RISK POOLING

(Decentralized Distribution) (Centralized Distribution) RISK POOLING System A (Decentralized Distribution) System B (Centralized Distribution) 100 200 500 150 50

Risk Pooling Example - ACME 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

Delivery Lead Time = 1 week New Jersey Massachusetts Chicago Delivery Lead Time = 1 week As Is Distribution Strategy = 97% service level = 3% stockout 새 CEO는 7년전에 수립된 ACME의 Distribution Strategy를 바꿀 것을 고려하고 있음!!!

WHY? 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

Old Strategy New Strategy Warehouse One Market One Supplier Warehouse Two Market Two Market One Warehouse Supplier Market Two

(Decentralized Distribution) (Centralized Distribution) Intuition! System A (Decentralized Distribution) System B (Centralized Distribution) 100 +20 200 -10 500 +20 -10 -20 +10 150 -20 50 +10 Inventory Re-Allocation

Delivery Lead Time = 1 week 현행 Distribution전략의 정점 New Jersey Massachusetts Delivery Lead Time = 1 week Chicago Chicago 두 개의 물류창고를 운영함으로써 고객에 대한 Delivery Effort를 감소시킬 수 있음!!!

Assumptions 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

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 Total 79 80 78 81 36 113 Product A 주 1 2 3 4 5 6 7 8 MA NJ Total Product B

설명은 뒷 페이지에 지역 제품 평균수요 표준편차 변동계수 MA A 39.3 13.2 0.34 B 1.125 1.36 1.21 NJ 38.6 12.0 0.31 1.25 1.58 1.26 Total 77.9 20.71 0.27 2.375 1.9 0.81

Coefficient of Variation (변동계수) 설명 COEFFICIENT OF VARIATION (CV) = the STANDARD DEVIATION divided by the MEAN x s CV = m s = CV 주의: 변동계수는 단위가 없음. WHY? 분산, 표준편차는 data의 절대적인 변동성을 나타내는 반면, 변동계수는 data의 평균에 대한 상대적인 변동성을 보여줌

지역 제품 평균수요 표준편차 변동계수 안전재고 재주문점 주문량 평균재고 Savings MA A 39.3 13.2 0.34 25.08 65 132 91 B 1.125 1.36 1.21 2.58 4 25 15 NJ 38.6 12.0 0.31 22.80 62 131 88 1.25 1.58 1.26 3 5 24 Central 77.9 20.71 0.27 39.65 118 186 26% 2.375 1.9 0.81 3.61 6 33 20 33%

De-centralized v.s. Centralized Distribution System 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.

- + Is the Risk Pooling Strategy applicable in all circumstances? 1. 수요의 변동계수 (Coefficient of Variation)가 높으면 높을수록 Risk Pooling을 도입했을 때의 Benefit은 더 커짐. WHY? 변동계수 = 표준편차 / 평균 & 평균재고 = 안전재고(z) + Q/2 2. If demands are positively correlated, the Benefit from Risk Pooling disappears. 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