이 뛰어나기 때문이리라.
그렇다면 CPFR을 구현하기가 쉽지 않다는 현실적 제약성을 차치하고라도 과연 항상 정답일까 하는 점을 많은 사람들이 궁금해한다.
이에 답하기 위해 글로벌 사례 하나를 소개하고자 한다. A사는 연 매출 1조2000억원에 1000여명의 직원을 두고 있는 캐나다 소재 가전제품 제조사다.
A사가 공급하는 전자제품은 창고나 매대에 머무르는 주기가 매우 짧아서 단기간 내에 안 팔리면 악성재고화하는 경우가 많다. 게다가 마진도 작기 때문에 영업이익에 주는 타격이 매우 컸는데 이를 해결하는 것이 비즈니스의 급선무였다.
그래서 A사는 `매우 빠른 공급망 실현`(Enabling the High-Velocity Supply Chain)이라는 모토를 세우고 공급망 혁신에 뛰어들었다. 짧은 제품 생명주기에 따른 불용재고 발생을 빠른 공급망 속도로 감소시키고자 하는 의도였다.
A사는 공급망 혁신을 위해 두 가지 역량에 초점을 맞췄다.
첫번째는 빠르게 변하는 수요의 시그널을 빨리 포착하는 역량이었고 두번째는 적정 재고를 필요한 장소에 적시에 공급하는 역량이었다. 솔루션 측면으로 보면 첫번째는 수요 감지 및 예측 솔루션을 구축하는 것이었고 두번째는 VMI 솔루션을 구축해서 첫번째 솔루션과 연계하는 것이었다.
수요 예측은 A사가 제품을 공급하는 고객사들의 도움을 받았다. 즉 고객사들로부터 POS 데이터를 받아서 수요예측에 활용하였는데 이른바 협업적 예측(Collaborative forecasting)의 초기 형태이다.
사실 CPFR에서 언급된 협업적 예측이란 고객사가 POS 데이터 외에도 재고데이터, 결품데이터 등을 포함해 수요예측에 관련된 많은 데이터를 공급사에 넘겨줘야 한다. 또 제품출시 및 단종, 프로모션 계획을 상호 교환한 후에 고객사와 공급사가 서로 다른 수요예측 시스템을 통해 서로 다른 수요 예측 기법을 써서 각 사의 입장에서 수요를 예측한 다음 이를 바탕으로 상호 합의된 수요 예측치를 마련해야 한다. 여기에 A사가 취한 접근법과 CPFR 방식과의 차이가 있다.
VMI는 고객사가 아닌 공급사가 보충 발주 오더를 결정해서 보충을 실행하는 방식이다. 물론 고객사와 공급사가 반복 오더 시점(Re-order point)처럼 사전에 합의된 보충 발주 기준들을 설정하긴 하지만, CPFR가 고객사나 공급사 양방의 합의에 의해 수행되는 데 반해 VMI는 공급사 일방에 의해 수행되는 경향을 띤다. 이것이 A사가 취한 접근법과 CPFR과의 또 다른 차이점이다.
만약 A사가 CPFR의 접근법을 그대로 따랐다고 가정해 보자. 아마 수요예측부터 삐걱거렸을 것이다. 각종 매출, 결품, 재고 정보, 각종 프로모션 정보, 제품 출시 및 단종 정보 등을 포함해서 매우 많은 양의 정보를 양사간 교환하고 이에 기반해서 각자 수요 예측을 한 후 서로 비교해보고 양사간 단일한 수요 예측치 (Single plan)가 나올 때까지 반복적으로 이 과정을 수행해야 한다.
한 회사 내에서도 만들기 힘든 단일 수요 계획을 서로 다른 회사간에 만들려면 얼마나 많은 노력을 들여야 할지 대략 짐작이 갈 것이다. 딜로이트의 분석에 의하면 CPFR에서 얘기하는 협업적 수요 예측을 위해 평균 50M/W( Man/Week)가 투입되었다는 사례 보고도 있다.
A사의 경우 고객사에서 보내오는 POS 데이터를 이용해 빨리 수요 변동을 예측하는 것이 중요했지 이를 양사간에 매우 심도있게 분석하고 합의하는 것은 효율성을 해치는 과도한 작업이었을 것이다.
CPFR는 일반적으로 많은 시간과 노력을 요구한다. 투입 비용 대비 비즈니스 효익을 따져보고 필요하다면 다른 공급망 기법을 적용하는 것이 현명한 방법일 수도 있다. 일반적으로 CPFR 도입을 심각히 재고하거나 도입 수준을 낮게 책정해야 할 경우는 다음과 같다.
A사는 이 프로젝트를 통해 원래 목표했던 바 대로 창고와 매대의 불용 재고를 획기적으로 줄였다고 한다. 하지만 딜로이트 컨설팅 내부용 글로벌 뉴스레터에 아주 잘 수행된 프로젝트로 등록된 이유는 동사의 공급망 담당 부사장이 “공급망 비전이 비즈니스 비전에 매우 잘 연계(Aligned)된 것으로 평갚했기 때문이다.
SCM을 추진하고자 하는 국내 기업들 중 과연 얼마나 많은 기업들이 비즈니스의 전략적 문제와 공급망이 제공하는 해결책을 연계하는 것에 초점을 맞추고 있는 지 정확히 알 수는 없다.
다만 어느 정도 공감되고 있는 부분은 많은 해외 기업들이 비즈니스 문제와 공급망을 연계하는 데에 가장 목말라하는 한편 많은 국내 기업들이 베스트 프랙티스나 외부 사례에 가장 목말라하는 차이가 있다는 것이다.
딜로이트컨설팅 안효성 상무 hyosan@deloitte.com
