물류자료는 그 양이 너무 많지만 않다면 저인망식으로 분석하는 것이 좋다. 일부에서 인터뷰를 통해 핵심적이고 중요한 포인트를 파악해 해당되는 자료만 분석하는 것이 효율적이라는 주장이 있는데, 필자가 경험한 바로는 인터뷰나 직관 이외에도 저인망식 자료 분석을 통해 얻을 수 있는 것이 많다.

물동량 분석에서 정해져 있는 방식은 없다. 고객사가 제공해주는 모든 자료를 다양한 형태로 분석하는 것이 좋다. 기본적인 것이 입고, 출고, 재고, 배송 Traffic분석이다. 이러한 분석은 혼잡한 시간대, 구간 등을 나타내 줄 수 있다.

그리고 이러한 자료분석은 보고서를 통해 고객사와 토론하다 보면 중요한 이슈가 나올 수 있다. 또한 S.K.U(Stock Keeping Unit)분석을 진행하는 과정에서 상품이 어떻게 분류되어 있는지, 상품분류에 따른 이슈 사항은 무엇인지가 나올 수 있다.

정량분석을 할 때 가장 중요한 것이 Data Cleaning 작업이다. ERP가 잘 구축되어 있는 회사에서도 데이터를 맞추기가 어렵다. 왜냐하면 오랫동안 운영해서 축적된 자료의 경우에는 다양한 변수들을 다 입력해야 하기 때문에 프로그램으로 분석 하기가 어렵게 되어 있다. 예를 들자면 입력한 인원별 같은 현상에 대해 다르게 입력한다든지 특수한 거래처의 경우 데이터가 누락되어 있는 경우가 많다.

그래서 고객사로 부터 받은 데이터를 분석하고 가공하기 쉽게 코드를 단일화하고, 의미 없는 데이터를 삭제해 분석용 1SET를 별도로 제작해야 한다. 이러한 데이터 Cleaning 과정도 고객사에게는 상당히 큰 도움이 될 것이다.

사실상 자료분석은 데이터 Cleaning 작업에서 결정되는 경우가 많다.

얼마나 데이터를 잘 맞추어 놓느냐가 작업의 효율성을 결정한다. 따라서 프로젝트 초기에 데이터 관리를 1인에게 전담 시켜야 한다. 데이터를 여러 사람이 관리하다 보면 나중에 담당자 별로 다 상이하게 관리하기 때문에 데이터 정확성 검토에 많은 시간이 소비된다. 따라서 물류데이터는 1인이 관리 하도록 하고 필요한 데이터가 있으면 담당자한테 요청해 받을 수 있도록 해야 한다.

입고현황은 공장의 경우에 생산되어 창고로 이고(移庫)되거나 물류센터의 경우, 창고로 들어온 물건을 의미한다. 입고데이터 분석은 가능하다면 시간대별로 하는 것이 가장 좋지만 시간대별 입고데이터를 가지고 있는 회사는 많지 않을 것이다.

PDA를 사용해 품목별로 입고를 기록한다면 이러한 데이터가 남아있겠지만 그렇지 않은 경우에는 시간대별 데이터가 없는 경우가 대부분이다. 이러한 경우는 월별이나 일별 입고현황을 분석해 준다. Box 단위로 하던지 아니면 톤 단위로 하던지 그것은 고객사에 따라서 달라진다.

입고에 대한 표준편차를 구해주어 변동폭(Fluctuation)을 정량적으로 나타내 주어야 한다. 표준편차는 엑셀에서 stdevp함수를 이용하면 쉽게 구할 수 있으며 평균과의 차이 분석을 통해 변동폭을 정량적으로 표시할 수 있다. 입고유형 분석은 입고의 형태를 분석해주는 것으로서 제품이 어떠한 형태로 입고 되는지를 나타내주는 것이다.

파렛트 형태나 박스 형태 등 이러한 분석을 통해 어떠한 형태로 입고 될 때 효율적인지를 나타 내줄 수 있다. 또한 입고형태는 차후 거점을 설계할 때 어떠한 형태로 설계를 할 것 인지를 나타내는 참고 자료로 활용할 수 있다.

재고 현황도 월별로 분석해준다. 제조업에서는 완제품 재고뿐만 아니라 재공재고(work-in-process stock)도 함께 분석한다.

모든 재고는 기업의 자산에 포함되므로 보유하고 있는 모든 재고를 분석해주어야 한다. 회계적으로는 제품의 평가금액으로 산정한다. 하지만 물류적으로 분석을 하는 경우에는 출고수량이나 부피로 산정해주는 경우가 많다. 물류적으로는 평가금액도 중요하지만 물류관련 작업에 실질적으로 영향을 미치는 요소는 결국 부피와 수량이기 때문이다.

재고분석의 포함요소는 재고량(월말재고 또는 기초와 기말 재고의 평균값)출하량, 재고보유일수(재고량/월별일수), 재고회전율(출고량/재고량)으로 계산한다. 자료를 분석하면 월별 증감이 있을 것이고 이러한 내용을 바탕으로 고객사와 토론하다 보면 이슈사항 및 해결방안이 수립 될 것이다. 또한 재고회전율은 동업계 및 유사업계 평균과 비교해주다 보면 적정재고량에 대한 대략적인 수치도 산정 할 수 있다. 또한 출하량도 함께 분석을 하면 제품별 수요변동 특징을 알 수 있다.

품목전체를 볼 때는 재고 회전율이 좋지만 일부 품목은 재고회전율이 낮은 경우도 있고 전체적인 재고 회전율은 낮지만 일부 품목은 재고 회전율이 좋은 경우도 많다. 따라서 회전율 및 재고 현황 분석을 할 때는 데이터가 제공되는 한 최대한 자세히 하여야 한다. SKU별 또는 상위제품별로 분석을 해준다.

재고회전율은 통상 CPG(consumer packaged good)제품의 경우는 높지만(P&G USA: 2회전/월), 보석이나 명품의 경우에는 재고 회전율이 낮은 편이다.

물류공간이 부족하다는 이슈는 거의 모든 기업에서 제기된다. 하지만 어떤 제품이 많고 정확히 얼마나 부족한지 정량화된 데이터로 나타낸 기업은 많지 않다. 재고량을 분석하다 보면 물류공간이 부족한 것이 아니라 정리/정돈이 제대로 되어 있지 않은 경우가 많다. 재고량을 적절히 통제하지 않다 보니 과다주문을 하게 되고 이러한 재고를 아무 곳에나 적재하기 때문에 공간부족이 발생하게 된다.

따라서 정확한 재고량 분석을 통해 적재위치를 정확히 잡아주고 정리정돈을 하면 공간이 남는 경우가 있다. 즉, 정확한 재고량을 분석하는 것이 효율적 물류공간활용이 될 수 있다.

출고현황은 월별출고 현황분석, 제품별 출고 분석 등이 있다. 월별 출하의 분석의 목적은 월별 출고량 차이를 시각화 시켜서 비수기, 성수기를 구분하기 위함이다. 물류센터나 공장의 작업은 출고가 가장 많은 부분을 차지한다. 입고의 경우 상품의 위치에 적입 작업만 하면 되지만 출고의 경우에는 임가공 및 재포장 작업이 있을 수 있다.

따라서 출고현황 분석이 작업량을 결정하는 중요한 요소이다. 출고는 고객의 배송서비스와도 밀접한 연관이 있기 때문에 개선의 여지가 많은 분야 중에 하나이다. 출고현황 분석 시에도 입고와 비슷한 형태로 해준다.