수요예측 개요 -로지스틱스 관리에서 수요예측 중요성 시장상황의 특성 수요패턴의 빠른 변화 공급자간 경쟁심화 짧은 제품 수명주기(Life Cycle) 소매업체의 협상력 증가 Bullwhip Effect 부정확한 수요예측의 부작용 재고비용 증가 품절비용 발생 대안 시장상황에 정확히 대응하는 수요예측기법의 도입 수요예측 오차에 대한 적절한 수정방안 도입 Bullwhip Effect 공급자간 경쟁심화 수요패턴의 빠른 변화 소매업체 협상력 증가 짧은 제품 수명 주기 정확한 수요예측기법 필요

수요예측 개요 -로지스틱스 관리에서 수요예측 수요예측활동 로지스틱스 관리에서 수요예측은 기간에 따라 장기, 중기, 단기로 나누어 수행됨 단기수요예측 중기수요예측 장기수요예측 물류센터 운영일정계획 차량 배차계획 인력 배치계획 물류센터 재고계획 인력수급계획 차량구매계획 저장능력계획 물류센터 입지선정 TMS 운영계획 활용

수요예측 기법 -수요예측기법 개관 예측기법의 종류 수요예측기법 정성적 기법 정량적 기법 시계열분석 인과형분석 시뮬레이션 델파이법 시장조사법 판매원이용법 패널조사법 역사적 유추법 이동평균법 지수평활법 정량적 기법 시계열분석 회귀분석모형 개량경제모형 투입/산출모형 인과형분석 시뮬레이션 [황규승, 박명섭, 박광태]

수요예측 기법 -정성적 기법(Qualitative Methods) 개요 및 종류 예측 수행자의 주관적 견해나 경험에 대한 판단에 의존하여 미래를 예측하는 기법 종류 정의 방법 인간의 직관력을 이용하여 미래를 예측 조직내 전문가들의 의견수집을 종합하는 과정을 반복함 델파이법 소비자의 의견을 수렴하여 수요를 예측 표본을 선정하여 소비자의 의견을 청취한 후 종합함 시장조사법 지역에 정통한 판매원의 의견을 종함하여 수요를 예측 각 지역별로 경험 많은 판매 원을 선정하여 의견을 종합함 판매원이용법 패널을 구성하고, 패널의 의사 개진을 통해 수요를 예측 조사대상의 전문가로 이루어진 패널을 구성하여 의견을 조사함 패널조사법 신제품과 유사한 기존제품의 과거자료를 통해 수요를 예측 축적된 과거 판매자료 중 유사제품의 판매량을 분석, 종합함 역사적 자료유추법

수요예측 기법 -정량적 기법(Quantitative Methods) 개요 및 종류 과거의 객관적인 자료를 처리하여 미래를 예측하는 기법 이름 정의 분석기법 예측하고자 하는 변수들에 대한 과거의 시계열자료를 이용하여 미래의 현상을 예측 이동평균법, 지수평활법 시계열분석 독립변수와 종속변수와의 관계분석을 통하여 미래를 예측하는 계량적 기법 회귀분석, 계량경제모형, 투입/산출모형 인과형분석 컴퓨터를 사용하여 모형의 내부변수와 외부환경에 대한 가정을 설정하게 하고 모의실험을 통해 미래를 예측하는 기법 이산 시뮬레이션, 연속 시뮬레이션 시뮬레이션

정량적 기법 -시계열분석 시계열자료의 구성요소 종류 정 의 평균 정체되어 있는 것으로 생각되는 수요를 설명하기 위한 기본요소 정량적 기법 -시계열분석 시계열자료의 구성요소 종류 정 의 평균 정체되어 있는 것으로 생각되는 수요를 설명하기 위한 기본요소 추세 시계열자료가 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향 계절성 어떤 현상이 일정한 간격(년, 계절, 월)으로 반복되는 것 순환성 계절성과 유사하나 계절성에 비해 반복되는 주기가 크고 다양한 것 불규칙변동 자료의 행태(pattern)를 인식할 수 없는 것

정량적 기법 -시계열분석 시계열자료의 구성요소 역사적 시계열자료 계절성 수 요 수 요 평균 순환성 추세 불규칙성 1 2 3 4 정량적 기법 -시계열분석 시계열자료의 구성요소 역사적 시계열자료 계절성 수 요 수 요 평균 순환성 추세 불규칙성 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9

정량적 기법 -시계열분석 종류 시계열분석의 종류 단순이동평균법 이동평균법(moving average method) 정량적 기법 -시계열분석 종류 시계열분석의 종류 이동평균법(moving average method) 단순이동평균법, 가중이동평균법 지수평활법(exponential smoothing method) 단순이동평균법 과거의 자료에 동일한 중요도를 부여하여 평균하고 미래를 예측하는 기법 예측수요( Ft+1 )의 계산(단, Dt : 기간 t의 실제수요, Ft : 예측치, n : 평균기간) 단점 모든 과거자료에 대해 동일한 가중치를 부여하기 때문에, 현재에 근접한 자료가 예측치에 미치는 영향이 떨어짐 추세나 계절성이 있는 자료에는 적용하기 어려움

정량적 기법 -시계열분석 이동평균법 가중이동평균법 자료의 중요도에 따라 가중치를 다르게 부여하는 이동평균법 정량적 기법 -시계열분석 이동평균법 가중이동평균법 자료의 중요도에 따라 가중치를 다르게 부여하는 이동평균법 예측수요( Ft+1)의 계산( Dt : 기간 t의 실제수요, Wt: t기의 가중치, Ft:예측치, n:평균기간) 단, 수요 110 AP=3 AP=7 100 AP=5 90 실제치 80 (주) 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 평균기간에 따른 단순이동평균법의 비교

정량적 기법 -시계열분석 이동평균법 이동평균법 예제 정량적 기법 -시계열분석 이동평균법 이동평균법 예제 고려기업의 지난 3주간 주문량은 다음과 같다. 단순이동평균법, 가중이동평균법으로 4주차 주문량의 예측치를 구하시오. 단 가중이동평균법을 계산할 때 현재에 가까운 주부터 0.7, 0.2, 0.1의 가중치를 부여하시오 풀이 단순이동평균법 : F4 = (401+380+411)/3 = 397.3 가중이동평균법 : F4=0.7(411)+0.2(380)+0.1(401)=403.8 주차 1 수요 401 2 380 3 411

정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 지수평활법 평활계수의 의미 정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 지수평활법 가장 가까운 과거자료에 가장 큰 가중치를 부여하는 가중이동평균법의 일종 과거로 갈수록 가중치는 지수적으로 감소 예측모형은 직전 예측치(Ft-1)와 실제치(At-1), 평활계수(α)로 구성 예측모형 평활계수의 의미 평활계수(α) : 현재 관찰된 수요에 대한 상대적 가중치 평활계수의 결정은 실제예측 시 대단히 중요한 의사결정사항 α를 달리하여 여러 번의 예측을 실시한 후 예측정확성을 극대화하는 α를 선정

정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 α= 0.3 α= 0.2 α= 0.1 수요 (주) 7 8 9 11 80 12 13 14 정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 수요 (주) 7 8 9 11 80 12 13 14 15 16 17 100 110 90 10 실제치 α= 0.1 α= 0.2 α= 0.3 평활계수에 따른 지수평활법의 비교

정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 예제 다음의 자료를 이용하여 평활지수 0.9일 때, 4주의 예측치를 계산하시오. 정량적 기법 -시계열분석 지수평활법 예제 다음의 자료를 이용하여 평활지수 0.9일 때, 4주의 예측치를 계산하시오. 단, 초기예측치로 1기의 실적치를 이용한다. 풀이 주차 1 수요 401 2 380 3 411

정량적 기법 -인과형 분석 개요 및 종류 수요에 영향을 미치는 여러 가지 변수들의 관계분석을 통하여 미래를 예측할 수 있는 수학적인 공식을 도출하고, 이를 통해 미래를 예측하는 계량적 기법 종류 내용 하나 이상의 독립변수들과 종속변수와의 관계를 파악하여 회귀식을 도출하고, 이 식을 이용하여 미래를 예측하는 기법 선형회귀분석 계량경제모형 독립적인 방정식에 의해 경제의 여러 분야를 설명하는 모형 각 산업의 매출액과 다른 회사나 정부와의 관계를 집중적으로 관찰하여 수요를 예측 투입/산출모형

정량적 기법 -인과형 분석 선형회귀분석 개념 : 하나 이상의 독립변수들과 종속변수와의 관계를 파악하여 회귀방정식을 도출하고, 이 회귀방정식을 이용하여 미래를 예측하는 통계기법 종속변수 : 예측하고자 하는 변수(예 : 구매액) 독립변수 : 종속변수의 결정에 영향을 미치는 원인(예 : 소득) 소득(X)(십만원/월) 양곡구매액(Y )(십만원/월) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 400 500 600 700 800  16 17 18

정량적 기법 -인과형 분석 선형회귀분석 선형회귀분석 종류 단순선형회귀분석 종속변수에 영향을 미치는 독립변수가 1개인 회귀분석 정량적 기법 -인과형 분석 선형회귀분석 선형회귀분석 종류 단순선형회귀분석 종속변수에 영향을 미치는 독립변수가 1개인 회귀분석 다중선형회귀분석 여러 개의 독립변수를 갖는 회귀분석모형 α: 선형회귀식의 Y절편 , β: 선형회귀식의 기울기 , εi : 회귀식에 의해 설명할 수 없는 오차

정량적 기법 -인과형 분석 선형회귀분석 회귀식의 추정법 절편 α와 기울기 β를 추정하는 데에는 최소자승법과 최우추정법이 사용됨 정량적 기법 -인과형 분석 선형회귀분석 회귀식의 추정법 절편 α와 기울기 β를 추정하는 데에는 최소자승법과 최우추정법이 사용됨 두 방법 중 어느 것을 사용해도 결과는 같음 최소자승법 Yi 의 추정치 : 선형회귀식의 목적함수 : 목적함수 최소화 계수 : 상관계수(Correlation Coefficient) :

정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 투입-산출모형 정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 투입-산출모형 개념 : 산업의 산출량 혹은 가격변화가 다른 산업에 미치는 영향을 예측하는데 이용할 수 있는 일반균형분석 도구 가정 각 산업은 고정투입비율로 하나의 동질적인 제품만을 생산 각 산업은 규모에 대한 수익불변의 조건 하에서 산출결정 분석기간동안 기술혁신은 일어나지 않음 분석프로세스 Step 1. 투입-산출표 작성 각 산업간 상품과 서비스의 흐름을 나타낸 표 Step 2. 화폐가치 투입-산출표 작성 투입산출표상 나타나는 재화와 서비스를 화폐가치로 환산 Step 3. 투입계수 계산 각 산업의 산출물간 투입비율을 계산 Step 4. 투입산출모형 도출 투입계수로 이루어진 행렬이 역행열을 구하여 최종수요 변화분에 대한 산출량 증가분 분석

정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 Step 1. 투입산출표 농업은 매년 100가마의 쌀을 생산, 자체적으로 25가마를 소비 정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 Step 1. 투입산출표 농업은 매년 100가마의 쌀을 생산, 자체적으로 25가마를 소비 제조업과 가계에 각각 20, 55가마 공급 Step 2. 화폐가치 투입산출표 쌀 1가마는 2원, 천 1야드는 5원, 노동력 1단위는 1원의 가치를 지님 농업 제조업 가계 총산출 25 20 55 쌀 100 14 6 30 천 50 80 180 40 노동력 300 농업 제조업 가계 25 20 55 14 6 30 80 180 40 총투입 200 250 300 총산출(원) 200원 250원 300원

정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 Step 3. 투입계수(aij) 계산 Step 4. 투입-산출모형 도출 농업 제조업 가계 정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 Step 3. 투입계수(aij) 계산 Step 4. 투입-산출모형 도출 농업 제조업 가계 0.25 0.40 0.113 0.14 0.12 0.100 0.80 0.60 0.133 투입-산출모형 도출 다음 페이지까지 계속

정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 투입-산출모형 구성 - 계속 정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 투입-산출모형 구성 - 계속 위 행렬은 (I-A)X=D형식으로 치환하면, 최종수요 변화에 대한 증가분을 다음식을 통해 예측할 수 있다.

정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 장점 단점 정량적 기법 -인과형 분석 인과형분석 장점 최종수요부문의 수요변화가 중간재 생산부문의 수요변화에 미치는 영향을 측정할 수 있다 도시 내 혹은 도시간의 산업별 연관관계를 파악함으로써 도시 내 재화와 서비스의 흐름을 분석 기 도출된 투입-산출모형으로 여러 가지 경제정책대안의 효과를 쉽게 측정할 수 있다 단점 비현실적 가정 투입계수가 분석기간동안 일정 각 산업별로 동질적인 제품을 생산 투입-산출표 작성에 많은 시간과 비용이 소요

수요예측 기법 -예측오차의 측정 예측오차 측정 기준 예측오차(Et) 측정 기준 실제치(At)와 예측치(Ft)의 차이( Et = At – Ft ) 예측오차의 종류 내용 수식 누적오차 (Cumulative Forecasting Error, CFE) 예측의 편의(bias)를 측정하기 위한 수단 계속해서 증가하면 실제수요를 과소평가하고 있음을 나타냄 평균오차 (Mean Average Error, MAE) 실제치와 예측치의 차이의 합을 기간수로 나누어준 것 예측오차의 방향을 측정하는데 사용됨 평균절대편차 (Mean Absolute Deviation,MAD) 양(+)의 오차가 음(-)의 오차를 상쇄해 버리는 것을 방지하기 위한 예측오차 측정수단 모든 오차가 비음이 되도록 오차의 절대값을 취함 평균제곱오차 (Mean Square Error, MSE) 모든 오차가 비음이 되도록 각 오차를 제곱한 평균을 구함 평균절대비율오차 (Mean Absolute Percent Error) 예측오차를 수요의 크기를 고려하여 비율적으로 평가 각 오차비율의 절대값만을 사용하여 오차의 폭만을 고려함

CASE -Sport Obermeyer社 제품소개 - 남성용

CASE -Sport Obermeyer社 제품소개 - 여성용

CASE -Sport Obermeyer社 제품소개 - 유아용

CASE -Sport Obermeyer社 제품소개 – 취학전 아동용

CASE -Sport Obermeyer社 설립자 소개 Klaus Obermeyer

CASE -Sport Obermeyer社 기업개요 1947년 Klaus Obermeyer가 설립 기능성이 탁월하고 패션감각이 있는 스키복 생산에 주력 성별, 연령대 별로 특화된 제품 생산 1992년 $ 32.8 million 매출 달성 어린이 스키복시장의 45%, 성인스키복시장의 11% 점유(1992년 기준) 92년 매출액 $32.8 million 아동스키의류시장 점유율 성인스키의류시장 점유율 11% 45% ■ Sport Obermeyer ■ 기타 ■ Sport Obermeyer ■ 기타

CASE -Sport Obermeyer社 기업환경 변화 매출 증가 스키복 주문이 집중되는 기간중 생산능력의 한계에 봉착 소매업자의 주문을 받고 제조주문을 하는 경우 충분한 생산능력 확보가 어려움. 전년도 11월에 미리 내년 소매업자의 주문수요를 예측하여 생산 능력을 확보함 제조원가 인하와 제품의 다양화에 대한 압력 제품의 다양화와 생산의 효율성에 대한 요구가 거세짐. 다양한 수요를 충족시키기 위한 효율적인 공급체인이 필요함. 일본, 독일, 한국 등지에서 재료를 조달하여 중국에서 완제품 생산 아동스키복 시장 진출 개학전 8월말에 아동 스키복 수요가 증가 이동용 스키복의 조기 납품 요구가 강해짐

CASE -Sport Obermeyer社 스키복 산업의 특성 스키복 수요는 기상, 패션변화, 경기에 매우 민감 스키복 매출은 9월부터 1월 사이에 이루어짐. 특히 12월~1월은 스키복 판매의 최성수기 잘못된 수요예측은 판매기회상실, 악성재고, 기업실적 악화로 이어짐 스키의류산업의 특징 예측하기 어려운 수요변동 요인 날씨, 유행, 경제상황 200%에 달하는 수요예측 오차 실 판매기간(2개월) 잘못된 시장예측에 대응할 시간 없음 시장변화에 대한 빠른 대응 요구 - 수요예측의 실패 → 재고부족 - 고객요구 부응 실패 → 재고과다

CASE -Sport Obermeyer社 AR법 개요 제품을 수요예측이 용이한 품목(Speculation 품목)과 어려운 품목(Postponement 품목)으로 나누어 관리하는 기법 Speculation 품목은 구매위원회(Buying Committee)에서 Postponement 품목은 조기주문체제(Early Write Program)을 통해 수요예측 실시 효과 품목별 재고관리를 통한 과잉재고 방지 및 생산능력의 효율적 이용 가능 품목명 제품특성 수요예측주체 수요예측방법 Speculation 품목 수요를 확신할 수 있는 제품 구매위원회 구매위원 수요예측치의 평균값 Postponement 품목 정확한 수요예측이 어렵고 유행에 민감하여 수요예측이 어려운 제품 비중 있는 주요고객으로부터 받는 조기주문 조기주문체제

CASE -Sport Obermeyer社 AR법 도입을 위한 조치 수요예측위원회 설치 기능별 부서의 관리자 6명 구성 Speculation 품목에 대한 수요예측 담당 91~92년 기간 중 여성용 파카의 예측 오차는 180% 정도 점차 증가하는 품절과 재고처분비용의 문제점 해결을 위해 설치했지만 역부족 전산시스템 도입 주문처리, 원자재 소요량 계산 원자재의 조기조달 Early Write Program 도입 2월경 25개사의 대형 고객을 본사로 초청하여 새로운 제품 라인을 선보이고 유행 정보를 제공하여 조기주문을 신청 받음.

CASE -Sport Obermeyer社 AR법 도입 전후 일정비교 AR 도입 전후 비교 판매 성수기 최성수기 할인판매 도입 전 생산 샘플제작 제품 생산 주문 소매업자주문 판매 성수기 최성수기 할인판매 성수기 도입 후 생산 Speculation 품목 Postponement 품목 주문 소매업자주문(90%) 11/1 12/24 1/1 2/1 3/1 5/1 9/1 11/1

CASE -Sport Obermeyer社 예측기법의 변화 수요관리위원회의 예측수정 과정 모든 위원의 개별적 독립 예측치를 종합하여 사용 위원들의 독자적 예측치에 대한 평균과 표준편차 이용 표준편차가 큰 품목은 Postponement, 작은 품목은 Speculation 전략 적용 Speculation 품목 구매위원 Pandora parka 의 판매치 예측 Entice shell 캐롤린 로라 톰 제니 월리 웬디 평균 표준편차 1,200 1,150 1,250 1,300 1,100 65 1,500 700 300 2,075 1,425 572 Postponement 품목

CASE -Sport Obermeyer社 예측기법의 변화 EWP 전후 생산제품 결정 EWP 및 그 이후의 주문정보 활용 소매업자의 전체적 구매패턴은 상호 유사 EWP에 의한 주문정보로부터 구매패턴을 찾아 예측 수정 초기 20%의 판매자료를 고려한 수요예측 초기 80%의 판매자료를 고려한 수요예측 초기수요예측 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 총매출규모 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 총매출규모 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 총매출규모

CASE -Sport Obermeyer社 공급망의 재구성 공급체인의 유연화 원단, 장식품 공급자 의류 제조업자 Obersport Ltd. Sport Obermeyer 소매업자 원자재의 조달 제 품 생 산 Pre-position 전략 제품디자인 과정 재정비 - 디자인부서와 생산부서 통합 - 원자재의 종류 간소화 원자재 및 생산공장의 특화를 피함 생산은 Obersport사에 아웃소싱 홍콩, 중국에서 생산 - 홍콩: 생산성, 유연성 - 중국: 저렴한 임금

CASE -Sport Obermeyer社 공급망의 재구성 항목 Hong Kong(Postponement품목) China(Speculation 품목) 시간당 임금 US $3.85 US $0.16 인당 생산량(벌/week) 19 Parkas 12 Parkas 생산단위당 노동비용 US $9.69 US $0.78 생산라인 구성 10~12 people/line 40 people/line 최소 주문량 600 units in same style 1,200 units in same style 수선비율 1~2% 10% challange Wage Rate Workforce - Low unemployment - Younger workers prefer office jobs Workforce - Less Quality and cleanliness conscious - Training requirements

CASE -Sport Obermeyer社 공급망의 재구성 Rococo Parka 생산지별 가격비교 Hong Kong China Obermeyer Landed Cost Cost FOB Obersport $49.90 Agent’s Fee (to Obersport, 7%) $3.49 Freight (Ocean Carrier) $1.40 Duty, Insurance, and Miscellaneous $5.29 Total Landed Cost $60.08 Cost FOB Obersport Material $30.00 Labor $10.00 Hong Kong Quota, $9.90 Obersport Profit and Overhead Total $49.90 Obermeyer Landed Cost Cost FOB Obersport $42.64 Agent’s Fee (to Obersport, 7%) $2.98 Freight (Ocean Carrier) $1.40 Duty, Insurance, and Miscellaneous $4.90 Total Landed Cost $51.92 Cost FOB Obersport Material $30.00 Labor $0.78 Transportation within China $2.00 China Quota, Obersport Profit $9.90 Total $42.68

CASE -Sport Obermeyer社 생산기술 개선 디자인 부서와 생산부서의 통합 생산을 고려한 제품 설계 지퍼의 수를 줄임 각 디자인에서 동일한 원자재를 사용하도록 권함 원단의 색을 적은 수로 통일

CASE -Sport Obermeyer社 AR법 도입효과 비용 절감 생산품목을 Speculation 품목과 Postponement 품목 생산으로 매출액 대비 2% 비용절감 (동종업계의 마진율은 매출액의 3%) 과잉생산과 생산부족을 예방하여 약 60%의 이익증대 실현 부재고와 품절로 인한 매출손실을 $ 3.35 million 에서 $ 0.6 million로 줄임 서비스 능력 향상 소매업자가 원하는 제품을 99% 공급가능 주문정보를 활용하여 실수요에 근접한 (Close fit) 수요예측치를 제시 수요 충족을 위한 생산능력 확보 고객만족 달성

Reference Ballou, Business Logistics management 4th ed., Prentice Hall, 1999 로널드 H 발로우, 김 정환 외 공역, 신물류경영, 문영각, 2000 Marshall L. Fisher, Making supply meet demand, HBR, 1994 May-June 김태현, Supply chain management 개념과 사례, 박영사, 1999 Donald J.Bowersox, 윤현덕 외 공역, 물류관리론, 법영사, 1999 안영진 외 공역, 생산운영관리, 박영사, 1999