이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
공급망 수업 프로젝트에서 CPFR 시뮬레이션을 팀 단위로 진행했습니다. 협력사 역할과 구매사 역할을 나눠서 수요 예측 데이터를 공유하고 함께 재고 계획을 세우는 과정을 경험했습니다. 가장 어려웠던 건 양쪽의 예측이 다를 때 어떻게 합의하느냐였습니다. 일방적으로 수치를 맞추기보다 차이가 발생한 원인을 분석하고 기준을 세우는 방식으로 접근하자 협업이 더 원활해졌습니다. 이 경험에서 CPFR의 핵심은 데이터 공유 자체보다 그 데이터를 해석하는 기준을 맞추는 것이라는 걸 배웠습니다. 실무에서도 이 원칙을 가져가고 싶습니다.
데이터 공유보다 해석 기준을 맞추는 것이 CPFR의 핵심이라는 원칙을 이 경험에서 얻었고, 실무에서도 그 방식으로 협력사와 소통하고 싶습니다.
CPFR 시뮬레이션에서 양측 수요 예측이 처음부터 맞지 않는 것이 당연한 출발점이었습니다. 구매사는 마케팅 캠페인 영향을 반영한 예측을 갖고 있고, 협력사는 생산 리드타임 기반 보수적 예측을 갖고 있어서 두 숫자 사이에 항상 간격이 있었습니다. 예외 임계값을 설정하고, 그 범위를 벗어나는 항목만 집중적으로 협의하는 예외 관리 방식을 적용했더니 협의 시간이 줄었습니다. 모든 항목을 매번 협의하면 회의가 길어지고, 작은 차이에 과도한 시간이 쓰였습니다.
예외 관리가 협업 효율을 높입니다. 임계값이 협의 범위를 좁혀줍니다. 예측 공유보다 예외 정의가 더 중요합니다.
CPFR 협업에서 처음부터 전체 수요 계획을 공유하는 것은 신뢰가 없으면 작동하지 않는다는 것을 시뮬레이션에서 배웠습니다. 협력사 역할을 맡은 팀은 예측 데이터를 공유하면 협상력이 낮아질 것을 우려했고, 초반에 데이터 공유를 꺼리는 상황이 생겼습니다.
먼저 작은 단위(특정 SKU 2개)로 파일럿 협업을 시작하고, 그 결과로 재고가 줄었다는 것을 수치로 보여주면서 신뢰가 형성됐습니다. 신뢰 없이 프로세스를 강요하는 것보다, 작은 성공이 협업 범위를 넓힙니다. 작은 파일럿이 신뢰를 만듭니다. 수치가 협력을 이끕니다. 데이터 공유 신뢰가 CPFR의 전제입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 SCM·공급망 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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