고객 스토리
수학적최적화로 재고관리 및 운송 효율을 극대화하는 답을 찾다
2024.07.08
KT&G는 1987년 설립된 대한민국의 대표 기업으로 담배, 인삼, 건강기능식품 등을 제조합니다. 국내 담배 시장 점유율 1위를 차지하고 있고, 해외 50개국에서 사업을 진행하며 NGP(전자담배), 해외궐련, 건기식 등 3대 핵심 사업의 성장세 확대와 함께 글로벌 톱티어 기업으로 도약하고 있습니다.
KT&G는 최근 운송 및 물류 비용 감소를 위해 LG CNS의 최적화 기술을 적용한 운송계획 최적화 시스템을 도입하였고, 운송 비용 최소화, 안정적인 재고 관리, 운송 계획 수립 시간이 수시간대에서 수분대로 단축되는 성과를 거두었습니다.
01. 수학적 모델링 기반으로 결품 및 재고 과잉 최소화
Pain Point
KT&G는 국내 다수의 공장과 지역별 창고들을 보유하고 있으며, 각 공장과 물류창고에는 예상치 못한 수요 증가, 공급 지연, 운송 문제 등으로 인해 재고가 부족해지는 것을 방지하기 위해 ‘안전 재고’기준을 설정하고 있습니다. 재고량이 안전 재고에 미달한 제품이 발생한 경우, 이전에는 담당자의 경험에만 의존해 수작업으로 발주를 진행하여 매일 4-5시간의 업무 시간이 소요되었고 오류 발생 가능성도 높았습니다. 또한 미래수요 평균값으로 재고 보충량을 산정했기 때문에 급격한 수요 변동에 대한 대응이 어려웠으며 이는 재고 부족 상황을 발생시키기도 했습니다.
Solution
LG CNS는 수학적 모델링을 기반창고와 제품 별로 재고 보충 필요량과 시점을 정확하게 판단하여 재고 부족을 방지했고, 제품 발주부터 입고까지 걸리는 Lead Time을 고려하여 발주 시점을 변경했습니다. 또한 일별 수요량 변동을 모두 반영할 수 있도록 시스템을 개선하였고 이를 통해 예외적인 수요 변동 발생 시에도 신속하게 대응하고 결품 및 재고 과잉 상황을 최소화하도록 했습니다.
Change
수작업으로 진행하던 수급 계획 수립을 최적화 솔루션 도입으로 자동화하여 시간을 4~6시간에서 1~10분으로 단축했습니다. 이로 인해 인력 운영 효율성과 업무 생산성이 크게 향상되었습니다. 최적화 솔루션을 통해 제품 리뉴얼, 생산일자에 따른 재고 우선 할당이 가능해졌고, 제품마다 다른 안전 재고와 적정 재고 기준을 적용할 수 있게 되었습니다. 따라서 전체 보충량 중 ‘보충 시급 제품’이 차지하는 비율은 1.6%에서 69%로 증가하여 안정적인 재고 관리가 가능하게 되었습니다.
02. 단 1분 만에 확인 가능한 최소 운임의 배차 계획
Pain Point
재료 공급업체, 공장, 판매처를 연결하는 운송 과정에서 다양한 연계 조건을 고려해야 하는 복잡한 배차문제가 있었습니다. 그리고 담당자가 경험에 의존하여 배차를 수행해 왔기 때문에 운송업체와 사전 계약된 할인 운송비 적용 조건과 거리를 정확히 반영하지 못하여 오류 발생률이 높아지고 운송 비용이 상승 했습니다.
Solution
우선 연계 운송별로 다양한 특징과 제약을 반영하기 위한 최적화 모델을 통해 불필요한 차량 배차를 줄이고 운송 거리를 단축했습니다, 다음으로 조합이 가능한 모든 운송을 대상으로 최소 운임의 배차를 보장하는 최적화 모델을 개발하였는데요. 왕복, 귀로, 순회 등 모든 경우를 종합적으로 탐색하여 누락없이 모든 할인 운송 조합을 찾을 수 있게 하였습니다.
또한 운송량, 운송업체별 할당비율, 예외 사항 등 다양한 제약 조건을 고려하여 현실적인 배차 계획을 수립하고, 예상치 못한 상황에도 빠르게 대응하여 운송 지연 및 비용 증가를 최소화할 수 있게 했습니다.
Change
자동화된 배차 시스템으로 운송 물량과 거리에 적합한 차량을 할당하여 운송 효율성을 극대화하고, 배차 오류를 방지할 수 있었습니다. 또한 과거 운송 실적과 비교했을 때 최적화 모델이 최소 운송비가 보장되는 운송 조합을 찾아낸다는 것을 확인하였습니다.
배차계획 업무를 자동화하여 실행 시간을 1분 미만으로 줄이고, 불필요한 업무를 감소시켜 업무 효율성을 높일 수 있었습니다.
KT&G는 최근 운송 및 물류 비용 감소를 위해 LG CNS의 최적화 기술을 적용한 운송계획 최적화 시스템을 도입하였고, 운송 비용 최소화, 안정적인 재고 관리, 운송 계획 수립 시간이 수시간대에서 수분대로 단축되는 성과를 거두었습니다.
01. 수학적 모델링 기반으로 결품 및 재고 과잉 최소화
Pain Point
KT&G는 국내 다수의 공장과 지역별 창고들을 보유하고 있으며, 각 공장과 물류창고에는 예상치 못한 수요 증가, 공급 지연, 운송 문제 등으로 인해 재고가 부족해지는 것을 방지하기 위해 ‘안전 재고’기준을 설정하고 있습니다. 재고량이 안전 재고에 미달한 제품이 발생한 경우, 이전에는 담당자의 경험에만 의존해 수작업으로 발주를 진행하여 매일 4-5시간의 업무 시간이 소요되었고 오류 발생 가능성도 높았습니다. 또한 미래수요 평균값으로 재고 보충량을 산정했기 때문에 급격한 수요 변동에 대한 대응이 어려웠으며 이는 재고 부족 상황을 발생시키기도 했습니다.
Solution
LG CNS는 수학적 모델링을 기반창고와 제품 별로 재고 보충 필요량과 시점을 정확하게 판단하여 재고 부족을 방지했고, 제품 발주부터 입고까지 걸리는 Lead Time을 고려하여 발주 시점을 변경했습니다. 또한 일별 수요량 변동을 모두 반영할 수 있도록 시스템을 개선하였고 이를 통해 예외적인 수요 변동 발생 시에도 신속하게 대응하고 결품 및 재고 과잉 상황을 최소화하도록 했습니다.
Change
수작업으로 진행하던 수급 계획 수립을 최적화 솔루션 도입으로 자동화하여 시간을 4~6시간에서 1~10분으로 단축했습니다. 이로 인해 인력 운영 효율성과 업무 생산성이 크게 향상되었습니다. 최적화 솔루션을 통해 제품 리뉴얼, 생산일자에 따른 재고 우선 할당이 가능해졌고, 제품마다 다른 안전 재고와 적정 재고 기준을 적용할 수 있게 되었습니다. 따라서 전체 보충량 중 ‘보충 시급 제품’이 차지하는 비율은 1.6%에서 69%로 증가하여 안정적인 재고 관리가 가능하게 되었습니다.
02. 단 1분 만에 확인 가능한 최소 운임의 배차 계획
Pain Point
재료 공급업체, 공장, 판매처를 연결하는 운송 과정에서 다양한 연계 조건을 고려해야 하는 복잡한 배차문제가 있었습니다. 그리고 담당자가 경험에 의존하여 배차를 수행해 왔기 때문에 운송업체와 사전 계약된 할인 운송비 적용 조건과 거리를 정확히 반영하지 못하여 오류 발생률이 높아지고 운송 비용이 상승 했습니다.
Solution
우선 연계 운송별로 다양한 특징과 제약을 반영하기 위한 최적화 모델을 통해 불필요한 차량 배차를 줄이고 운송 거리를 단축했습니다, 다음으로 조합이 가능한 모든 운송을 대상으로 최소 운임의 배차를 보장하는 최적화 모델을 개발하였는데요. 왕복, 귀로, 순회 등 모든 경우를 종합적으로 탐색하여 누락없이 모든 할인 운송 조합을 찾을 수 있게 하였습니다.
또한 운송량, 운송업체별 할당비율, 예외 사항 등 다양한 제약 조건을 고려하여 현실적인 배차 계획을 수립하고, 예상치 못한 상황에도 빠르게 대응하여 운송 지연 및 비용 증가를 최소화할 수 있게 했습니다.
Change
자동화된 배차 시스템으로 운송 물량과 거리에 적합한 차량을 할당하여 운송 효율성을 극대화하고, 배차 오류를 방지할 수 있었습니다. 또한 과거 운송 실적과 비교했을 때 최적화 모델이 최소 운송비가 보장되는 운송 조합을 찾아낸다는 것을 확인하였습니다.
배차계획 업무를 자동화하여 실행 시간을 1분 미만으로 줄이고, 불필요한 업무를 감소시켜 업무 효율성을 높일 수 있었습니다.
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- KT&G 소개
- KT&G 운송계획 최적화 도입 배경 및 효과
- 수학적최적화와 LG CNS 최적화컨설팅 팀
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