구매Data 분석을 통해 어떤 방식으로 전략적 SCM을 운영할 수 있나요?

SCM 관련 데이터 기반 의사결정 경험은 학부 SCM 수업 팀 프로젝트에서 있었습니다. 소규모 전자부품 유통사의 재고 데이터를 받아 분석했는데, SKU별 리드타임과 실제 주문 빈도를 비교하니 전체 SKU의 20%가 재고 회전율의 80%를 차지하는 패턴이 보였습니다. 이를 바탕으로 저회전 SKU의 주문 주기를 늘리고 리드타임이 짧은 SKU의 안전재고를 줄이는 방향을 제안했습니다. 시뮬레이션 결과 재고 보유 비용이 약 18% 절감 가능한 것으로 나왔습니다. 앞으로도 SCM 업무를 할 때 평균값보다 SKU별·구간별 편차에서 개선 포인트를 찾는 방식을 유지하겠습니다.

재고 비효율은 전체 지표가 아니라 분포에 숨어 있습니다. 앞으로도 재고 최적화를 다룰 때 전체 지표 개선보다 개별 SKU 수준에서 이상 신호를 찾는 방식을 유지하겠습니다. 평균이 개선돼도 일부 SKU에서 비용이 집중될 수 있습니다. 수요 예측 정확도를 높이는 것과 안전재고 기준을 조정하는 것은 동시에 진행해야 SCM 전체가 개선됩니다.