문제:
디아지오는 영국의 다국적 알코올 음료 회사다. 러시아 디아지오(Diageo)는 러시아 5대 도매 주류 유통업체로 전통적으로 하위 라인이 고객 서비스 수준에 민감하고 물류비용이 높은 저마진 사업이다.
디아지오는 컨설팅업체 Logistics Field Audit (사업 및 공급망 관리 컨설팅)와 Amalgama (시뮬레이션 모델링 컨설팅)가 판매량 증가를 경험하자 지원을 요청했으나 단위당 물류비 등으로 더 큰 수익을 실현하지 못했다.
디아지오에 대한 또 다른 우려는 고객 서비스 수준과 판매 물품 비용이었으며, 러시아에 새 창고를 설치하고 우랄스와 시베리아로 확장하는 등 향후 개발 계획과 재고 증가가 결합되었다. 컨설턴트들은 또한 물류비용을 절감하는 방법을 보여주고 증명하기 위해 시뮬레이션 기반의 의사결정 지원으로 디아지오의 빅데이터를 관리하고 확장된 고객 네트워크를 위한 물류 구성을 선택하는 임무를 맡았다.
해결책:
공급망 모델에는 기존 3개, 1개 공장, 3개 경계 교차점, 3개 기존 및 5개 창고, 2개 세관, 최대 300개 요구 지점 등이 45개 서비스 그룹으로 분류된다. 또한, 공급망 모델에는 보충 알고리즘, 주문 집계 알고리즘, 부하 분산 알고리즘 및 경계 교차 지점에서의 지연이 포함되어 있다. 6종 창고 280여종의 디아지오 제품 모두에 대한 수요 및 판매 예측 정확도도 이 모델에 내장됐다.
시뮬레이션 모델 뒤에 구축된 로직은 러시아의 큰 규모와 비교적 느린 운송 ca로 인해 중앙 물류 센터로의 리드 타임 5일, 원래의 물류 센터로의 리드 타임 5일 등, 통합 창고에서 시작되는 공급 사슬의 한 부분에 관한 보충 알고리즘이 포함되었다. 평온한 기운 보충 알고리즘은 요건도(계획 판매도), 현재 재고, 리드 타임, 최소 주문 크기를 고려한 다음, 보충 요건을 생성하고 커버리지 갭(재고가 최저 임계값보다 낮은 기간)을 식별하고 커버리지의 격차를 방지하기 위한 조치를 취한다.
모델 검증은 필수적이며 평가 결과가 5% 미만의 차이를 보인 전년도 SAP ERP 시스템 데이터를 비교하는 것으로 시작되었다.
결과:
디아지오의 초기 가치는 판매 예측 정확도가 60%-80%에서 증가했으며, 보상 기간은 2년 미만이었다. 이번 증가는 디아지오가 목표주가를 40% 낮출 수 있게 돼 매출증가 계획에도 단위당 물류비용이 7% 절감된다. 연구 결과도 목표 서비스 수준을 유지하는 데 필요한 재고가 터무니없이 높았기 때문에 창고 공간을 추가로 확보할 필요가 없다고 부인했다.
시뮬레이션을 실행한 후 모델은 각 제품(15일 전)에 대한 재고 수준 예측을 제공하고, 납품된 제품 단위마다 완전한 비용을 제공하며, 공급 체인의 목표 상태가 어떻게 되어야 하는지를 고객에게 증명한다.
Andrey A. Malykhanov의 2013년 애니로직 컨퍼런스(AnyLogic Conference 2013)에서 발표한 전체 발표 내용 보기:
