생산관리, 최적의 수요예측 기법의 선택

크리스마스 홍보는 언제부터 해야 할까?
도민하던 선물가게 아저씨는 구글의 'TREND'를 제공하는 사이트를 찾아냈습니다.
TREND로 크리스마스와 관련된 단어를 검색한 사람들의 시기를 분석하면 언제부터 홍보를 하는 것이 좋겠다는 결과를 얻을 수 있습니다.
B2B의 제품이나 상품의 경우 소비를 촉진하는 것보다 수요를 예측하고 있습니다.

'60년대,
수요가 공급보다 많았던 시절에는 무조건 만들면 됬습니다.(MRP I 시대)
그 시기에 가장 중요하게 생각한 것이 무엇이겠습니까? 바로 원자재 수급이겠지요.
24시간 돌리는 공장에서 서서히 사람과 설비가 고장나기 시작을 했습니다.

바로 '70년대,
공장이 원자재만 있다고 돌아가는 것이 아니라는 것을 알게 됩니다.(MRP II 시대)
Capacity planning을 중요하게 생각하는 시기가 도래한 것 입니다.
설비와 자재 계획을 넣고 공장이 운영되기 시작하였습니다.

그러나 '80년대,
모든 것이 완벽하게 되었다고 생각했지만 근본적인 문제가 다가오고 있었습니다.
수요가 공급보다 작아지고 있는 것 입니다.
그래서 제조업들은 앞다투어 수요를 찾아나섰고 비로서 수요계획이 중요함을 알기 시작했습니다.(ERP 시대)

이 시기부터 Deamnd planning을 강조하고 최근의 SCM 시대까지도 수요계획은 모든 물류에서 가장 중요한 요소가 되었습니다.

아래는 그 수요예측에 대한 것 입니다.

제조업의 모든 관리와 데이터의 정확도를 높이는 그 시발점은 바로 수요예측입니다.
정확한 수요를 예측한다는 것은 쉬운 일은 아닙니다.
하지만 그 %를 조금씩 올리려는 노력은 수요예측 정확도를 높여서 생산과 구매, 재고까지 영향을 주게됩니다.
또한 기업의 순운전자본을 최적화하고 판매, 생산 그리고 공급계획의 정확도를 높여 Material과 Capacity의 수요에 영향을 크게 주기도 합니다.

과거에는 예측자의 경험이나 주관적인 판단에만 의존했지만 최근에는 과거의 데이터와 외부 환경 데이터를 가지고 수학적이고 통계적인 방법으로 예측을 돕고 있습니다.
예측은 보통 수요예측, 기술예측 그리고 경제예측으로 구분하고 있습니다.

생산과는 수요예측이 관계돠며 그 기법은 정성적 또는 질적 기법, 시계열분석 기법, 인과형모형 등이 있습니다.
정성적 또는 질적 기법은, 개인의 주관이나 판단 그리고 여러사람의 의견에 입각한 방법입니다.
시계열분석 기법은, 시간에 따라 변화하는 어떤 현상을 일정한 시간적으로 관찰할 때 얻어지는 관측치를 말하며, 계절적변동, 순환요인, 우연요인과 추세 등으로 구성됩니다.
인과형모형은 과거의 자료로부터 수요와 관계되는 요인들을 찾아내어 수요를 종속변수로 하여 독립변수들과 인과관계를 분석하여 예측하는 방법입니다.
예측을 하면 오차가 발생하는데 그 측정방법으로는 평균오차, 평균자승오차, 평균절대편차, 평균절대 비율오차 등이 있는데 그 중에 평균절대편차가 가장 많이 사용됩니다.

수요계획은 공급계획, 공장계획, 판매계획 그리고 생산계획과 더블어 master scheduler를 돌리게 합니다.

공급계획은 주문에 따른 일정과 생산계획 그리고 재고가 맞물려 고객별 적정한 제품의 공급​ 일정을 관리합니다.
공장계획은 영업과 재무 그리고 구매 부서에 공장의 년차보수작업이나 Breakdown Shutdown, Type change, 안전점검 등의 정보를 공유하므로서 업무에 참고를 할 수 있는 정보입니다.

2000년 초 폴리머 공장 출신 몇분이 만든 '피카소'라는 제품이 있었습니다.
오더에 의한 수요계획과 공급계획까지 그 사이의 물류의 흐름까지도 볼 수 있는 프로그램입니다.
이 프로그램을 사업기획에 소개를 했을 때에 해당 관리자가 하는 말에 미래의 산업혁명에 나 올 인공지능이 생각났습니다.

관리자 왈, "환경 변화와 수요변화에 대한 정보를 뉴스나 떠 도는 정보에서 잡아서 판매계획에 반영할 수 없는지?"