분야
doc1) 조원들간의 토론
Ⅱ. 효율적인 수행을 위한 토론
1) 총비용을 최소화하기 위한 방안
Ⅲ. 시뮬레이션 수행
1) 시뮬레이션 수행
2) 총비용의 최소 수행
Ⅳ. 결론
1) Beer Game 의 교훈
1) 총비용을 최소화하기 위한 방안
고객의 demand data를 모두 알고 있다는 가정 아래 최적의 솔루션을 찾는 방안을 생각해 보았다. 모두 lead time은 2주이기 때문에 Retailer, wholesaler, distributer, manufacturer의 순서대로 주문량을 결정할 때 2주 후의 수요를 2주전에 주문하기로 하였다. 즉, 3주차 주문량은 5주차의 수요량이 되는 것이다. 하지만 이때 1,2주 동안 동일하게 4의 주문을 넣어 초기 재고가 8로 유지 되었다. 우리는 비용을 최소화 하기 위해서는 이 재고량을 처분해야 한다고 판단하였다.
규칙을’2주 후의 수요를 2주전에 주문한다’ 라고 설정하면, retailer는 4주차부터 재고가 0으로 수렴하지만 wholesaler의 경우는 2, distributer는 5, manufacturer는 13만큼의 재고가 4~5주차부터 꾸준히 유지되기 때문에 총 재고비용은 매우 증가하게 되었다. 2주 후의 수요량을 미리 주문한다는 규칙이 1,2주차의 조절 불가능한 주문 • 입고량으로 인해 발생한 초기 재고를 끝까지 안고 가야 하는 상황을 야기한 것이다. 따라서 이를 개선하기 위하여 각자 2주 후의 총수요량에서 1주 후의 inventory를 뺀 양 만큼 주문 하는 것으로 룰을 수정하였다. 결과적으로 이러한 방법이 초기재고를 소진할 수 있게 해 주었다.
Ⅲ. 시뮬레이션 수행
1) 시뮬레이션 수행
어떠한 룰을 정해야 최소비용을 만들어 낼 수 있을지 토론하는 과정에서, 여러 가지 시뮬레이션을 생각해 보았다.
① 평균 수요량 만큼 주문한다
② 평균 수요량과 표준편차를 더한 값만큼 주문한다.
③ 2주 후의 수요량 만큼 주문한다
④ 2주 후의 수요량과 1주 후의 재고량의 차이만큼 주문한다
⑤ 임의의 고정 값 만큼 주문한다
2) 총비용 최소화 수행
각각의 시나리오를 엑셀을 통해 시뮬레이션 해 보았다. 비용을 최소화하는 전략을 찾는 과정에서 특히 결품이 없도록 하는 것에 초점을 맞추었다. 결품에 대해서 발생하는 비용이 재고비용보다 2배나 비쌀뿐더러 기업의 입장에선 재고가 없어 팔지 못하는 경우가 재고가 남아 쌓아두는 것보다 소비자와의 관계에서 더욱 좋지 않은 결과를 가져올 것이라 생각했기 때문이다.
시뮬레이션 결과 4번의 전략의 비용이 우리가 얻어낼 수 있었던 최소값이었다. (그리고 동시에 결품도 없었다.) 나머지 전략들에서는 결품도 있었고 비용자체도 4 번 전략보다는 큰 값이었다.
고객으로부터의 수요를 완전히 알고 있는 상태에서의 주문량은 리드타임 2 주를 고려해 수요량에 따라 주문하게 되면 결품이 생기지 않게 된다(3번 전략). 여기에 1주 후의 재고량까지 고려하면 재고비용을 최소로 줄일 수 있다.
Ⅳ. 결론
1) Beer Game 의 교훈과 적용
Beer Game을 고객의 미래 수요를 모두 안다는 가정 하에서 시뮬레이션 해본 결과 재고비용을 최소화하면서 결품도 0으로 유지할 수 있었다. 하지만 현실에서는 고객의 미래수요를 아는 것은 불가능하기 때문에 충분한 과거 수요 data를 확보해야 하고, 그것을 바탕으로 수요예측의 정확도를 높이기 위해 노력해야 한다.
또한 과거 수요data 만큼 중요한 것은 공급사슬 참여자들 간의 정보공유이다. 예를 들어 최종고객 수요 데이터를 모든 공급주체가 공유하여, 개별적인 수요예측이 아닌 통합적으로 수행 할 수 있다면 불필요한 재고는 발생하지 않을 것이다. 또한 과거의 충분한 데이터가 있다 해도 돌발적인 수요급증 혹은 수요급감이 발생한 경우에 민감하게 대응하기 위해서도 공급사슬 참여자 사이의 정보공유는 필수적이다.