물류 네트워크 최적화

물류 네트워크 최적화 최영하 Managing Consultant, 한국 IBM GBS April 16, 2009

Contents Agenda • 물류 네트워크 최적화 개요 • 최적화 방법론 수립 사례 • 최적화 사례 소개 (엑셀 기반) • 최적화 사례 소개 (Tool 기반) • 고려 사항 및 Q&A

Some Basic Definitions • Logistics (Supply-Chain) Network Optimization also may be referred to as : • Network Rationalization • Network Design • Network Analysis • Logistics Network Optimization is used to define the “optimal” balance of : • Transportation cost • Distribution Center operating cost • Inventory Carrying cost • Service Level • Capacity • Lead Time • Carbon Emission • Also can help define : • DC location, number, sizing, mission and customer base serviced • Plant/Supply locations • Transportation volumes and modes • Customer Assignment to DC • Inventory deployment

Why Logistics Network Optimization? • The business impact of network optimization is significant … • Less warehouses • Lower costs • Higher customer service • Greater logistics control • Greener

Business Drivers to Logistics Network Optimization • 인수합병 (M&A) 혹은 매각 • 사업 확장 (신규 지역 / 제품) 혹은 철수 • 비즈니스 전략 변경 • Supplier 재배치 (예: 생산공장 Off-Shore) • 수요처 이동 (예: 특정 지역의 수요 급증) • 오더 유형 변화 로 인한 물류비 증가 (예: 대량  소량 배송) • 창고/운송 관리 상의 신기술 도입 혹은 프로세스 변경

STEP 6 STEP 7 STEP 8 STEP 4 STEP 2 대안 비교 분석 (시뮬레이션) 물류네트워크 전략 수립 이행 계획 수립 네트워크 대안 도출 비즈니스 전략리뷰; 시나리오 정의 STEP 1 프로젝트 초기화 STEP 5 STEP 3 Possible Next Steps: • Quick Hit Implementations • Process Reengineering • Technology Roll-out • Detailed Design & Proof of Concept Baseline 네트워크 모델링 As-Is 네트워크 이슈/개선기회 분석 IBM Methodology for Logistics Network Optimization Approach Philosophy Deliverables While network optimization tools are an important component of the analysis, true “optimization” is not usually practical. In reality, we are modeling for a future period with a limited ability to predict every aspect of the business. Analysis can be completed much quicker with high confidence levels by aggregating data and using sound business assumptions. The challenge: Develop the model at the right level of detail. • Business assumptions used • As-Is logistics cost and process summary • Baseline and “adjusted future” baseline model results • “Quick Hit” recommendations • Comparative analysis of alternatives considered • Recommended logistics network, facility size & mission, operating scenarios, process and technology recommendations • 5 year roadmap for implementation of recommended strategy with business case (near-term and long-term plan)

표준 SCM Network 구조 • Distribution Flow • 운영 특성 • 운영상 장단점 • 표준 SCM Network 프로세스 • High-Level Process Flow • Low-level Process Flow • 프로세스 운영기준 수준진단 표준선정 대안평가 이행계획 Plan 및 조직 구성 대안정량분석체계 Network 설계특성 표준 프로세스 모델 Network 구조 Diagram 운영 프로세스 맵 Network 설계원칙 대안정성분석체계 Network 적용추진과제 수준분석 가이드라인 표준모델 선정 가이드라인 Network 적용 이행계획 분석 가이드라인 최적화 방법론 수립 사례 –삼성전자 (1/3) Description 제품 SCM 프로세스 경쟁력(서비스, Speed, Cost)을 확보하기 위해 생산 완료 → 고객 인도까지의 제품 SCM Network 상의 최적 SCM 모델 및 프로세스 모델에 대한 회사 표준을 정하고 전사 SCM Network 적용 시 필요한 방법론/ 절차/ 기준/ 양식을 표준화 및 매뉴얼화하는 프로젝트 Reference Model Methodology • Standard Network Optimization Methodology • 18개 Task • Template 16종 • 11개 Task • Template 6종 • 11개 Task • Template 8종 • 5개 Task • Template 3종 Pilot Test Network 수준 분석 • 북미, 중국, 한국 • Service, Speed, Cost 측면의 11개 항목에 대해서 평가 구조 모델 선정 • 북미, 중국 • NDC 16개 항목 분석을 통한 설계 방향성 도출 (표준모델 선정) • 대안 선정 및 정량/정성 평가 ※ NDC : Network Design Criteria (SCM Network 설계 기준)

최적화 방법론 수립 사례 –삼성전자 (2/3) ◆ NDC: Network Design Criteria (네트워크 설계 기준) ◆ NDP: Network Design Principle (네트워크 설계 원칙)

Monitor Washing Machine Direct/ Regional DVD Direct/ Global Direct Fax Fax Regional Local Local Monitor Regional Printer DVD/ Fax CTV Global Global/ Regional 최적화 방법론 수립 사례 –삼성전자 (3/3) • 삼성전자의 지역 별, 제품군 별 물류 흐름을 네트워크 모델에 반영하고, As-Is의 이슈를 분석하여 Network 설계 기준과 대안을 수립함으로써, 최적 SCM Network 모델을 도출하였습니다. Network Model To Be Direction 제품군 지역 수행 Model 유럽 미주 중국 To Be Process • 제품의 물류 흐름을 정리하고 관련된 기능 및 업무 관련 R&R 정의 • Network를 유형화하여, 유형별 제품의 Process를 정립 • Process뿐 아니라 System 지원이 필요한 영역 정의 As-Is Network 현황 분석 현업 Survey 및 Workshop As-Is Network 수준 측정 Network 설계 특성 분석 Network 설계 기준 적용

물류 네트워크 최적화 사례 (엑셀 기반) S사 멕시코 법인 물류 네트워크 최적화 프로젝트 사례

Optimal model for fresh milk Optimal model for cheese & dairy food 물류 네트워크 최적화 사례 [LogicNet]– Dairy Farmers • 호주 최대 유업 회사인 Dairy Farmers가 물류거점 위치를 최적화하고 재무적 이점을 파악하기 위해 수행한 프로젝트 입니다. Objectives • Dairy Farmers의 공장과 창고의 물리적 위치 최적화 및 관련 재무 성과 추정 Alternatives • 현재의 Baseline 모델 • 현 네트워크는 유지하고 제품 Flow만 최적화하는 모델 • 신규 Distribution Center를 추가하는 모델 Result • Fresh milk의 경우 비용 분석 결과 9.5%의 비용 절감이 예상 • Cheese & Dairy Food의 경우 15.8%의 비용 절감이 예상 Baseline Model •  총 12.1%의 비용 절감 효과 예상

물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – L사 국판 (1/4) 고객 정보 보호를 위해 공개할 수 없는 자료입니다. *) DS, 모니터, PCS 등을 제외한 가전 매출 **) 판매 물류 및 공장 물류비를 포함. 단, 공장 물류비 중 사업부별 물류비는 물량 기준으로 배분 ***) 재고 수준은 월말 재고를 기준으로 산출(CBM 기준) 공장창고 RDC Depot 11.0일 15.7일

유형 A 기존 거점을 중심으로 합리화 A: 16개 RDC & 3개 Cross Dock 공장 창고 RDC RDC 공장 창고 유형 B RDC의 광역 거점화를 통합 거점 통합 B1: 8개 RDC(수도권 4, 지방 4) & 9개 Cross Dock B2: 6개 RDC(수도권 2, 지방 4) & 11개 Cross Dock B3: 3개 RDC(수도권 1, 지방 2) & 15개 Cross Dock B4: 철송을 이용한 6개 RDC & 11개 Cross Dock B5: 철송을 이용한 6개 RDC & 8개 Cross Dock 공장창고A RDC xDock 공장창고B 유형 C CDC 도입을 통합 제품별 재고 거점의 완전 통합 C: 3개 CDC & 18개 Cross Dock CDC A xDock 공장창고A xDock CDC B 공장창고B 물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – L사 국판 (2/4) • 대안 별로 56~146억의 비용 절감이 되는 것으로 분석되었습니다.

물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – L사 국판 (3/4) • [Cross Dock 도입에 따른 영향 분석] • Cross Dock의 경우에도 오전 주문/ 오후 배송은 대응 가능 • 서비스 수준에 변화가 생길 수 있는 부분은 오후 주문/ 오후 배송에 한정됨 • Cross Dock 도입으로 영향을 받을 수 있는 주문은 A, B1의 경우 0.14% 미만으로 그 영향이 적음 • 당일배송 처리분에서 Cross dock이 처리하지 못하는 물량 예측 • Cross dock이 처리하는 물동량 x 비 집약 배송 비율 x 오후 주문 오후 배송 비율 고객 정보 보호를 위해 공개할 수 없는 자료입니다.

물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – L사 국판 (4/4) • [수도권 비축창고 운영에 대한 대안] • 비축 창고의 A/C 비축 비율은 30% 미만: 비축에서도 주 물류의 기능이 중요 고객 정보 보호를 위해 공개할 수 없는 자료입니다. • 남부 지역으로의 역류가 20% 이상 발생 • 기간 물류 센터의 합리화 : 거점 통합 전략에 부합 • 비축 창고의 후방 배치와 직출하 확대 • 이월 재고 보관 기능을 후방 비축 거점에서 보유 • 이월 재고로 비축 기능 장애(이천 창고) 전년도 이월 재고로 당해 년도 생산 분 비축 불가(04년) • 제품 전용 창고로 특화된 배송 기능은 없음 - 일반 배송(31%)이 100% 단일 배송처 - 8톤 이상 차량의 운송 비중이 74%

물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – H사 (1/4) • H사 SCM 거점 최적화 프로젝트 수행을 위해, 물류 거점 대안을 수립하고, 2008년, 2010년의 법인 별, 고객 별 판매량, 원산지 별 생산물량, 거점 별 물류비 등을 반영한 Biz. 시나리오를 적용하여 대안을 평가하였습니다. 2008년 Business Scenario A 안 기존 4 RDC + HHH지역 RDC • 2008년, 2010년 법인 별 판매 예상량 • 물류거점 별로 제품그룹, 원산지 별 출하 예상량 • 신규 RDC 거점의 경우, DDD지역 수준의 Down Stream 수준 • 예상되는 2008년, 2010년 재고 회전율 적용 • 국가 별 특성을 고려한 물류비 기준 B 안 기존 4 RDC + HHH지역,TTT지역 RDC C 안 기존 4 RDC + HHH지역,TTT지역,AAA지역 RDC Design Tool Simulation D 안 기존 3DC(EDC제외) + HHH지역,TTT지역,AAA지역 RDC • 유럽 전체 & 거점 별 Simulation 수행 • 대안 별 물류비 및 Lead Time 분석 수행 2010년 A 안 2008년 6 RDC + AAA지역 RDC B 안 2008년 6 RDC + AAA지역, XXX지역 RDC C 안 2008년 6 RDC + AAA지역, XXX지역 RDC+ ZZZ지역 거점 분리 D 안 2008년 6 RDC + AAA지역, XXX지역 RDC+ KKK지역, ZZZ지역 거점 분리 운송비 (Outbound) Simulation 분석결과 운송비 (Inbound) Cost 직접 물류비 창고운영비 (Handling) • Simulation을 통한 대안 별 물류비 항목의 값을 산출하여 대안의 정량분석을 수행함 대안 창고운영비 (Storage) 간접 물류비 재고 금융비 (ICC)** Lead Time 고객배송 LT* * 고객 배송 LT (Lead Time): 거점출발~고객도착 시간 ** Inventory Carrying Cost

AAA지역 RDC 신설 • XX본 출하량 기준으로 연간 XXX만 Euro의 추가 물류비 발생이 예상됨 (EDC에서 FTL 비용이 상대적으로 낮음) 물류비 측면에서는 신설은 적절하지 않음 고객배송 LT(일) 물류비(€) XXX지역 RDC 신설 • XX본 출하량 기준으로 기존 BBB지역 RDC 배송에 대비하여 추가물류비 부담이 상대적으로 적음  물류비 측면에서 신설이 타당함 ZZZ지역 거점분리 • ZZZ지역 거점 분리를 통하여, ZZZ 거점 연간 물류비 X.X% 절감예상 (€ XXXXXX)  2개 거점 운영 • KKK지역은 거점 분리의 경우 물류비 증가(€XXXXXX)  단일 거점 운영 Baseline 대비 추가 물류비(€) 물류비 xxxx xxxx xx xx 물류비(ICC포함) xxxx xxxx xx xxx 물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – H사 (2/4) • 각 대안 별 정량분석 결과를 산출하고 분석하여 이행 방안을 제시하였습니다.  유럽 주요국가의 시장 진입을 위해 XXX지역에 RDC를 신설하고, 물류비 절감을 위해 ZZZ지역 물류거점을 2개로 분리하는 것이 타당함 대안 별 물류비 및 배송 Lead Time • 물류비 측면에서는 AAA지역 RDC에 비하여 XXX 지역 RDC 신설이 경쟁력이 있음 • ZZZ거점의 경우 분리하는 것이 물류비 측면에서 효율적임

High Priority 높음 XXX지역 Medium Priority ZZZ지역 (2010) KKK지역(2010) AAA지역(2010) Benefit Low Priority 낮음 높음 Risk 낮음 물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – H사 (3/4) • 정량 분석을 통해 드러나지 않는 의사결정 요소를 감안하기 위해 정성 평가를 수행하였습니다.  Benefit과 Risk 측면에서 분석한 결과, 2010년 XXX지역 RDC 신설의 우선순위가 높고, AAA지역의 경우 Retail 시장 진입을 통한 매출증대와 안정된 수요 확보를 위해 신설해야 하며, 고객 서비스 개선을 위하여 ZZZ지역 거점 분리를 고려해야 함 국가 별 RDC 대안 정성분석 AAA지역 RDC는 높은 물류비에도 불구하고, AAA지역 시장 점유율 확대 및 매출증대를 위해 RDC 신설을 고려해야 함

판매예상 기존 거점 (각 1개) 거점 분리(각 2개) ZZZ지역 xxx 만본 Lyon xxx 만본 PPP지역 xx만 본 BBB지역 xx만 본 KKK지역 xxx 만본 Fulda xxx 만본 - 물류 네트워크 최적화 사례 [i2 SCS] – H사 (4/4) • 정량 분석 결과와 정성 분석 결과를 종합 감안하여 최종 Recommendation을 제시하였습니다.  2010년 HHH지역공장 추가 증설과, 유럽지역 Down Stream 확대에 따라 AAA지역 및 XXX지역 RDC를 신설하고, ZZZ지역의 출하량 증가에 따라 2개의 RDC로 운영하는 것이 바람직하다고 판단됨 2010년 물류거점 설계 안 2010년 물류거점 운영 안 AAA지역, XXX지역 RDC 신설 관할 RDC 독일 기존 물류거점 러시아 신규 물류거점 영국 Baseline 모델 대비 물류비 추가발생 : xxx만 € 분리된 물류거점 EDC AAA지역 거점 규모 제안 : xx 만본 (xxxx m2) → xxx만 €/Year 헝가리 이태리 XXX지역 거점 규모 제안 : xx 만본 (xxxx m2) → xxx만 €/Year 스페인 * XXX지역 거점의 경우 2007년 조기 신설 고려 프랑스 ZZZ지역 거점 분리, KKK지역 단일 거점 확장 • ZZZ지역은 출하량 증가에 따라 물류비 절감을 위한 거점분리 • KKK지역은 단일 거점의 추가 증설 필요 (+XXX만본 규모) EDC 재활용 방안 2010년 AAA지역 및 XXX지역 RDC가 신설되면서 EDC의 적정규모는 xx만 본으로 현재 규모의 40% 수준임. 따라서 EDC 거점의 재활용 방안을 고려해야 함 (Winter Tire 보관, HHH지역 공장 원부자재 보관 등) KKK지역 Winter 보관을 위하여 EDC여유 규모 xx만본 활용 시, KKK지역 거점은 xx만본 규모로 운영

AA networks BB networks 물류 네트워크 최적화 사례 [IBM SNOW] –중국 C사 (1/2) • 중국 물류 업체인 C사는 고객사의 합병에 따른 SCM 운영 방안 수립을 위해 IBM의 물류네트워크최적화 Tool인 SNOW*를 사용하여 Network 최적화 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. Objectives • AA사의 전국 창고 네트워크에 비용 절감 요인이 있는가? • AA사 플랫폼에 BB사 제품을 조립하는 비용은 어떻게 발생하는가? • 비용과 서비스 수준의 균형을 유지하는 전제 하에 AA와 BB사의 현 네트워크를 어떻게 최적화 할 것인가? • 전국 망에 몇 개의 RDC가 필요한가 • RDC 배치는 어떻게 해야 하는가? • 각각의 RDC가 Cover해야 하는 범위는 어디까지인가? • AA사와 BB사 네트워크 통합 후의 예상 비용과 서비스 수준은? Alternatives • 네트워크 구조는 동일하게 하면서 RDC의 Coverage를 최적화하는 대안 • AA사와 BB사의 네트워크를 통합하고, 통합 물류비를 계산해 보는 대안 • AA사와 BB사의 네트워크를 통합하고 RDC의 위치를 최적화하여 최적 비용과 서비스 수준을 달성하는 대안 Result • 23.4%의 년간 배송비 절감 • 6.6%의 년간 운송비 절감 • 22.8%의 안전재고비 절감  총 15.4%의 SCM 운영비 절감 As-Is 68개의 RDC To-Be 40개의 RDC * SNOW (Supply Chain Network Optimization Workbench)

물류 네트워크 최적화 사례 [IBM SNOW] –중국 C사 (2/2) • 탄소배출 요인을 추가로 반영하여 서비스/비용/탄소 3가지 측면에서 전략적인 Trade-Off를 탐색한 결과, 추가로 약 10~15%의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. AS-IS Green Network Integration and Optimization TO-BE • Carbon reduction of 10-15%.

Excel vs. Tools (1/2) • Many Tools Available… • Simplistic analysis – Excel spreadsheet or Access based • Complex – Optimization models Nodes CUSTOMER PLANT DC Optimization Modeling Tools • IBM - SNOW • i2 - Supply Chain Strategist • LogicTools – LogicNet Plus • SSA / CAPS - Supply Chain Designer • Manugistics - Supply Chain Navigator • PC Miler • … Lanes

Excel vs. Tools (2/2) • Tool의 가장 큰 장점은 다수 거점을 가정한 모델을 설계하고 시뮬레이션을 통한 최적해 탐색을 통해 최적 대안을 찾는 Green Field Test가 가능하다는 점입니다. 2005년 2010년 As-Is 판매/물류 관련 데이터 To-Be 판매/물류 관련 가상시나리오 Baseline Model Baseline Model 대안 1 • 방법 #1 현실적으로 가능한 후보 거점을 대안을 도출하고, Simulation을 통한 대안의 발생 Cost및 정성적 요인 분석 • 정량 및 정성 분석을 통한 수립된 대안 중 최적 대안 선정 대안 2 대안 3 • 방법 #2 다수의 거점을 가정한 모델을 설계하고, Simulation을 통한 최적해 탐색을 통하여, 몇 개의 거점을 어디에서 운영하는 것이 최적인지 분석(Cost만 고려) 대안 4 • 다수의 후보 거점 후보를 정의하고, 해당 시나리오로 Simulation을 수행하여 최적해 탐색 • 대안의 최적 거점 수 및 위치 도출 • Green Field Test

What drives complexity and level of effort? 1. Availability and Quality of Data. 2. Number of Tiers to Model 3. Number of Commodities to Model 4. Number of Channels to Model 5. Geographic Scope and Transportation modes 6. Extreme Seasonality 7. Complexity of Inventory Deployment Options Considered 8. Number of Greenfield Locations Considered 9. Is This a “One Off” Model or a leave behind? 10. What “One Time Investment” Issues Must be Considered?

+ + 구매물류 판매물류 반품물류 + 당사 고객/계열사 Conclusions… 판매물류 최적화 범위 당사 평가 기준 + + 비용 서비스 비용 탄소배출량 거점 최적화 개선 대상 SCM Planning/Operation + 거점 최적화 재고 최적화 운송 최적화

최 영 하 매니징 컨설턴트 글로벌 비즈니스 서비스 한국아이비엠주식회사 서울시 강남구 삼성동 159-1 아셈타워 (우)135-798 Tel: 02-3781-8371 Fax: 02-3781-8525 Mobile: 010-4995-8371 e-mail: yohchoi@kr.ibm.com Q&A 감사합니다.

물류 네트워크 최적화

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