통합 데이터 통합을 통한 주문 처리 간소화

주문 처리 이해

주문 처리는 주문이 접수되는 순간부터 배송이 완료될 때까지의 전체 여정을 포괄합니다. 간단하게 들릴지 모르지만 수백만 개의 서로 다른 제품으로 구성된 수천 건의 주문을 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 대규모 조직은 주문, 창고, 운송을 관리하기 위해 여러 시스템을 사용하는 경우가 많은데, 이러한 시스템은 통합이 제대로 이루어지지 않고 사일로화되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 이러한 조직 중 상당수는 복잡한 물류를 처리할 수 있는 광범위한 역량을 활용하여 내부적으로 주문 처리를 관리할 수 있는 리소스를 보유하고 있습니다.

주문 처리의 과제

방대한 제품 카탈로그를 관리하는 기업의 경우 복잡성이 크게 증가합니다. 다양한 운송 수단을 통해 상품을 운송하고, 여러 IT 시스템과 연동하고, 타사 물류 파트너와 협력해야 하므로 운영에 대한 가시성과 통제력을 유지해야 하는 퍼즐을 맞추기란 쉽지 않습니다.

소비자 수요의 변동은 부담을 가중시켜 주문 및 재할당을 신속하게 조정해야 할 수 있습니다. 이 프로세스를 관리하기 위한 시스템이 파편화되어 있고 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 역량이 부족하면 배송 목표를 놓칠 가능성이 높아집니다. 이는 결국 회사의 평판을 떨어뜨리고 수익 흐름에 영향을 미칠 수 있습니다.

최적화 프로세스

주문 처리 최적화에는 출발지에서 최종 고객까지 효율적인 배송을 보장하기 위한 일련의 중요한 단계가 포함됩니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

재고 소싱 및 수령
재고 저장
주문 처리
피킹 및 포장
주문 배송
반품 관리

표준화된 크기와 분류를 준수하는 것은 주문 처리 센터 내의 배송 비용을 평가하는 데 있어 매우 중요합니다. 또한, 주문 처리 프로세스는 끊임없이 진화하는 고객의 기대치와 악천후 및 지정학적 사건과 같은 외부 장애에 직면해 있습니다.

핵심 성과 지표: 온타임 인-풀(OTIF)

주문 처리 효율성을 평가하는 주요 벤치마크 중 하나는 다음과 같습니다. 온타임 인-풀(OTIF) 메트릭. 이 성과 지표는 백분율로 표시되며, 요청된 수량만큼 적시에 배송된 주문의 비율을 측정합니다. OTIF를 이해하고 측정하면 항공 물류 부문 및 유사 산업의 의사 결정자에게 큰 도움이 될 수 있습니다.

OTIF 계산은 일반적으로 간단한 공식을 따릅니다:

OTIF = (정시 및 전액 배송된 주문 수 / 총 주문 수) 100

OTIF 점수 벤치마킹

이상적인 OTIF 점수는 산업과 위치에 따라 다를 수 있지만, 80%에서 90% 정도면 만족스러운 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 많은 기업이 이 벤치마크를 목표로 삼고 있지만 95% 이상의 OTIF를 달성하는 것은 상당한 도전 과제입니다. 특히 공급업체에 엄격한 배송 기대치를 부과하는 대형 유통업체의 경우 OTIF 목표를 달성하지 못하면 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다.

성공적인 주문 처리 전략 개발하기

잘 짜여진 주문 처리 전략은 비용과 비효율을 줄이면서 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 배송 시간, 재고 정확도, OTIF 요율 등 운영에 대한 명확한 기대치를 제시함으로써 기업은 고객 수요에 맞춰 운영을 조정할 수 있습니다. 정기적인 모니터링을 통해 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

인하우스 주문 처리와 아웃소싱 주문 처리 비교

기업은 내부에서 주문 처리를 관리할지, 아니면 3PL(제3자 물류 제공업체)에 아웃소싱할지 중대한 선택의 기로에 서 있습니다. 3PL을 활용하는 것이 일반적인 전략이지만, 기술의 발전으로 인해 기업 내부적으로도 유리한 OTIF 비율을 달성할 수 있게 되었습니다.

창고 주문 처리의 복잡성

최근 450명 이상의 고위 공급망 실무자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 OTIF 비율이 80% 이상인 기업은 1%에 불과했으며, 평균 비율은 62.21%에 불과한 것으로 나타났습니다. 효과적인 주문 처리의 장애물은 주로 대량의 제품 관리, 오래된 계획 도구, 예측할 수 없는 수요 변동과 관련된 미묘한 차이에서 비롯됩니다.

성공을 위한 청사진 조정하기

설문조사에서 주문 처리 최적화와 관련하여 네 가지 핵심 과제가 나타났습니다:

복잡한 SKU 관리: 수많은 SKU(재고 관리 단위)를 관리하면 운영에 부담이 될 수 있습니다. 적시에 올바른 품목을 검색하고 배포하는 것이 복잡해지면 간접비가 증가하고 효율성이 떨어집니다.
비효율적인 계획 도구: 불충분한 계획 도구는 종종 주문 처리 잠재력을 손상시켜 배송 지연과 비용 증가로 이어집니다. 실시간 데이터에 액세스하면 이러한 위험을 크게 완화할 수 있습니다.
수요 변동: 갑작스러운 수요 변화는 예측 작업을 복잡하게 만들고 공급망 중단을 악화시킬 수 있습니다.
반품 관리: 오늘날의 시장에서 반품을 성공적으로 처리하는 것은 상품을 정확하게 재입고하거나 효과적으로 폐기하는 데 필수적입니다.

OTIF 개선을 위한 기술 활용

응답자들이 주문 처리 프로세스를 개선하는 데 중요한 것으로 꼽은 기술은 다음과 같습니다:

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)
수요 예측을 위한 예측 분석
플랫폼 간에 실시간으로 조화로운 데이터 통합
간소화된 교차 솔루션 통합

이러한 기술 발전을 수용하면 재고 관리를 자동화하고 주문 정확도를 높이며 물류 체인 내 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다.

결론

이 분석에서 알 수 있듯이, 많은 조직이 필요한 역량을 갖추고 있음에도 불구하고 복잡한 공급망을 최적화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 기업은 실시간 분석을 위해 신뢰할 수 있는 표준화된 데이터를 활용해야 합니다. 재고 수준 관리는 매우 중요하며, 효과적인 물류와 최적화된 주문 처리 운영은 과도한 품절이나 과잉 재고를 방지하면서 제품 가용성을 보장합니다.

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