우종남 지브라 테크놀로지스 한국지사장 ⓒ 지브라 테크놀로지스

글: 우종남 지브라 테크놀로지스 한국 지사장

오늘날 더 많은 데이터와 워크플로우가 디지털화됐음에도 불구하고 재고 관리 시스템에 반영된 수치를 완전하게 신뢰하기란 여전히 어려운 상황이다. 이는 조직이 아직 재고 정확도나 수요 감지 기능을 100% 보고하지 못하고 있기 때문이다. 다시 말해, 대부분의 조직이 보유한 재고 계획은 아직 완벽하지 않다고 볼 수 있다.

이는 대부분의 조직에서 데이터 파편화가 여전히 문제로 남아있기 때문이다. 운영 기능과 공급망 조직은 점점 상호 의존적으로 변하고 있음에도 불구하고 정보 시스템은 종종 비즈니스 내외부에서 사일로 방식으로 작동한다.

그러나 클라우드 기반 소프트웨어(SW) 플랫폼의 가용성, 경제성 및 적응성이 증가함에 따라 조만간 재고 관리에도 급격한 변화가 있을 것으로 예상된다. 또한 재고 관리에 있어서 하드웨어, SW 및 인력의 역할에 대해 매일 더 많은 것을 배움에 따라 새로운 기술 역량도 개발되고 있다. 현재 우리의 수준이 어느정도 되는지 생각해 볼 필요가 있다.

데이터 캡처 자동화에서 데이터 분석 자동화까지

바코드는 지난 수십년 간 사용돼 왔지만, 최근 전자 상거래 매출이 처음으로 1조달러를 돌파할 것으로 예측되면서 게임 체인저로 급부상하기 시작했다. 클릭 투 바이(click-to-buy) 모델의 간편함은 재고 관리 및 풀필먼트 워크플로우를 복잡하게 만들었고 공급망은 더 이상 선형적이지 않게 되었다.

이에 따라 바코드 기반 추적 솔루션 관련 산업은 빠르게 성장하고 있다. 한 번의 스캔으로 여러 데이터 필드를 자동으로 백엔드 시스템에 정확하게 전송하고, 기능별 데이터 세트로 컴파일한 다음 재고 및 운영 관리자, 구매자 및 기획자가 추가 분석을 할 수 있도록 배포하는 것이 가능해졌다. 결과적으로 바코드 스캐너가 QR 코드를 판독할 수 있는 방법이 고안됨에 따라 재고 모니터링 기능이 더욱 확장되었다. 작업자는 그들이 관리하는 모든 품목의 현황뿐만 아니라 진열대에 있거나 입고 도크에 비축된 재고까지 즉시 보고할 수 있게 되었다. 기술에 대한 지출은 증가했지만 ‘재고 관리’에 들어가는 인건비와 운영 비용은 감소했다.

그 후 무선 주파수 식별(RFID) 기술이 발전하면서 데이터 캡쳐 및 추적은 더욱 자동화될 수 있다는 것이 입증되었다. 시설 전체에 전략적으로 배치된 고정형 리더기나 작업자가 사용하는 핸드헬드 리더기를 통해 초당 수천 개의 태그를 판독할 수 있게 되었고 데이터를 대량으로 재고 관리 시스템에 보다 정확하게 공급하는 것이 가능하다.

이러한 데이터의 유입으로 인해 인력은 놀라울 정도로 증가되었다. 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요가 증가함에 따라 공급과 수요 동향을 실시간으로 감지, 분석하고 이에 따라 필요한 조치를 취하기 위해서는 분석을 자동화해야 한다는 인식도 높아졌다.

재고 데이터에 가치와 작업 할당하기

실시간 재고 현황은 적절한 인력, 제품 조달, 상품화, 가격 책정 및 프로모션에 대한 결정을 내리는 데 중요한 요소이며, 이를 위해서는 바코드, QR코드 및 RFID 시스템이 기술적으로 제공돼야 한다. 그러나 하드웨어 구성 요소로는 캡쳐된 데이터를 분석하거나 작업하지 못하기 때문에 클라우드 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS)가 필요하다.

클라우드 기반의 SaaS 플랫폼이 광범위하게 제공된 이후 재고 관리 기능이 비약적으로 발전했다. 이제 사물 인터넷(IoT) 구성 요소에서 생성된 정형 및 비정형 데이터는 데이터 파이프라인을 통하거나 데이터 호수(Data Lake)로 자유롭게 이동할 수 있다. 결과적으로 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 머신 러닝 알고리즘을 더욱 광범위하게 활용해 특정 작업 또는 기능에서 저비용으로 데이터에 접근하고 이를 수집할 수 있다.

제품 조달 관리자에서 손실 방지 전문가에 이르기까지 누구나 API를 통해 동일한 정보 시스템에 연결해 자신의 업무와 가장 관련성이 높은 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있다. 또한 워크플로우 애플리케이션을 구축해 운영 관리자, 직원 및 배송 기사로부터 차선책을 이끌어낼 수 있다. 예를 들어, 처방적 분석 플랫폼을 통해 데이터의 특정 패턴을 감지하고 재고 관련 문제나 기회가 생겼을 때 직원이 작업을 ‘처방’하도록 학습할 수 있다.

마찬가지로 지능형 수요 감지 플랫폼은 다양한 산업 시스템의 재고 데이터를 집계해 날씨, 교통, 휴일 및 기타 수요에 영향을 미치는 이벤트 등 상황별 제3자 데이터와 함께 분석할 수 있다. 그런 다음 특정 제품 조달, 상품화, 가격 책정 및 프로모션 조치를 처방해 수요에 따라 공급을 적절하게 조정할 수 있다.

가장 중요한 교훈: 개방형 에코시스템을 통한 새로운 솔루션 도출

SW가 주도한 ‘기록 시스템’에서 ‘인텔리전스 시스템’, 궁극적으로는 ‘참여 시스템’으로의 전환은 지난 10년간 재고 가용성 및 성능을 점진적으로 개선하는 데 핵심적인 역할을 해왔다. SaaS 솔루션은 의사 결정을 어느 정도 자동화해 재고 계획 및 관리 방정식에서 마지막 단계의 수작업과 리스크를 제거했다.

그러나 모든 이해관계자가 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지, 즉 창고에서 매장까지 재고 현황을 투명하게 파악할 수 있도록 하기 위해서는 더 많은 노력이 필요하다. 솔루션 개발에서의 사일로를 허물고 기술 공급업체와 ISV는 재고 관련 솔루션을 설계할 때 개방형 플랫폼을 구축하고 활용해야 한다. 또한 이러한 솔루션을 통해 데이터를 공개적으로 공유하고 능동적으로 분석하며 지능적인 조치를 취할 수 있도록 보장함으로써 모든 공급망 운영 주체가 재고 수요를 효과적으로 예측, 감지 및 계획할 수 있도록 해야 한다.