친절한 Y씨의 실전 물류 컨설팅

물류센터 내부 운영만큼 중요한 것이 배송서비스이다. 배송서비스는 차량의 대수와 밀접한 연관을 갖는다. 왜냐하면 차량대수가 많으면 고객이 원하는 시간에 배송을 할 확률이 높아지고 고객의 만족도는 높아진다. 하지만 고객서비스를 위하여 고정차 대수를 무한정 늘릴 수는 없다. 비용을 생각하지 않을 수 없기 때문이다.

따라서 가장 합리적인 고정차 대수를 산출하는 것은 물류서비스 향상과 비용절감을 위해 중요한 문제이다. 고정 차량을 보유하게 되면 그만큼 고정비가 증가하기 때문에 최소로 고정차를 보유하고 나머지 물동량은 용차를 활용하여 배송서비스를 하는 것이 비용 절감과 물류서비스 향상을 위해서 가장 합리적인 방법이다.
따라서 이번에는 최적의 고정차 운용대수를 산출하는 방법론에 대해서 연재 하고자 한다.

고정차량 대수 산출은 주로 거점 이전이나 신 거점 조성 시 필요한 작업이다. 거점이전을 예 로 들자면 대부분의 경우 소비지(배송처) 인근으로 가게 되는 경우가 많이 때문에 고정차의 대수가 현재 보다 감소하게 된다. 왜냐하면 1일 배송 필요량 100톤을 배송하기 5톤 10대로 2회전 한다고 가정해 보자.

AS-IS : 5톤*10대*2회전 = 100톤

만약 거점을 이전하여 3회전이 가능하다면 6.67대만 있으면 배송이 가능하게 된다.

TO-BE : 5톤*6.67대*3회전 = 100톤

기본적인 원리는 위와 같다. 여기서 문제가 되는 것이 차량 회전수를 구하는 것이다. 현재 거점에서의 차량 회전수는 쉽게 산정할 수 있지만 이전 예정인 거점에서는 차량 회전수를 산정하기는 쉽지 않다. 물론 TMS를 이용한 시뮬레이션으로 회전수를 구하면 간단히 해결 되겠지만 이러한 Tool을 가지고 있는 기업이 많지 않으며, 전문 업체를 이용하게 되면 많은 비용과 시간, 인력을 투자해야 한다.

따라서 여기서는 엑셀을 이용해 간단하지만 정확성은 전산시스템 보다 높은 방법을 소개하고자 한다. 차량 회전수를 구하기 위해서 가장 먼저 해야할 일은 기준정보와 원단위 산정을 해야 한다. 회전수를 구하기 위해 필요한 기준정보는 아래와 같이 6가지로 나눌 수 있다

1-1. 거점→배송처 거리
ERP 기준정보가 잘 구축되어 있는 기업에서는 거점에서 배송처 거리가 이미 입력이 되어 있지만 그렇지 않은 기업에서는 T-map이나 다른 전산 솔루션을 이용해 거점에서 배송처 거리를 산정해야 한다. 하지만 비용이 상당히 많이 소요된다. 이 때 활용할 수 있는 방법이 위·경도를 활용한 직각거리이다.

물론 실제 거리와 오차가 있지만 필자가 실제 데이터를 가지고 검증한 결과 오차 범위는 10% 내외였다. 물론 100% 정확하게 하기 위해서는 다른 방법을 이용해야겠지만 거점이전의 경우 각 후보지별 대안평가를 위한 거리 계산은 무리가 없는 방법이다. 다만 거리가 멀어질수록 오차의 범위는 커진다. 하지만 한국처럼 국토가 좁은 나라에서는 큰 오차 없이 사용할 수 있다.

위·경도는 구글에서 주소만 있으면 한 번에 많이 추출이 가능하며 한국어서비스도 제공하고 있으니 편리하게 이용할 수 있다. 그리고 위·경도를 이용하여 엑셀로 거리를 구하는 함수는 인터넷을검색하면 많이 있으니 적절한 것을 골라 사용하면 된다. 위에서 이야기한 방법을 정리하면 다시 정리 하면 아래 표와 같은 단계로 나눌 수 있다.

가. 거점 및 배송처 주소 확인→나. 위경도 추출(구글맵)→다. 엑셀에 데이터 입력→라. 거리 함수 입력 및 거리 계산

1-2. 거점 → 배송처 평균이동 속도
경기도 교통정보센터에 가면 국도, 지방도, 고속도로에 평균 이동속도가 나와 있다. 시간대별로 자세하게 나와 있어 이동 속도를 별도로 측정할 필요가 없다. 실제로 기사들에게 설문지를 배포(100개)해서 속도를 구한 결과 오차가 크게 나지 않았다. 행정력이 있다면 배송기사들에게 설문지를 배포하여 측정해 보는 것도 의미 있는 일이지만 그렇지 않다면 경기도 교통정보 센터의 자료를 이용하는 것이 시간과 비용을 줄이는 방법이다.

1-3. 물류센터 상차 시간
물류센터 상차 시간이란 물류센터로 차량이 입차한 때부터 출차 할 때까지의 리드타임을 말한다. 상차시간은 ERP가 구축이 잘 되어있는 회사라면 데이터를 이용하여 산정하면 되지만 그렇지 않다면 차량 크기를 기본으로 해서 상차시간 차이가 많이 나는 그룹별로 실측을 해야 한다.

실측을 할 때는 반드시 세부적으로 구분해서 해야 한다. 차량출차 시간과 입차 시간을 측정하는 것이 아니라 대기시간, Picking 시간, 검수시간, 상차시간 등 물류센터에서 상차까지 이루어지는 시간들을 세부적으로 측정하여 기록해야 한다. 만약 세부적으로 하지 않으면 데이터 값에 오류가 생겼을 때 원인을 찾아내기가 어렵다. 또한 고객사나 경영층이 본인이 생각하는 값과 다르게 나왔을 때 어떤 부분 때문에 본인이 생각하는 값과 다르게 나왔는지 설명이 가능하다.

1-4. 배송처 하차 시간
배송처(대리점 or 매장)가 PDA나 POS 등을 이용해서 검수를 한다면 배송처 하차 시간을 산정하는데 어려움이 없겠지만 그렇지 않다면 배송처 하차 시간은 실측을 해야 한다. 배송매니저를 인터뷰해서 시간을 알 수도 있겠지만 워낙 변수도 크고 배송처별로 리드타임 차이가 크기 때문에 인터뷰는 추천하고 싶지 않은 방법이다. 만약 PDA나 POS 등 전산시스템이 갖추어져 있지 않다면 실측해보는 것이 가장 좋은 방법이다.

1-5. 배송처 → 배송처 거리
P2P 방식에서는 배송처 간 거리가 의미 없지만 Route방식은 배송처 간 거리가 중요한 데이터다. 왜냐하면 배송처간 이동하는 시간도 생각보다 많이 소요되기 때문이다. 배송처 간 거리는 위에서 서술한 위경도를 이용한 직각거리를 활용하여 산정 할 수 있지만 워낙 경우의 수가 많이 때문에 모든 경우의 수에 대해서 거리를 구해주기는 사실상 불가능에 가깝다. 따라서 각 기업별로 조금씩 상이(회사의 특성에 맞게 오차를 줄이는 방법으로 산정)하겠지만 권역별 평균 배송처 거리를 산정해주는 것이 가장 오차를 줄이는 방법이다.

1-6. 배송처 → 배송처간 평균 이동 속도
수송처 간 평균이동속도는 위에서 설명한 경기도 교통정보 센터에서 구하는 방법도 있지만 시내의 경우에는 배송처간 거리가 너무 짧아서 의미 없는 데이터가 될 가능성 많다. 따라서 배송처 거리가 몇 KM 이내만 이동 속도를 실측하는 것이 가장 합리적이라고 할 수 있다.

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