재고 관리 (Inventory control) 란, 제조업체에서 창고와 같은 시설에서 판매 시점까지 재고를 축적하는 것을 의미합니다. 재고 관리는 적절한 제품을 적시에, 적재적소에 배치하는 것을 목표로 하는데요.
효과적인 재고 관리는 고객의 수요를 충족시키고, 재고 손실을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 반면 부적절한 재고 관리는 보관 비용 증가와 노동 자원 낭비를 초래할 수 있으며, 매출 감소와 고객 불만족으로 이어지는 경우가 많은데요.
따라서 기업은 재고 관리 시스템을 통해 운영 효율성을 극대화해야 합니다. 이 글에서는 재고 관리 시스템이 중요한 이유와 더불어, 효율적인 재고 관리 시스템 구축에 필요한 것들을 정리해 드리겠습니다.
재고 관리 중요성
운영 효율성
적절한 재고 관리는 불필요한 비용을 줄이고 자본을 효율적으로 활용할 수 있게 합니다. 과잉 재고는 보관비와 인건비를 증가시키며, 누적되면 기업의 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있죠.
정확한 재고 관리는 재무 보고의 정확성을 높이고, 경영진의 의사결정에 도움이 됩니다. 재고 데이터의 정확성은 기업의 재무 상태를 반영하며, 투자자와 이해관계자의 입장에서 신뢰도 있는 데이터가 될 수 있죠.
따라서 기업은 재고 관리시스템을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석하여, 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다. 재고 수준을 최적화하면 비용 절감과 자본 효율성을 동시에 달성할 수 있습니다.
고객 만족도
재고 관리 시스템은 고객이 원할 때 제품을 사용할 수 있도록 보장하고, 배송 지연을 최소화합니다. 기업이 효율적인 재고 관리 시스템을 사용하면 재고 수준을 추적하면서 동시에 수요를 예측할 수 있는데요. 갑작스러운 구매 패턴 변화에도 신속하게 대응할 수 있게 되죠.
이런 종류의 시스템은 제품이 공급업체에서 창고로, 최종적으로는 고객에게 원활하게 이동할 때 재고 부족이나 이월 주문을 방지하는 안정적인 흐름을 만드는 것입니다.
제품이 품절되었거나 배송이 지연되었다는 사실을 알게 되었을 때, 대부분의 고객이 주문 취소를 결정합니다. 이후 경쟁사로 이동하는 경우가 많은데요. 효과적인 재고 관리 시스템은 추세를 분석하고, 그에 따라 재고 수준을 조정하여 수요를 예측하고 품절 가능성을 줄일 수 있습니다.
또한 공급망 내 각 제품의 정확한 위치를 파악함으로써, 더 빠르고 정확하게 주문을 이행할 수 있습니다. 고객이 정확한 품목을 제 시간에 받을 수 있는 것, 고객 만족도의 기본인 신뢰에 가장 큰 영향을 미칩니다.
수요 변화 대응
재고 관리는 수요 변화에 효과적으로 대응하는 기업 능력의 기본입니다. 현대의 재고 관리 시스템에는 요구 사항을 예측하고 회사가 고객 기대에 부응할 수 있는 적절한 양의 제품을 보유하고 있는지 확인하는 작업도 함께 수행되어야 하죠.
수요 변화는 계절적 변화나 시장 동향 등의 경제 변동이나 소비자 선호도 변화와 같은 외부 요인 등 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다. 효과적인 재고 관리 시스템을 통해 기업은 유연한 운영과 신속한 대응이 가능해집니다.
실제로 임팩티브AI의 ‘딥플로우’와 같은 솔루션을 사용하면 제품이 불시에 품절되는 상황이나, 비용이 많이 드는 과잉 재고 현상을 방지할 수 있는데요.
딥플로우를 활용해 정확한 수요 예측 및 재고 최적화, 손실 절감, 납기 준수, 고객 만족도 향상 등의 효과를 가져올 수 있습니다.
재고 관리 운영이 실패하는 이유
많은 기업들이 재고 관리 영역에서 다양한 문제점을 겪고 있습니다. 재고 과잉으로 인한 지속적인 손실 누적은 물론, 재고 부족으로 인해 긴급 상황이 발생하는 빈도도 증가하고 있습니다.
이외에도 수요 예측 실패로 인한 납기 지연과 고객 신뢰도 하락 향상을 경험하는데요. 다품목 발주 및 재고 관리로 인해 담당자의 업무 스트레스가 증가하고 있다는 연구 결과도 있습니다.
중소기업의 약 43%가 부정확한 재고 추적으로 인한 손실을 경험하고 있으며, 연간 평균 재고 관리 오류로 인해 매출의 10~25%의 손실이 누적되고 있습니다.
업계 종사자들을 대상으로 재고 관리에 실패하는 원인에 대해 설문한 결과가 있는데요. 기술적 요인으로는 부정확한 재고 추적 시스템, 낙후된 재고 관리 소프트웨어, 실시간 재고 업데이트 미흡 등의 원인을 찾아볼 수 있었습니다.
이외에도 직원 교육이 부족하거나, 인적 실수, 매뉴얼 프로세스에만 의존하는 인적 요인도 실패 원인으로 지적되었죠.
효율적인 재고 관리 가이드
ABC 분석 기법
ABC 분석은 ‘파레토 원칙’이라고도 하는 재고 관리의 핵심 기법입니다. 재고 품목을 중요도에 따라 A, B, C 세 그룹으로 분류하는 방법인데요.
소비액을 기준으로 하여 특정 기간 동안의 자재 소비 가치를 분석하여, 각 품목의 우선 순위를 정할 수 있습니다. 소수의 품목이 전체 매출의 대부분을 차지한다는 사실을 활용하여 재고 관리 효율성을 극대화하는 방식입니다.
A 그룹은 매출 기여도가 가장 높은 품목으로, 전체 매출의 80%를 차지하는 소수의 제품이 여기에 속합니다. 매년 소비가 가장 많이 일어나는 제품군이기 때문에 집중적인 관리가 필요하죠. 재고 회전율을 높이고, 철저한 관리가 이루어질수록 비용 및 리스크 감소 효과를 기대할 수 있습니다.
B 그룹은 중간 수준의 매출 기여도를 가진 품목으로, A 그룹과 C 그룹의 사이에 있는 제품입니다. 이 그룹의 품목은 매출 변동에 따라 재고 관리 전략이 달라질 수 있습니다. B 그룹의 품목은 A 그룹으로 승급할 가능성이 있는 제품들이기에, 이들에 대한 관리와 분석이 중요하죠.
C 그룹은 매출 기여도가 가장 낮은 품목입니다. 이 그룹의 품목들은 양적인 비중은 크지만 판매액이 상대적으로 적기 때문에 최소한의 관리만 필요합니다. 재고 관리에 대한 비용 효익이 낮은 제품군인 만큼, 관리 자원을 최소화하여 효율적으로 운영하는 전략이 필요합니다.
ABC 분석 기법은 가치가 높은 품목에 집중하여 효율적인 재고 관리가 가능하다는 장점이 있습니다. 다만 지나치게 금전적 가치 및 수익 창출에만 집중하여 재고 관리 시스템을 단순화하는 경향이 있는데요.
가치가 낮은 품목이라고 해도 고객 만족에 필수적일 수 있지만, ABC 분석 기법에서는 품목의 우선 순위가 낮기 때문이죠.
수요가 자주 변동하는 품목의 경우 ABC 카테고리를 지속적으로 조정해야 할 수 있고, 이로 인해 결국 관리자의 업무 부담이 더 커질 수도 있습니다.
C로 분류된 항목의 수요가 급증하게 될 경우 ABC 분석만으로는 효과적으로 대응할 수 없기에, 보다 애자일한 접근 방식이 필요해집니다.
또한 ABC 분석은 과거 데이터를 기반으로 항목을 분류하기 때문에, 계절적이거나 갑작스러운 시장 변화를 설명하지 못할 수도 있습니다. 이런 정적인 접근 방식은 정기적으로 업데이트하지 않는 한, 고객 선호도 및 시장 변화의 대응에 유연하게 대응하는 것이 어려워집니다.
AI 기반 솔루션의 필요성
AI 기반 재고 관리 시스템은 재고 수준을 실시간으로 모니터링하고, 수요 예측을 통해 적정 재고를 유지하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 과거 판매 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 수요를 예측함으로써 불필요한 재고를 줄이고 비용을 절감할 수 있죠.
이러한 AI 기반 솔루션은 특히 대규모 유통업체에서 많이 사용하고 있는데요.
데이터 분석은 재고 관리의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 빅데이터를 활용하여 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이를 통해 수요 예측을 보다 정확하게 수행할 수 있죠.
클라우드 기반 재고 관리 시스템은 기업이 언제 어디서나 재고를 관리할 수 있는 유연성을 제공합니다.
클라우드 기술을 통해 실시간으로 재고 데이터를 업데이트하고, 여러 지점에서의 재고 현황을 중앙에서 관리할 수 있죠. 또한 클라우드 시스템은 데이터 보안과 접근성을 높여, 기업의 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
AI 기반 수요예측 및 재고 관리 시스템, 딥플로우
AI 수요 예측
딥플로우의 핵심 기능 중 하나는 미래의 수요를 예측하는 것입니다. 과거 데이터 분석에 의존하는 전통적인 방식과 달리, 딥플로우는 머신러닝 기반의 AI 예측 모델을 사용하여 품목별 향후 6~12개월의 출고량 및 주문량을 예측할 수 있습니다.
이를 통해 기업은 미래 수요 트렌드를 한눈에 파악하고, 이를 기반으로 생산 및 재고 계획을 수립할 수 있죠.
또한, 단순히 출고량/주문량 예측뿐 아니라 예측 기반의 재고 및 생산 관리 최적화를 위한 다양한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 출고량 변화에 따른 향후 재고량을 예측하거나, 미래 성과에 대한 인사이트를 획득할 수 있죠.
이외에도 향후 출고량 랭킹이나 성장 기여율, 수익성, 원가 절감 등 기업의 재무 지표와 연관된 데이터 분석을 제공합니다.
이렇게 수집된 데이터는 대시보드 형태로 사용자에게 제공됩니다. 딥플로우 사용자는 과거 데이터 분석의 틀에 갇히지 않고, 미래 예측 정보를 기반으로 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있죠.
AI 재고 관리
딥플로우는 최적의 재고 수준 및 리드타임을 고려하여 수많은 품목의 생산/주문 발주량을 자동으로 계산합니다. 이를 통해 재고 과잉 및 부족 현상을 최소화하고, 적정 재고 수준을 유지할 수 있죠.
먼저 최적의 재고 수준 및 리드타임을 고려하여 수많은 품목의 생산/주문 발주량을 자동으로 계산합니다. 또한 미래의 재고량을 예측하여 재고 부족 및 과잉 현상을 사전에 예방할 수 있습니다.
이를 통해 적정 재고 수준을 유지할 수 있을 뿐만 아니라, 긴급 상황 발생 빈도를 줄이고 안정적인 생산 및 판매 계획 수립이 가능해집니다.
신제품 성과 예측
이외에도 신제품 출시 후 1분기 판매량을 예측하여, 신제품의 성공 가능성을 사전에 평가합니다. 히트 가능성이 높은 신제품의 프로파일을 도출하여 제품 기획 단계에서부터 성공 가능성을 높이죠.
딥플로우를 통해, 신제품 출시 실패로 인한 손실을 최소화하면서 효율적인 신제품 개발 전략을 수립할 수 있습니다.
원자재 소요량 및 가격 예측
원자재 가격 변동 추이를 분석하여 최적의 원자재 구매 시기를 예측합니다. 특히 원자재 소요량 예측을 기반으로 원자재 재고 관리를 최적화할 수 있습니다.
이를 통해 기업은 원자재 구매 비용을 절감하고, 가격 변동위험을 최소화할 수 있습니다. 또한 불필요한 재고 보유 비용을 줄이고, 적시에 필요한 원자재를 확보할 수 있도록 돕죠.
동적 가격 최적화
딥플로우는 머신러닝 기반의 수요 예측 모델을 활용하여 제품별 최적 가격을 예측합니다. 동적 가격 최적화를 통해 판매량 증대 효과를 기대할 수 있는데요.
최저 가격 설정은 고객 구매 의사를 높여 판매량 증가로 이어질 수 있으며, 시장 상황과 경쟁 환경을 고려한 유연한 가격 전략을 수립할 수 있죠.
데이터 자동화 및 SaaS 제공
딥플로우는 고객사의 ERP 시스템과 연동하여 데이터를 자동으로 수집합니다. 사용자는 별도의 데이터 입력 작업 없이 딥플로우를 사용할 수 있습니다.
또한 SaaS 형태로 제공되어 별도의 시스템 구축 없이 웹 브라우저를 통해 이용할 수 있습니다. 이는 초기 도입 비용을 절감하고, 시스템 관리 부담을 줄여주죠.
딥플로우는 예측 모델을 주기적으로 자동 업데이트하고 있습니다. 항상 최신 예측 정보를 사용할 수 있도록, 꾸준히 연구 개발에 매진할 것입니다.
임팩티브AI의 재고 관리 및 수요예측 솔루션인 딥플로우를 도입한 후, 많은 기업들이 그간 누적되었던 재고 관리의 어려움에서 해소되었습니다.
O사는 딥플로우 도입 후 재고 부족 상황이 49.1% 감소했으며, 재고 과잉 상황은 70.9% 감소했죠. 결과적으로 월 11억 원 이상의 비용 절감 효과를 달성할 수 있었습니다.
기업의 성공적인 운영을 위해서는 정확하고 효율적인 재고 관리가 필수적입니다. AI 기반 솔루션 딥플로우를 통해 재고 관리 문제를 해결하고, 경영 성과를 향상시킬 수 있습니다.
