이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
판재처럼 규격이 다양하고 절단 손실이 발생하는 자재는 수요 예측 정확도가 재고 효율에 직접 영향을 준다고 생각합니다. 제가 기준으로 삼겠다고 생각하는 건 세 가지입니다. 첫째, 과거 소비 이력—최소 6개월 이상의 실소비 데이터를 기반으로 이동 평균을 산출합니다. 둘째, 생산 일정 연동—확정된 생산 계획의 BOM을 기준으로 필요량을 역산해 발주 시점을 정합니다. 셋째, 리드타임 버퍼—공급사 납기 이력을 보고, 변동이 큰 공급사에는 버퍼를 더 두는 방식입니다. 판재는 규격 단위로 발주하기 때문에 소요량이 0.8장이면 1장을 발주해야 하는 구조라, 단순 합산 외에 절단 로스 계수도 반영해야 한다는 점을 이론으로 배웠습니다. 실무에서 이 계수를 직접 검증해 나가겠습니다.
판재 재고의 수요를 예측한다면, 저는 과거 출하량만 보지 않고 고객의 생산 계획을 함께 보는 기준을 세우겠습니다. 수업에서 배운 건, 원자재는 제조 고객의 생산 일정에 따라 필요량이 정해지는데 과거 출하만으로 예측하면 고객이 생산을 바꾼 신호를 늦게 반영해 결품이나 과잉이 생긴다는 점이었습니다. 그래서 저는 확정된 생산 계획에서 필요량을 역산하고, 과거 소비 이력은 그 보조로 두는 상향식 접근을 떠올립니다. 판재는 규격 단위로 발주해 소요가 0.8장이어도 1장을 시켜야 하는 구조라, 절단 로스 계수도 함께 반영해야 한다고 배웠습니다. 다만 제 한계도 분명합니다. 고객 생산 변경이나 시장 가격 사이클을 교차해 선행 예측을 짜는 건 실제 데이터가 있어야 가능한데, 저는 거기까지 닿진 못했습니다. 그래서 출하 추세가 아니라 생산계획 연동을 출발점으로 두려 합니다.
판재 재고 예측에서 제가 한 번으로 끝내면 안 된다고 보는 건 예측이 빗나간 정도를 다시 보는 일입니다. 원자재는 리드타임이 길고 단위 발주량이 커서, 예측이 어긋나면 결품이든 과잉이든 타격이 큽니다. 그래서 저는 예측치와 실제 소비를 매번 비교해 어느 규격에서 얼마나 빗나갔는지를 기록하고, 그 오차를 다음 예측에 반영하는 절차를 생각합니다. 변동이 큰 공급사나 규격에는 안전재고 버퍼를 더 두는 식으로 보완합니다. 한 번 세운 기준을 고정하지 않고 오차로 고쳐 가는 셈입니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 예측 오차를 지표로 삼아 모델을 체계적으로 개선하는 건 데이터가 충분히 쌓이고 도구가 받쳐 줘야 하는데, 저는 자료로 원리를 이해하는 단계입니다. 그래서 예측을 단발 추정이 아니라 오차를 의식하며 다듬는 일로 보려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 타라TPS 구매·SCM 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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