안전 재고란 무엇인가요?

여분의 재고를 유지하는 것은 효과적인 재고 관리를 위한 우수한 관행입니다. 재고 관리는 공급망의 중요한 요소이며 회사의 재고를 주문, 보관 및 판매하는 프로세스를 말합니다. 그 목표는 적절한 제품을 적절한 장소에 적시에 제공하는 것입니다.

적절한 안전 재고 수준을 결정하는 것은 하나 또는 여러 가지 안전 재고 공식을 기반으로 하는 복잡한 계산이 될 수 있으며, 안전 재고가 너무 적거나 많으면 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘날 인공 지능(AI), 사물인터넷(IoT) 및 재고 가시성 소프트웨어와 같은 기술은 기업이 안전 재고 관리, 재고 비용 및 수요 계획을 최적화하는 데 도움을 주고 있습니다.

최적의 안전 재고를 통해 기업은 다음과 같은 변동 속에서도 고객 만족도를 유지하고 수요를 충족할 수 있는 충분한 품목을 보유하고 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

• 수요 급증
  
• 공급망 중단
  
• 재고 예측 오류

고객 수요의 갑작스러운 증가는 예측 가능한 계절성(예: 휴일)과 자원 부족, 기상 이변 및 경쟁 심화와 같은 예측할 수 없는 문제로 인해 발생합니다.

공급망에는 여러 이해관계자가 관련되어 있습니다. 주요 업체는 자연 재해, 노동 파업 또는 병목 현상 및 원자재 부족을 유발하는 기타 글로벌 이벤트와 같은 예상치 못한 상황으로 인해 업무를 완료하지 못할 수 있습니다.

느리고 오류가 발생하기 쉬우며 단절된 계획 주기는 수요와 공급의 불일치와 보충 및 주문 이행 속도의 저하로 이어질 수 있습니다.

유사하게 들릴 수 있지만 안전 재고는 주기 재고와 다릅니다. 두 가지 모두 수요를 충족하고 고객 만족도를 유지하는 데 중요합니다.

주기 재고는 특정 기간 동안 정기적인 수요를 충족하는 데 필요한 특정 품목의 재고량입니다. 안전 재고는 주기 재고 외에 보관되는 버퍼 재고입니다.

여러 위치에서 적절한 양의 안전 재고의 균형을 맞추는 것은 복잡할 수 있습니다. 안전 재고가 너무 많으면 운송 비용이 증가합니다. 예를 들어 소매업의 경우 초과 재고는 가격 인하로 이어지거나 최악의 경우 재고 청산으로 이어집니다. B2B에서는 안전 재고가 너무 많으면 수천 개의 특수 부품을 높은 보관 비용으로 보관해야 할 수 있습니다. 식품과 같이 부패하기 쉽고 시간에 민감한 상품도 너무 오래 보관하면 상할 위험이 있습니다.

또는 기업이 충분한 재고를 가지고 있지 않은 경우 매출 손실, 고객 불만, 브랜드 평판 하락의 위험이 있습니다. 이러한 이유로 안전 재고를 정확하게 계산하는 것이 필수적입니다.

각 품목 또는 SKU(재고 관리 단위)에 적합한 안전 재고 수준을 결정하려면 신중한 계산이 필요합니다. 그러나 최적의 안전 재고 수준을 계산하기 위한 보편적인 공식은 없습니다. 기업이 선택하는 공식은 사용 사례와 다양한 공급망 변수에 따라 달라집니다.

가장 일반적인 안전 재고 공식에는 대부분 다음과 같은 변수가 포함됩니다.

• Z-score
• 리드 타임의 표준 편차(σLT)
• 평균 수요(D avg)

Z-score는 원하는 서비스 수준 또는 원하는 서비스 계수입니다. 이는 비즈니스가 실제 수요를 충족할 확률을 나타냅니다. Z-score가 높을수록 품절 가능성이 낮고 안전 재고가 많다는 것을 의미합니다. Z-score가 낮으면 품절 가능성이 높고 안전 재고가 적다는 것을 의미합니다.

이는 제품의 평균 리드 타임이 실제 리드 타임과 얼마나 다른지를 측정합니다. 표준 편차가 클수록 데이터 세트가 더 분산되어 있음을 나타냅니다.

이 변수는 특정 기간 동안의 품목에 대한 평균 수요로, 일반적으로 안전 재고 계산에 사용되는 경우 하루를 기준으로 합니다.

안전 재고 공식에는 여러 가지가 있으며 각 공식에는 고유한 사용 사례가 있습니다.

• 고정 공식
• 평균-최대 공식
• Greasley 공식
• Heizer Render 공식
• 보완 공식

이 공식은 수요나 리드 타임 변동성을 고려하지 않기 때문에 가장 기본적인 공식 중 하나입니다. 수요 및 공급망 운영이 일관된 기업은 이 공식을 사용할 가능성이 더 높습니다.

(일일 평균 매출) x (재고 일수)

이 공식은 특정 기간 동안 필요한 최대 단위 수의 평균을 계산합니다. 리드 타임 변동성은 고려하지만 수요 변동성은 고려하지 않습니다. 이 공식은 기업이 재고 부족의 위험을 피하는 데 도움이 되지만, 극단적 또는 계절적 수요 급증에 대비한 충분한 안전 재고를 확보하지 못할 수도 있습니다.

(일일 최대 사용량 x 최대 리드 타임) – (일일 평균 사용량 x 평균 리드 타임)

일부 사람들은 이 공식을 표준 편차 안전 재고 공식이라고 합니다. 이 공식은 리드 타임과 수요의 변동을 고려합니다. 이는 보다 정확한 안전 재고 공식 중 하나입니다. 

(Z-score) x (σLT) × (Davg)

이 공식은 상당한 공급 변동을 설명합니다. 수요 변동은 고려하지 않습니다. 공급업체 지연이 빈번하고 리드 타임이 길어지는 기업이 종종 선택하는 공식입니다.

(Z-score) x (σLT)

안전 재고 계산을 보완하는 공식도 있습니다. 예를 들어, 경제 주문 수량(EOQ) 공식은 재고 비용을 최소화하기 위해 기업이 보유해야 하는 최적의 재고량을 결정합니다. 또 다른 공식인 재주문 시점(ROP) 공식은 안전 재고 금액 및 기타 변수를 사용하여 재고 부족을 방지하기 위해 새 제품을 주문해야 하는 특정 시간을 결정합니다.

공식 외에도 다음과 같은 다양한 기술과 툴이 안전 재고 관리 및 최적화에 도움이 될 수 있습니다.

• 전사적 자원 관리(ERP) 시스템
  
• 재고 관리 소프트웨어
• 인공 지능(AI)
• 사물인터넷(IoT)

ERP 시스템은 공급망 관리 및 제조를 포함하여 비즈니스의 모든 부분을 관리하도록 설계되었습니다. 판매를 보다 정확하게 예측할 수 있어 기업이 필요한 안전 재고 수준을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. ERP 시스템은 구매 주문 및 창고 관리를 지원하기 위해 이러한 시스템을 사용할 수 있는 전자 상거래 소매업체에 특히 유용합니다.

이 소프트웨어는 비즈니스의 재고, 주문, 판매 및 배송량을 추적하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 트렌드를 파악하고, 수요를 예측하고, 가격을 책정하고, 재고량을 최적화할 수 있습니다.

머신 러닝(ML) 알고리즘을 통해 인공 지능은 수요 예측 기능과 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. AI는 실시간 내부 및 외부 데이터에 액세스하여 수요를 촉진하는 요인을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 예측을 얻을 수 있어 기업이 충분한 재고를 확보할 수 있습니다.

재고 관리에서 무선 주파수 식별(RFID) 태그 또는 스마트 선반과 같은 IoT 디바이스는 재고 수준을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이 기능은 잠재적인 재고 부족에 대한 조기 경고를 제공할 수 있습니다.