문제:
문제 마이크로소프트는 세계에서 가장 큰 기술 회사 중 하나로 매출액이 900억 달러 이상이다. 현재 판매 수익의 점점 더 많은 부분이 물리적 기기를 판매함으로써 발생하며, 이는 회사를 복잡성과 불확실성의 동반 수준에 노출시킨다. 이 회사는 수명주기 편차가 큰 3만개 이상의 제품을 보유하고 있으며, 600개 이상의 공급업체와 13개 계약 제조업체, 52개 물류센터가 191개국에 제품을 유통하고 있다.
2015년, Goldratt Research Labs는 마이크로소프트에 의해 TOC(제한조건 이론) 베스트 프랙티스에 기초한 엔드투엔드 공급망 관리 솔루션을 설계, 검증, 파일럿 및 구현하기로 계약되었다. 이는 다음과 같은 목표를 달성하기 위해 설계된 마이크로소프트의 "1개 장치 공급망"(1DSC) 솔루션의 일부가 되었다.
- 마이크로소프트의 공급망 내에서 모든 제품과 주문 이행 전략을 관리하기 위한 계획, 실행 및 개선 규칙의 한 세트.
- 이러한 규칙을 구현하는 단일 시스템(SAP).
프로젝트의 중요한 부분은 Goldratt Research Labs가 AnyLogic을 사용하여 자체 구성 가능한 공급망 시뮬레이션 모델을 개발하여 TOC 기반 솔루션 설계에서 달성할 수 있는 운영 및 재무 개선 가능성을 검증하는 것이었습니다.
프로젝트 개발자:
안드레이 말리하노프 박사가 이끄는 앨런 바너드 박사와 그의 GRL(Goldratt Research Labs) 시뮬레이션 팀은 기관들이 간단하지만 중요한 두 가지 질문에 대답할 수 있도록 돕는 데 매우 열정적이다: "얼마나 더 잘할 수 있는가?"와 "가장 잘 할 수 있을까?"이다. 그들은 전 세계 주요 기관들과 함께 일한다. 민간 부문과 공공 부문 모두에서, 그들 중, BHP 빌리톤, 카길, TATA 스틸, ABB, 다이와 하우스, 유타 주지사, 라르센 & 투브로.
GRL은 강력한 연구 방법과 시뮬레이션 모델링, 인공지능 및 전문가 시스템과 같은 첨단 기술을 사용하여 조직이 "지역적 최적"에서 "제한조건 이론(TOC)"의 "글로벌 최적" 규칙으로 전환할 때 얼마나 더 나은 성과를 낼 수 있는지를 파악한다. GRL은 또한 끊임없이 성장하는 TOC 지식의 본체에 대한 새로운 지식과 응용을 개발하기 위한 새로운 TOC 기반 연구 개발의 선봉장이기도 하다.
프로젝트 설명:
이 프로젝트는 2015년 9월에 시작되었다. 제약이론 원칙과 모범 사례는 GRL이 마이크로소프트의 세계적인 공급망을 설계하기 위해 사용하였다. 파일럿 단계에서 제약조건 이론 기반 SCM 규칙을 AnyLogic 시뮬레이션 모델에서 테스트하여 운영 및 재무 성과를 개선하는지 검증했다(예: 더 많은 수익을 창출하고 더 낮은 재고로 더 높은 수익성을 가져온다). 2015년 12월 중순까지 마이크로소프트의 SAP 시스템 내에서 BTO(Build-to-Order)에 대한 TOC 파생 규칙의 첫 세트가 실행되었다. 2016년에는 BTA(Build-to-Availability), ATO(Automize-to-Order) 및 BTX(Build-to-X)에 대한 추가 규칙이 시행 테스트되었다. 모든 프로젝트는 9개월도 안 되어 끝났다.
해결책:
1DSC 이니셔티브의 바람직한 성능 향상과 목표 달성을 위해 필요한 규칙이 정확히 무엇인지 보여주기 위해 전략 및 전략 트리(S&T Tree)가 개발되었다. 아래 그림과 같이 6가지 규칙을 변경해야 한다.
- 주문 이행 전략: 주문 제작(BTO), 주문 제작(ATO), 가용성 제작(BTA) 또는 빌드 투X(X가 목표 수량을 시작하는 경우)일 경우(BTX)
- ATO/BTO 버퍼링: 신뢰할 수 있는 리드 타임을 BTO/ATO 고객에게 견적하는 방법
- BTA/BTX 버퍼링: 부품과 완제품의 재고를 충분히 확보할 수 있는 방법
- 해제 제어: BTO/ATO, BTX 및 BTA 주문의 해제 제어 방법
- 공유 우선 순위: 공급망 전체에서 단일 우선 순위 시스템을 달성하는 방법
- 흐름 개선: 흐름을 체계적으로 개선하는 방법
S&T 트리를 사용하여, 이러한 각 규칙의 이유, 이유 및 방법을 정의하여 모든 이해관계자가 규칙 뒤에 숨겨진 가정을 이해하고 표준 SAP 내에서 이를 구현하는 가장 간단한 방법을 찾도록 하였다.
TOC 기반 SCM 솔루션 설계
새로운 규칙의 운영 및 재무 성능을 테스트하고 검증하기 위해 개발된 AnyLogic 시뮬레이션 모델.
공급망과 제품 데이터는 SAP 시스템에서 엑셀 파일로 추출되어 마이크로소프트 글로벌 공급망을 완벽하게 모델링하고 구성한다. 또한 모델링 기간 동안의 실제 고객 수요 및 실제 일일 재고량 데이터를 추출하여 시뮬레이션된 모델(새로운 TOC 기반 규칙 사용)과 실제 과거 성능을 비교할 수 있도록 했다.
무작위성은 공급망 계획팀이 생산 주기 시간 변동성, 유통 리드 타임 등을 중심으로 모델에 도입했다. 또한 계획되거나 계획되지 않은 유지 보수와 같은 무작위 이벤트에 대한 정보와 긍정적이고 부정적인 수요 예측 오류의 영향을 통합하여 마이크로소프트 공급망을 스트레스 테스트할 수 있다.
AnyLogic 사용자 정의 모델은 이해관계자가 시나리오를 관리하고 AnyLogic에 대한 지식 없이 모델을 실행할 때 사용할 TOC 규칙, 시뮬레이션 기간, 포함 또는 제외할 제품 채널을 선택할 수 있도록 간단한 사용자 인터페이스를 갖도록 설계되었다. 시뮬레이션의 출력은 AnyLogic 모델에서 직접 볼 수 있으며 Excel로 내보낼 수도 있다. 결과가 기대에 미치지 못할 경우 진단을 돕기 위해 광범위한 로그가 생성된다.
모델은 다음과 같은 세 가지 방법으로 실행될 수 있다.
- 단일 실행 실험
- 특정 모수가 결과에 얼마나 민감한지 테스트하기 위한 민감도 분석
- 시나리오 비교
프로젝트 기본 아키텍처
AnyLogic 모델 설정 사용자 인터페이스에는 데이터를 가져온 공급망 구성, 제품 범주 및 보충 유형을 시각화하는 네트워크 흐름과 월드 맵이 포함되어 있다. 사용자는 실제 수요 대 예측 수요 대 생산 능력의 누적 그림을 보고 가능한 문제를 파악할 수 있으며, 사용자는 실제 수요 예측과 고객 주문을 모두 사용하거나 사전 정의된 긍정 또는 부정 예측 오차를 사용하여 실제 주문 또는 예측에서 예측을 생성하여 공급량 c를 테스트할 수 있다. 하인은 예상보다 훨씬 많거나 적은 수요에 대처할 것이다.
시뮬레이션 모델을 실행하는 동안 사용자는 운영 및 재무 성과를 볼 수 있으며 계약 제조업체와 같은 특정 부품을 확대하여 백로그가 개발 중인지 확인하고 특정 DC 및 특정 제품에 대해 시뮬레이션과 실제 재고 비교를 통해 TOC 규칙 사용의 장점을 보여줄 수 있다.
사용자는 해당 DC의 특정 DC 및 특정 제품으로 "확대"할 수 있으며, 이는 "너무 많은 적색" 및 "너무 많은 녹색" 완충 구역 침투에 기초하여 대상 재고 수준을 동적으로 조정하는 TOC 기반 재고 관리 규칙이 어떻게 과거의 실제 일일 재고 보유량에 대해 수행되는지 확인할 수 있다.
결과:
마이크로소프트의 글로벌 공급망 CTO인 로버트 메슈는 새로운 TOC 기반 공급망 솔루션을 SAP 시스템에 구현한 이후 그들이 달성한 놀라운 결과를 확인했다. "그 결과는 놀랄 만한 것이 못되지 않았다. 그 기간 동안 우리는 고객에게 서비스 수준이 5% 이상 상승하는 것을 보아왔다. 이와 동시에 재고 수준이 전반적으로 25억 달러 감소하여 인하가 감소하고 1억 달러 이상의 초과 및 노후화가 줄어들었다."
AnyLogic의 기능을 사용하여, 제약 조건 이론 기반 엔드투엔드 공급망 솔루션 설계를 검증하고 스트레스 테스트할 수 있는 빠르고, 낮은 비용 및 낮은 위험 방법을 제공했다.
이 프로젝트의 다음 단계는 Manohar Madhira가 이끄는 마이크로소프트 팀과 긴밀하게 협력하여 모델을 회사의 영업 및 운영 계획 프로세스에 통합하고 글로벌 제품 출시와 관련된 "What's ifs"에 사용할 기능을 강화하여 더 빠른 분석 및 관리 결정을 지원하는 것이다.
Goldratt Research Labs Alan Barnard 박사의 프로젝트 발표
