이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자동발주 툴을 다루면서 안전재고 기준이 현실과 맞지 않아 과발주가 반복되는 문제를 개선한 경험이 있습니다. 툴이 설정해둔 기준값은 몇 년 전 데이터 기반이었는데, 그 사이 수요 패턴이 바뀌어 있었습니다. 저는 최근 6개월 출고 데이터를 뽑아서 품목별 평균 소진 속도와 리드타임을 다시 계산했고, 기준값 조정 제안서를 만들어 구매 팀장님께 드렸습니다.
승인 후 상위 30개 품목의 기준값을 수정했고, 그 분기 과발주 건수가 직전 분기 대비 34% 줄었습니다. 팀에서는 재고 회전율이 소폭 올랐다는 피드백도 받았습니다. 혼자 툴을 바꾼 건 아니었고, 데이터 분석과 제안 부분이 제 역할이었습니다. 그 경험 이후로 자동화 툴도 주기적으로 기준값을 점검해야 한다는 생각이 생겼습니다.
자동발주 툴을 사용하면서 발주 누락이 반복되는 품목을 잡아낸 경험이 기억에 남습니다. 시스템이 자동으로 발주를 넣어주는데도 특정 품목의 재고가 계속 떨어지는 상황이 이어졌습니다. 로그를 뒤져보니 그 품목들이 발주 트리거 조건에서 제외된 채로 설정돼 있었습니다. 최초 셋업 때 품목 분류를 잘못 입력한 것이 원인이었고, 이후로는 시스템이 해당 품목을 자동 대상에서 빼놓은 상태였습니다. 수동으로 재설정하면서 그 품목 그룹 전체의 재고 공백이 사라졌고, 현장에서 '그 품목이 갑자기 왜 이렇게 잘 들어오냐'는 얘기가 나왔습니다. 이 경험에서 배운 건 자동화 시스템은 셋업 오류를 스스로 잡아주지 않는다는 겁니다.
정기적으로 설정값 자체를 검증하는 루틴이 없으면 시스템이 정상처럼 보여도 조용히 구멍이 생길 수 있다는 걸 알게 됐습니다.
자동발주 툴을 쓰면서 리드타임이 들쑥날쑥한 품목에서 재고 부족이 반복됐던 상황이 기억납니다. 툴은 고정된 리드타임 값을 기준으로 발주 시점을 계산했는데, 실제 납기는 공급사 상황에 따라 3일에서 10일까지 편차가 컸습니다. 저는 최근 6개월 납기 이력을 품목별로 정리해서, 리드타임을 고정값 대신 최대값 기준으로 설정하자고 제안했습니다. 보수적으로 잡아두면 재고가 약간 더 쌓이는 단점이 있지만, 재고 공백으로 인한 긴급 수배 비용이 훨씬 크다는 근거를 함께 가져갔습니다. 팀장님 승인을 받아 해당 품목 그룹에 적용했고, 그 이후로 긴급 발주 건수가 눈에 띄게 줄었습니다. 자동화 툴이 모든 걸 해결해주는 게 아니라 툴이 전제하는 조건값 자체를 현실에 맞게 유지하는 것이 운영자의 역할이라는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 SCM·공급망 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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