MRO 공급망이란 무엇인가요?

원자재가 최종 제품에 직접 포함되는 반면, MRO 품목은 생산 프로세스를 지원합니다. 많은 조직은 MRO 비용을 간접 비용으로 분류하고 조달 관리의 엄격성을 낮게 적용하여 비용 누수, 과잉 재고 및 공급업체 확산이 발생할 여지를 만듭니다.

MRO 공급망에는 다음이 포함됩니다.

• 예비 부품 조달: 적합한 공급자로부터 예비 부품을 확보하기 위한 MRO 조달 전략을 수립합니다.
• MRO 재고 관리: 재고 부족, 품절 및 과잉 재고를 방지하기 위해 예비 부품 재고 수준을 유지합니다.
• MRO 서비스 조정: 재고를 효율적으로 활용하고 다운타임을 최소화할 수 있도록 서비스(예: 장비 수리)를 일정에 맞게 계획하고 실행합니다.
• 공급업체 관계 관리: 전략적 소싱에는 적합한 MRO 파트너를 식별하고 조달 전 과정에서 이들과의 관계를 유지하여 공급망 회복력을 강화하는 것이 포함됩니다.

1차 방문 해결률을 포함한 수리 성공률을 모니터링하면 MRO 프로세스 개선에 활용할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 유지보수 실행은 공급망 외부에서 이루어지지만 수리 성과 지표는 MRO 재고 계획과 조달 전략에 직접적인 영향을 미칩니다.

공급망 프로세스에 포함될 수 있는 MRO 품목의 예시는 다음과 같습니다.

• 장비 소모품: 산업용 윤활유와 같이 기계 작동에 필요한 품목입니다.
• 교체 부품: 기어 또는 밸브와 같은 생산 장비용 예비 부품입니다.
• 안전 장비: 미끄럼 방지 매트 및 헬멧, 마스크와 같은 개인 보호 장비(PPE)를 포함한 작업장용 품목입니다.
• 수리 용품: 수공구 및 전동 공구를 포함한 유지보수 작업에 필요한 품목입니다.
• 사무용품: 프린터 잉크, 종이, 펜 등 사무 작업에 필요한 품목입니다.
• 청소 용품: 소독제, 세정제, 고무장갑 및 스펀지와 같은 소모품입니다.
• 전기 용품: 전선, 플러그, 소켓 또는 배터리와 같은 구성 요소입니다.
• 실험 장비: 시험관 및 비커와 같은 연구 및 테스트용 장비입니다.

최적화된 MRO 공급망은 장비 가동 시간 증가, 재고 비용 절감 및 중단 감소를 통해 생산 비즈니스를 향상시키도록 설계됩니다.

효과적인 유지보수, 수리 및 운영(MRO)은 기업을 사후 대응형 MRO 전략에서 사전 대응형 전략으로 전환함으로써 가동 시간을 극대화합니다. 내장된 사물인터넷(IoT) 센서에서 제공하는 실시간 가시성을 활용하는 데이터 기반 예측 유지보수는 장비 수명 주기 전반에 걸쳐 정기적으로 일정이 수립된 유지 관리를 통해 잠재적으로 중단을 초래할 수 있는 고장을 사전에 방지할 수 있도록 팀을 지원합니다.

한편 컴퓨터화된 유지보수 관리 시스템(CMMS)과 같은 MRO 소프트웨어로의 디지털 혁신은 자동화를 도입하여 유지보수 워크플로를 개선하고 작업 지시를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

재고 비용은 생산 중심 비즈니스의 마진을 빠르게 잠식할 수 있습니다. MRO 재고 최적화는 효과적인 재고 관리와 공급망 관리를 통해 비용 절감을 실현합니다.

강력한 MRO 공급 전략은 과잉 재고와 품절을 모두 줄이기 위해 최적의 재고 수준을 유지합니다. 과잉 재고는 불필요한 품목이 창고에 쌓이면서 보관 비용을 증가시키고, 품절은 긴급 주문 비용을 발생시키며 교체 부품이 배송되는 동안 다운타임을 늘립니다. 적정 규모의 재고 관리 프로그램은 보유 재고를 예비 부품 중요도와 수요에 맞게 조정합니다.

한편 전략적 파트너십과 강력한 공급업체 관계는 리드 타임과 긴급 주문을 줄여 MRO 비용을 낮추는 데 기여합니다.

예측 유지보수와 탄탄한 재고 전략은 잠재적인 생산 중단을 사전에 방지하고 생산 중단의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 장애가 발생했을 때 적절한 부품과 MRO 자재를 확보하고 있으면 유지보수 팀이 즉시 대응하여 생산 라인의 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

자산 관리와 재고 관리는 최대 가동 시간을 확보하고 수익성을 강화하기 위한 MRO 전략의 핵심 구성 요소입니다.

효과적인 MRO 공급망을 구축하고 유지하는 과정에서 발생하는 과제는 다음과 같습니다.

•  데이터 가시성
•  공급업체 확산
•  부적절한 커뮤니케이션
•  노후화
•  규정 준수
•  인력 수급

효과적인 유지보수, 수리 및 운영(MRO) 공급망 관리는 그 이점을 극대화하기 위해 수리, 재고 수준, 가격, 인력 배치 및 기타 데이터에 대한 실시간 가시성을 필요로 합니다. 재고는 실시간 데이터를 기반으로 한 정확한 예측을 통해 가장 효과적으로 계획됩니다.

마찬가지로 수리에 대한 충분한 데이터가 없으면 MRO 팀은 어떤 장비가 가장 많은 주의와 시간을 필요로 하는지 파악하기 위해 리소스와 인력 배치를 추적할 수 없습니다. 공급망 자동화를 도입하는 경우와 같이 스마트한 MRO 공급망 관리를 위해서는 정확하고 시의적절한 데이터가 필수적입니다.

혼란스럽고 복잡한 공급업체 네트워크는 관리가 더 어려워지며 추적해야 할 구매 주문과 유지해야 할 관계가 늘어납니다. 공급업체 수를 줄여 통합하면 공급자 관리가 간소화되어 행정 업무 부담이 줄어들고 조직이 협상 시 가격에 대해 더 큰 협상력을 확보할 수 있습니다.

직원, 팀 및 부서 간 원활하고 개방적인 커뮤니케이션이 이루어지지 않으면 정보 공유가 어려워집니다. 의사소통 오류나 지연은 재고 낭비, 중복 작업 및 재입고 지연으로 이어질 수 있습니다.

기술 발전 속도가 빠른 산업에서는 노후화가 MRO 공급망의 주요 과제로 나타납니다. 신기술은 기존 기술보다 비용이 높은 경우가 많아 조직은 증가하는 MRO 비용과 유지보수 지연 사이에서 선택해야 할 수 있습니다.

정확한 예측은 가격 변동에 따른 불확실성을 줄이고 필요한 장비 교체 및 개선을 계획하는 데 도움이 됩니다.

규제 및 법적 요구 사항을 준수하지 못하면 운영이 중단될 수 있습니다. 산업안전보건청(OSHA) 요구 사항, 환경 규제 및 ISO와 같은 산업별 표준 등 컴플라이언스 수준이 조금이라도 저하되면 MRO 공급망에 부정적인 영향을 미칩니다.

기술이 발전함에 따라 자격을 갖춘 숙련 기술자에 대한 수요도 함께 증가합니다. 충분히 교육받은 인력이 부족하면, 적절한 부품이 모두 재고로 확보되어 있고 일정 관리가 완벽하더라도 조직은 유지보수 및 수리 지연을 겪게 됩니다.

지속적인 교육에 투자하면 기술자가 필요한 전문 역량을 지속적으로 갖출 수 있습니다.

조직은 몇 가지 핵심 요소에 집중함으로써 MRO 공급망을 간소화하고 강화할 수 있습니다:

• 데이터 기반 분석
• 재고 관리 최적화
• 부품 표준화, 공급업체 통합 및 전략적 소싱
• 사전 예방적 유지보수

조직 전반의 데이터를 중앙 집중화하면 데이터 사일로를 방지하고 에너지 산업의 공급망 가시성을 포함한 다양한 산업에서 데이터 기반 실시간 분석에 필요한 대규모 데이터 세트를 쉽게 구성할 수 있습니다.

인공지능(AI) 툴은 데이터 분석을 자동화하고 숨겨진 패턴을 발견하여 효율성 향상, 비용 절감, 예측 유지보수 및 조달 개선 기회를 도출할 수 있습니다.

보다 효과적인 데이터 활용은 ABC 분석, 적시 주문(JIT) 및 AI 도입과 같은 접근 방식을 통해 재고 최적화 개선을 직접적으로 지원합니다.

재고는 연간 소비 가치(사용량 × 비용)를 기준으로 세 가지 카테고리로 나뉩니다.

• A 등급 품목: SKU의 10~20%, 재고 가치의 70~80%

• B 등급 품목: SKU의 20~30%, 가치의 15~25%

• C 등급 품목: SKU의 50~70%, 가치의 5~10%

A 등급 품목은 가장 엄격한 수준의 통제를 받으며, B 및 C 등급 품목은 이에 비례하여 더 낮은 수준의 통제를 받습니다. ABC 접근 방식은 예비 부품 중요도 분석을 개선하여 재고 비용을 낮추고 핵심 품목의 품절 위험을 줄이는 데 기여합니다.

적시 주문(JIT)은 필요한 시점에 맞춰 부품이 도착하도록 조달 일정을 계획합니다. 적시 주문(JIT)은 보관 비용보다 다운타임 위험이 더 큰 고중요도 예비 부품보다는 비중요 소모품에 더 적합합니다.

중요도 기반 전략은 고장 영향, 리드 타임 및 교체 비용에 따라 부품을 분류합니다.

생산을 중단시키거나 안전 위험을 초래할 수 있는 고중요도 부품은 더 높은 서비스 수준과 안전 재고를 요구합니다. 중요도가 낮은 부품은 적시 생산(JIT) 방식으로 조달하거나 공급업체 관리 재고로 운영할 수 있습니다.

AI 기반 재고 관리는 데이터 분석, 머신 러닝 및 예측 분석을 활용하여 보다 원활하고 효율적인 프로세스를 구현할 수 있습니다. 수요 계획의 정확도가 향상되어 ABC 분석과 적시 주문(JIT) 모두의 효과가 높아집니다.

장비 전반에 걸쳐 부품을 표준화하면 재고 SKU 수를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 공급업체 통합은 담당 인력이 더 적은 수의 공급업체를 관리하게 되어 관계 관리 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

전략적 소싱은 최저 가격을 추구하기보다 데이터 기반 분석을 활용해 장기적인 최대 가치를 기준으로 구매를 최적화합니다.

예측 유지보수는 장비 고장이 발생하기 전에 대응하는 반면, 사후 대응 유지보수는 문제가 발생한 후에야 조치를 취합니다.

조직은 예측 유지보수에서의 AI를 활용하여 고정된 일정이 아닌 상태 데이터를 기반으로 유지보수 주기를 최적화할 수 있습니다.