인피니언 테크놀로지 는 전세계에서 가장 큰 반도체 제조업체 중 하나입니다. 인피니언은 자동자와 전력 반도체 분야에서 시장의 선두주자입니다.
반도체 시장은 일반적으로 자본 집약도와 높은 수요의 불안정성을 특징으로 합니다. 반도체 수요는 불안정하고 혁신 주기에 크게 좌우됩니다. 그 불안정성으로 인해 반도체 공급망에서는 채찍 효과가 발생하기 쉽습니다.
인피니언의 공급망 엔지니어들은 오랜 기간 애니로직을 사용해 왔는데, 그 이유는 시뮬레이션이 생산 수요와 공급망 문제를 해결하는 데 효과적인 도구이기 때문입니다. 2012년 애니로직 컨퍼런스에서 인피니언 엔지니어들은 반도체 시장에서 채찍 효과를 조사하는 인피니언의 프로젝트에 관해 설명했습니다. 당시 인피니언은 에이전트 기반 접근법과이산 이벤트 모델링 접근법을 결합하여 인피니언의 다층적인 반도체 공급망 모델을 구축했습니다. 그 공급망 모델을 통해 인피니언은 수요 변동에 더 잘 적응하고 채찍 효과를 더 많이 줄일 수 있게 되었습니다.
문제점
최근 수요의 불안정성과 채찍 효과는 이전보다 더욱 상황을 어렵게 만들고 있습니다. 코로나19 팬데믹이 찾아오면서, 자동차 수요는 크게 감소하였고 이로 인해 너무 많은 재고가 발생했습니다. 사람들이 자택 근무를 하게 되고 통근이 줄어들게 되면서 자동차 수요가 감소한 것입니다. 이후 시장은 반등하였고 자동차에 대한 수요와 글로벌 컴퓨터 마이크로칩 부족이 동시에 발생하게 되었습니다.
아래에 차트에서 세계 경제의 성장과 반도체 시장의 성장 사이의 상관관계를 확인할 수 있습니다. 2008~2009년에는 글로벌 위기와 경제 침체로 인해 반도체 수요는 크게 감소하였습니다. 하지만 2009~2010년 사이 경제 성장은 회복되었으며 이는 즉시 반도체 시장에 영향을 미쳤습니다. 이것은 채찍 효과가 어떻게 일어나는지 그리고 왜 반도체 산업에서 채찍 효과가 주된 걱정거리인지를 잘 설명해주는 사례입니다.
2020년 코로나19 사태가 발생했을 때, 반도체 시장의 성장은 세계 경제 성장을 더 이상 따르지 않았고 그리 극적으로 변화하지도 않았습니다. 그럼에도 불구하고, 불안정성은 남아 있었고, 채찍 효과를 줄이면 수익성을 높아질 가능성이 높았습니다.
솔루션
2012년의 자사 프로젝트와 반대로, 인피니언의 공급망 엔지니어들은 시스템 다이내믹스 도구를 적용해 채찍 효과를 연구하기로 결정했습니다. 그들은 새로 나온 결과를 2012년 자사 프로젝트 연구와 비교하고 싶어했습니다. 간단히 말해 아주 조금 다른 각도에서 같은 문제를 살펴보려 한 것입니다. 시스템 다이내믹스는 주로 일반적인 경향성이 작은 세부 내용보다 중요한 거시적 차원에서 사용되었습니다. 시스템 다이내믹스 도구를 사용하면 피드백 루프를 식별하고 근본적인 문제를 이해하고, 문제의 증상을 살펴볼 목적으로 시스템 사고를 적용하는 데 도움이 됩니다.
엔지니어들은 다음의 세 가지 목표를 세웠습니다.
- 자동차 반도체 공급망에서 코로나19에 따른 수요의 회복 시뮬레이션
- 상이한 최종 시장 회복 시나리오에 대한 채찍 효과 영향 이해
- 공동의 노력과 습관을 평가하는 도구 제공
엔지니어들은 이 목표를 달성하기 위해 4가지 핵심 작업을 수행하였습니다.
- 최종 시장 수요 회복 시나리오 식별: U형, V형, L형 등.
- 애니로직의 시스템 다이내믹스 공급망 모델 생성.
- 과거 자료를 이용한 모델 테스트.
- 민감도 분석을 통해 어떤 변수가 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 알아보기.
end-to-end 반도체 공급망 구조는 그림에서 다음과 같이 나타납니다.
오른쪽에서 왼쪽으로, 구조는 4개의 계층을 제약하며, 각각의 계층은 공급망의 구성원을 묘사합니다.
- 1계층: OEM(Original Equipment Manufacturers)
- 2계층: 1티어 공급업체
- 3계층: 2티어 공급업체
- 4계층: 반도체 공급업체
모든 계층은 전세계적인 수준에서 집계된 것으로, OEM은 글로벌 차원의 모든 원 장비 제조업체를 나타내고, 반도체 제조업체는 모든 글로벌 반도체 제조업체를 나타내는 식입니다. 위의 그림을 통해, 이 공급망의 정보 흐름은 위쪽으로 전파되는 반면, 제품의 물리적 흐름은 공급망의 아래쪽으로 전파되고 있음을 알 수 있습니다.
4개의 계층은 시뮬레이션 모델에서 특별히 모델링되었습니다. 각각의 계층은 다음 단계에 출력되기 전에 여러 제어 루프로 입력을 전달합니다. 서로 다른 계층은 예측, 생산용량, 재공품, 재고, 미제주문, 공급 라인 관리 등의 동일한 구성요소에 대해 상이한 변수를 가지고 있습니다.
이 공급망 모델에서 우리는 반도체 공급업체의 보유량은 실리콘 공급업체에 의해 보장되므로 무한하다고 가정합니다.
각 계층의 시스템 다이내믹스의 기존 구조에는 다음과 같은 여러 루프가 있습니다.
공급망 모델의 자료 입력을 위해 엔지니어들은 과거의 데이터를 사용하였습니다. 이를 통해 모델 검증 및 시나리오 테스트를 위한 기반이 만들어졌습니다.
코로나19 위기 당시 경차의 판매량은 크게 하락했고 차량당 전자 내장품 수량은 점진적으로 증가하였습니다. 두 요소 모두 반도체 시장의 수요에 큰 영향을 미쳤습니다.
End-to-end 공급망 모델에는 다음과 같은 시나리오 분석 수행 시 상이한 시나리오와 다양한 변수의 조금씩 달라진 변형 버전을 선택할 수 있는 시뮬레이션 대시보드가 있습니다.
결과
공급망 모델 결과에서, 우리는 수요의 하락이 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.
코로나19 판데믹 기간동안 반도체 수요가 붕괴된 후, 주문량은 최종 시장의 수요 회복으로 인해 빠르게 반등합니다.
- 시뮬레이션 모델의 결과는 경차 판매에 대한 최종 시장의 변화가 명백하게 증폭되고 있음을 보여줍니다. 코로나19 위기 동안 공급망에 상향 흐름이 많아질 수록 수신한 수요 신호가 더 크게 감소합니다.
- 최종 시장의 회복 단례는 수요 증가의 높은 증폭을 보여줍니다. 반도체 계층의 들어오는 수요는 2티어와 비교하여 2배의 증폭으로 최종 시장의 수요를 약 40% 초과합니다.
재고의 회복은 회복 기간 동안의 긴 주기와 높은 수요로 인해 어렵우며, 이는 반도체의 부족으로 이어집니다.
- 반도체 계층의 재고가 하향 공급망 파트너의 주문 취소로 인해 상승합니다. 반도체 계층의 재고는 긴 주기로 인해 유연성 확보가 불가합니다.
- 위기 회복 국면에서 반도체 계층의 재고량은 불충분합니다. 생산 용량의 제약과 하향 계층의 높은 수요로 재고량은 느린 속도로 회복합니다.
상이한 계층과 변수에 대한 민감도 분석은 전반적인 공급망의 증가하는 실적의 향방을 나타냅니다. 상이한 행동 변수는 2티어 공급업체에 대한 미제주문량에 다양한 영향을 미쳐 전체 공급망의 칩 부족이 나타나게 됩니다. 더욱 최신 정보이고 시차가 줄어들수록 미제주문량이 줄어듭니다.
테스트와 분석의 결과로, 인피니온의 공급망 엔지니어들은 다음과 같은 다양한 통찰력을 얻었습니다.
- 공급망의 수요 증촉 및 진동 증폭은 회복 시나리오와 개별 계층의 행동 변수에 따라 달라집니다.
- 공급망의 상위 구성원은 수요 붕괴로 인해 가장 고통 받고 있으며 평형 회복이 더 오래 지속될 수 있습니다. 수요가 감소하는 기간 동안의 반응은 수요 회복에 대처하는 능력에 영향을 미칩니다.
- 협력과 신뢰는 채찍 효과의 억제에 중요합니다. 주문 행동, 재고 범위, 선행 커뮤니케이션의 측면에서의 의사소통은 상황을 개선할 수 있습니다.
- 인피니언에서는 VMI KPI 개선 개념이 만들어져 하향/상향 근본 원인에 대한 더 많은 통찰력을 갖게 되었습니다.
이 사례 연구는 2021 애니로직 컨퍼런스에서 인피니언의 압델가파 이스마일과 한스 엠이 프리젠테이션한 내용에서 가져왔습니다.
이 슬라이드는 PDF(영문)로 사용할 수 있습니다. 이전 모델링 기술과의 비교를 원하는 경우, 2012 인피니언 반도체 공급망 연구를 참조하십시오.