인벤토리 최적화란 무엇입니까?

인벤토리 최적화는 더 적은 자본을 사용하여 판매 가능한 재고를 유지하려는 조직을 위한 일련의 모범 사례입니다. 수요와 공급의 변동성을 고려하는 재고 관리의 중요한 부분입니다. 이는 다양한 재고 보관 단위에 걸쳐 비즈니스 목표 및 이행 목표에 대한 투자 제약의 균형을 맞추는 방법입니다.

인벤토리 최적화 다이어그램

인벤토리 최적화는 기업에서 웨어하우스와 공급망을 유지하고 비즈니스 유동성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 재고 보관 단위에 대해 구매해야 할 금액을 정확히 알 수 있고 적시에 주문을 이행할 수 있도록 하며 장기적으로 쓸모 없게 되는 초과 재고를 줄일 수 있습니다.

효과적인 인벤토리 최적화 공식의 핵심 요소

성공적인 인벤토리 최적화 프로세스에는 다음 몇 가지 핵심 요소가 있습니다.

  • 디지털화를 통한 수요 예측
  • 인벤토리 정책 표준화
  • 모든 SKU에 대한 제품 수명 주기 관리
  • 수요와 공급의 불확실성에 대한 회계처리
  • 공급업체 리드 타임, 배송 패턴 또는 일정 감독
  • 구매자 행동의 변화 추적
  • 계절성 및 프로모션 캠페인 고려
하이퍼컨버지드 분석: 몰입, 스마트 및 실시간
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하이퍼컨버지드 분석을 통해 인사이트 생성을 가속화하고 비즈니스 결과를 개선합니다.

수요 예측

다음 판매 주기의 재고 수량을 정확하게 예측하는 것은 인벤토리 최적화의 중요한 요소입니다. 회사는 이상적인 수치에 도달하기 위해 계정 판매 데이터, 영업 인력 또는 현장 직원의 투입, 전년도의 공급 및 수요 데이터를 고려해야 합니다.

기업은 최고의 최적화를 위해 제품을 구식으로 만들 수 있는 추세나 기술 발전의 변화에 대해 경계해야 합니다. 판매할 수 없는 재고 및 자본 손실에 얽매이지 마십시오. 머신 러닝은 전년도 데이터의 빠른 평가에서 현재 판매량에 대한 예측에 이르기까지 다양한 방식으로 도움을 줄 수 있습니다.

신중한 재고 정책 수립

재고 정책은 직원들이 현금 흐름을 가져오는 가장 중요한 재고 관리 단위를 식별하고 정확하게 표시하도록 합니다. 기본적으로 재고 정책은 비즈니스 또는 생산에 없어서는 안 될 재고 품목을 관리하는 최적화 도구입니다.

최고의 최적화를 위해서는 ABC 또는 XYZ 분석과 같은 표준 사례를 따라야 합니다.

ABC 분석은 "소비 가치"를 기반으로 재고 품목을 분류하는 데 도움이 됩니다. 특정 기간 동안 소비된 품목의 총 가치이며 일반적으로 연간 기준으로 계산됩니다.

"A" 부분은 가장 높은 소비 값을 가지며 B(중간), 가장 낮은 소비를 보이는 C가 그 뒤를 이었습니다.

또한 파레토 원리라고도 하는 80/20 법칙이 여기에 적용됩니다. 결과의 80%는 원인의 20%에서 나온다고 합니다. 이는 A 부분이 가장 많이 소비된 부분이므로 재고 재고의 가장 낮은 비율을 구성하고 C 부분이 재고 재고의 가장 높은 비율을 구성함을 의미합니다.

XYZ 분석은 수요의 가변성과 미래의 수요를 얼마나 안정적으로 예측할 수 있는지에 따라 재고 품목을 분류할 때 유용합니다.

수요 변동이 가장 적은 X 부품이 가장 안정적으로 예측할 수 있습니다. 여기에도 파레토 법칙이 적용됩니다. X 부품은 재고 가치의 가장 큰 비율을 차지하지만 재고 비율은 가장 낮습니다. 반대로 Z 부품은 재고의 가장 높은 비율을 구성하므로 재고 가치의 가장 낮은 범위를 구성하는 부품입니다.

제품 수명 주기 따르기

신제품은 시장에 출시될 때마다 그로 인한 영향과 획득한 인기도를 기반으로 미래 수요를 창출합니다. 새로운 요소는 안정적이고 수익 창출을 할 수 있는 재고 관리 유닛으로 자리잡을 때까지 품목에 대한 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 판매자에게 유리한 고지를 점하게 됩니다. 여기에서의 시간 제한은 지속적으로 수요가 있는 특정 상록 제품을 제외하고 유한할 수 있습니다. 다른 사람들의 경우 판매가 산발적으로 발생하여 부정적인 수요 추세로 바뀌고 마침내 사라질 수 있습니다.

모든 판매자는 모든 재고 관리 단위에 대한 제품 수명 주기의 정확한 단계를 읽을 수 있어야 합니다. 제품이 현재 어디에 있는지 알면 논리적으로 어디로 가고 있는지, 어떤 제품을 재고로 유지하고 어떤 제품을 폐기해야 하는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 인벤토리 최적화에 있어 놀라운 이점을 제공합니다.

제품 수급의 불확실성에 대한 설명

공급업체나 판매자는 더 이상 고객에게 사용할 수 없는 품목을 기다리도록 요청할 수 없습니다. 제품 통합 웹사이트와 전자 상거래 시장을 통해 기업은 동등한 입장에 서게 되며 한 기업의 공급 능력 부족은 다른 기업에서는 경쟁 우위가 됩니다.

중소기업은 특히 공급망이 더 넓은 대기업의 비율로 재고 또는 재입고할 수 없을 경우 고객 이탈의 위험에 노출됩니다. 따라서 신뢰할 수 있는 공급업체 네트워크를 확보하는 것은 재고 관리 단위를 조달하기 위한 백업 방법을 유지 관리하는 것과 마찬가지로 매우 중요합니다. 공급업체 리드 타임, 배송 패턴 및 일정을 파악하는 것은 고객의 품목 가용성을 관리하는 데 큰 도움이 됩니다.

디지털화 - 재고 관리 자동화는 불가피

(Excel과 같은 오래된 모드보다) 자동화된 재고 관리를 채택하는 것은 중소기업이 더 큰 경쟁자와 경쟁하기 위해 할 수 있는 가장 현명한 조치 중 하나입니다. 수동 재고 관리는 사소한 것부터 엄청난 것까지 오류를 일으킬 수 있습니다. 그 결과는 지연 또는 낮은 서비스 등급에서부터 판매 불가능한 재고 및 동결 자본에 이르기까지 다양합니다. 기존 소매업체, 전자 소매업체 및 전자 상거래 실무자는 모두 운영 자동화 및 업그레이드의 이점을 누릴 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT)은 소매업체가 전통적으로 운영하는 방식을 변화시키고 있습니다. 재고 관리 및 인벤토리 최적화 분야에서 스마트 선반과 같은 혁신적인 기술은 더 나은 비즈니스 결과를 만듭니다. 예를 들어, 이러한 기술은 재고 관리 단위가 재주문 수준 아래로 떨어지기 시작할 때 판매 수치 및 경고에 대한 실시간 알림을 제공합니다. 수작업 오류를 없애고 스마트 기술로 재고 과잉 및 부족을 방지합니다. 인벤토리 최적화는 현금 흐름을 지속적으로 유지하고 초과 재고를 방지하며 보관 또는 유지 관리 비용을 줄입니다.

구매자 행동 및 추세 추적

판매자는 종종 고객의 마음을 엿볼 수 있기를 바라지 않았을까요? 버튼을 한 번만 누르면 자동 재고 관리 기능을 통해 데이터와 상세 보고서를 제공할 수 있습니다. 데이터 및 분석은 소비자 기반의 마음을 엿볼 수 있는 현대 판매자의 무기고에서 대체할 수 없는 도구입니다. 데이터 및 행동 분석을 통해 소매업체는 재고에서 판매할 품목과 단계적으로 폐기해야 할 품목을 예측할 수 있습니다.

구매 동향을 추적하면 프로모션, 판매 및 캠페인을 통해 어떤 품목을 언로드하여 꾸준하거나 빠른 현금을 창출할 수 있는지 파악할 수 있습니다. 이 새로운 자본은 매출을 극대화하는 트렌드 품목을 획득하는 데 투자할 수 있습니다.

계절성과 프로모션 캠페인 고려

소매업체는 계절성을 탐색하기가 까다로울 수 있습니다. 예를 들어 타탄 코트는 한 시즌 동안은 유행했지만 다음 겨울이 오면 패션계(그리고 대중의 기억)에서 빠르게 사라집니다. 패션은 순환적이지만 판매되지 않은 상품을 보관하면 유지 관리 비용이 증가하고 자본이 보류될 수 있습니다. 이것은 예측이 복잡하고 인벤토리 최적화를 방해할 수 있는 영역 중 하나입니다.

초과 재고를 제거하는 한 가지 방법은 소매업에서 재고 관리 및 최적화를 위한 또 다른 중요한 도구인 "시즌 종료" 판촉 캠페인을 이용하는 것입니다.

인벤토리 최적화의 장점

인벤토리 최적화는 최상의 경우에 매우 유용하지만 예측할 수 없는 경제 침체는 기업이 인벤토리 최적화에 투자하는 방법에 대한 관심을 집중시킵니다.

인벤토리 최적화의 가장 큰 장점은 차단되지 않는 현금 흐름입니다.

인벤토리 최적화는 특히 웨어하우스 및 간접비와 관련하여 조직의 재고를 소유, 저장 및 관리하는 것과 관련된 비용을 크게 줄입니다. 유류비 상승으로 운송비도 상승하고 있습니다. 세금과 임대료는 사업 수익의 상당 부분을 감소시킬 수 있습니다.

인벤토리 최적화는 "적절한" 인벤토리 양을 설정하는 데 도움이 됩니다. 예상 수요가 안전하게 충족되는 동안 비용이 절감되고 소매업체는 구매할 새 재고와 시기를 더 잘 제어할 수 있습니다. 재고 구매를 미리 예측하고 계획하면 배송 및 소싱 문제에 대한 상당한 완충 효과를 얻을 수 있습니다.

재고 최적화는 높은 재무 회전율을 가진 고성능 재고를 생성하여 기업에 안정적인 현금 흐름을 제공합니다.

모든 소매 기업의 최종 목표는 비즈니스의 생명선을 형성하는 만족스런 고객 및 복귀 고객을 지속적으로 창출하는 것입니다. 최적화된 재고 관리 시스템을 사용하면 비즈니스의 다른 측면을 합리화하고 적시에 주문을 이행할 수 있으며, 이는 결과적으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

예측할 수 없는 시기에 공급망 붕괴가 오랫동안 지속되면 기본 브랜드를 불안정하게 만들 수 있습니다. 인벤토리 최적화는 예측할 수 없는 경제 상황에서 안전망입니다.

제조 및 기술 분야에서 원자재, 공급 및 기술 인프라의 최적화는 안정적인 수요가 형성될 때까지 기능을 발휘하지 못할 수 있습니다. 고객 수요의 불확실성은 확립된 제조 또는 유통 예측 모델을 어렵게 합니다. 예측 불가능한 시기에 재고를 비축하는 것(과잉 재고를 언로딩하거나 신규 구매를 보류하는 것)은 상황이 개선될 때 더 나은 운영 성과와 재무 수익을 위한 전제 조건입니다.

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인벤토리 최적화의 과제

재고 및 공급망의 최근 동향은 신규 및 기존 비즈니스에 도전 과제를 생성했습니다.

공급망 중단을 방지하거나 상쇄하기 위한 인벤토리 최적화

소매업체와 제조업체의 주요 도전 과제는 글로벌 잠금 및 자연 재해와 같은 요인으로 인한 공급망 중단입니다. 인벤토리 최적화 프로세스는 재고 중단을 방지하고 소비자가 필요할 때 필요한 모든 것을 계속 얻을 수 있도록 공급망을 가능한 한 견고하고 안전하게 만드는 데 기여해야 합니다.

불안정한 소비자 수요에 부응

또 다른 과제는 변화하는 고객 선호도를 따라가는 것입니다. 제품이 하룻밤 사이에 센세이션을 일으키던 때를 경험하지 않은 소매업체가 어디 있겠습니까? 이러한 상황에서 재고가 있는 사람들은 이미 금을 발견했습니다. 제품이 없는 사람들은 더 높은 구매 비용에 직면하게 됩니다. 추세가 빠르게 사라지면 소매업체에 재고가 남지 않을 수 있습니다. 어려운 제안처럼 보이지만 기업은 인벤토리 문제를 피하기 위해 예측 도구와 기술을 통해 인벤토리를 정확하게 최적화해야 합니다.

주문 이행 모멘텀 유지

운영상의 문제와 공급망 중단은 재고 관리 작업을 효과적으로 혼란스럽게 합니다. 결과적으로 재고 담당자는 고객 만족을 유지하면서 판매 유지, 재고 보충, 중단된 재고 이동 등의 문제 사이에 갇히게 됩니다. 인벤토리 최적화를 위한 자동화된 프로세스가 없는 비즈니스는 점점 더 허약해지는 인력과 함께 하게 되어 더 많은 인적 오류와 불만족 고객을 초래할 것입니다. 자동화는 기업에 인벤토리 최적화에서 경쟁 우위를 제공하고 다음에 닥칠 어떤 위기로부터 보호할 수 있는 보호막을 제공합니다.