주요 시사점
비용을 최적화하는 동시에 디지털화, 회복 탄력성, 지속 가능성을 위해 공급사슬을 혁신하는 기업들은 강력한 혁신과 경쟁우위의 원동력을 창출하게 될 것이다.
BCG의 연구를 통해 다음과 같은 사실이 밝혀졌다:
- 디지털화는 특히 공급사슬 선도기업이 되고자 하는 기업들에 있어 중요하며 이러한 기업들은 반드시 디지털화 노력을 확대, 적용하는 데 투자하여 AI와 머신러닝 등의 도구를 통한 신속한 의사결정과 적응이 가능하도록 만들어야 한다.
- 회복 탄력성을 창출하기 위해서는 네트워크, 상품 설계, 소싱 전략, 계획 수립을 포함하는 포괄적인 혁신 프로그램이 필요하다.
- 공급사슬은 ESG와 넷제로 목표 달성에 있어 필수적인 요소이다.
- 자본지출이 많은 산업의 경우에 공급사슬은 가장 큰 비용 요소 중 하나이므로 엄청난 가치 창출 잠재력을 가지고 있다.
- 공급사슬 혁신은 기본 역량 구축, 디지털 생태계 개발, 지속적인 혁신을 의미하게 될 것이다. 그 결과는 다양한 혼란에도 견딜 수 있는 공급사슬로 나타날 것이다.
다음은 BCG의 Build for the Future 시리즈의 일환으로, 전 세계 주요 기업의 디지털 혁신에 대해 실시된 3년간의 연구 조사 결과를 토대로 한다.
공급사슬은 이사회의 주요 현안이 되었으며 팬데믹 관련 원자재 부족 현상과 비용 증가로 인해 그 중요성이 더욱 커졌다. 이와 동시에 CEO들은 투자자들에게 공급사슬을 단지 잠재적인 리스크 요인뿐만 아니라 혁신과 경쟁우위의 원동력으로써 강조해 왔다. 이러한 논의를 계기로 많은 기업이 미래의 공급사슬에 디지털화, 회복 탄력성, 지속 가능성에 대한 대규모의 투자를 하게 되었다. 이에 성공을 거두는 기업들은 다양한 혼란을 견딜 수 있는 공급사슬을 구축하여 미래를 선도해 나갈 것이다. (“Build for the Future” 참조)
BUILD FOR THE FUTURE
지난 3년간, BCG는 디지털 혁신의 성공과 성공의 원인에 관한 연구를 진행해 왔다. BCG는 연구의 마지막 단계에서 BCG가 참여한 100여 건의 디지털 혁신 사례들에 대한 체계적인 세부 분석을 실시하고, 디지털 혁신을 실시한 기업의 임원 725명을 대상으로 하는 외부 연구로 이를 보완했다. 이렇게 결합된 데이터 세트의 범위는 전 지역, 산업 부문, 디지털 혁신 유형들을 포괄한다.
BCG는 가장 최근의 서베이에서 모든 참여자에게 다음 사항들에 대해 질문했다:
- 성공의 근간이 되는 다섯 개 분야
- 혁신 노력의 중점 사항
- 혁신 노력의 성공도
- 잠재적으로 영향을 미치는 50여 개 역량 각각의 정도
BCG는 이를 통해 얻은 데이터 세트를 이용해 충분히 잘 구축되었을 경우 어떠한 역량의 조합이 미래에 대한 준비에 가장 큰 영향을 미쳤는지, 그리고 어떠한 조합이 미래에 대비해 잘 구축된 조직들을 혼란에 처할 시 실패할 가능성이 더 큰 조직들과 차별화시켰는지에 대해 분석했다. 이러한 분석을 통해 여섯 가지의 특징들이 도출되었으며 BCG는 이러한 특징들이 선도 기업들의 특징을 가장 잘 설명해 준다고 생각한다.
이 연구를 통해 BCG는 미래의 공급사슬을 구축하기 위해 기업들이 반드시 가야 하는 길을 파악했다. 이러한 기업들이 ‘무엇을 할 필요가 있는가’라는 도전과제(부문별로 가장 큰 가치를 촉진하는 이니셔티브 파악)와 이를 어떻게 할 것인가라는 도전과제(성공을 촉진하는 역량과 이에 대한 신속한 구축 방법 파악)를 조화시킬 방안을 모색했다. CEO는 이러한 새로운 플레이북을 기업별 변화 어젠다에 맞추어 조정할 수 있다. Build for the Future 캠페인에 대한 자세한 사항은 여기를 참조
성공적인 공급사슬은 수요 변동, 고금리, 무역 정책, 자연재해, 노동력 부족 등 다양한 혼란들을 이겨낼 수 있을 것이다. 자체 제작과 외부 조달을 택할 것인지에 대한 의사 결정, 내부 리스크 평가, 내부 디지털 성숙도, 벤더 파트너십과 관련된 마이크로 트렌드들을 견뎌낼 것이다. 또한, 혁신을 촉진하고 새로운 비즈니스 모델에 영감을 주며, 상당한 경쟁 우위를 제공할 것이다. 다음은 BCG의 연구 결과가 시사하는 사실들이다.
- 헬스케어, 산업재, 포장 소비재, 에너지 등 자본지출이 큰 산업의 경우에 공급사슬은 가장 큰 비용 요소 중 하나이므로 엄청난 가치 창출 잠재력이 있다.
- 디지털화(AI 및 머신러닝(ML) 등), 회복 탄력성(충격 흡수 및 신속한 회복 능력), 지속 가능성(ESG 및 넷제로 목표 등)의 세 가지 핵심 요소들이 미래의 공급사슬 성공을 좌우한다. 그럼에도 불구하고 비용 절감, 민첩성, 서비스 품질 등 전통적인 공급사슬의 우선순위들은 여전히 성공의 필수 요소로 남아 있다.
- 디지털화는 공급사슬 선도기업이 되고자 하는 기업들에 있어 특히 더 중요하며, 이들은 반드시 그러한 노력의 확대에 걸림돌이 되는 요소들을 극복해야 한다. 많은 기업이 AI와 ML에 막대한 투자를 하고 있으나 그 잠재적 가치를 대규모로 충분히 실현하지는 못하고 있다. 또한, 선도 기업은 공급사슬 전반에서 신속하게 생성형 AI를 활용하고 있다.
- 회복 탄력적인 공급사슬을 구축하기 위해서는 충격을 더 잘 처리할 수 있는 포괄적인 프로그램이 필요하다. 그러한 프로그램은 네트워크 및 상품 설계, 소싱 전략, 계획 수립으로 구성된다. 또한, 혼란이 발생하면 모니터링, 예측, 위기 대응을 통해 신속하게 조처할 수 있어야 한다.
- 공급사슬은 ESG와 넷제로 목표 달성의 필수 요소이다. 세계 산업별 공급사슬 그룹 중 여덟 개가 글로벌 탄소 배출량의 50% 이상을 차지한다.
수치로 보는 현황
미래에 대비하는 공급사슬을 구축하는 일은 복잡하고 다면적인 프로세스이다. 보기에서 알 수 있듯이 BCG가 분석한 기업 중 그러한 여정에서 상당한 진전을 이룬 기업은 상대적으로 소수에 불과하다.
공급사슬 선도기업이 되기 위한 단계들
디지털화, 회복탄력성, 지속 가능성, 비용 효과성을 갖춘 공급사슬을 구축하기 위해서는 기업들이 디지털화에 더욱 투자해 AI와 머신 러닝 등의 도구를 통한 신속한 의사결정과 적응을 지원할 필요가 있다. 이들은 오늘날의 인류 보편적 도전과제들의 요구사항에 부응하는 지속 가능한 공급사슬을 창출해야 한다. 또한, 언제나 비용에 주의를 기울여 가능한 경우에는 혁신 과정의 전반에서 비용을 줄여나가야 한다.
[1] 기본 역량 구축
이러한 여정의 초반에 있는 기업들은 반드시 데이터를 토대로 하는 공급사슬 전략을 수립해야 한다. 이들은 공급사슬에 대한 진단부터 시작해야 하며 이는 재무 및 운영 측면의 성과에 초점을 맞추고 가능한 경우에는 업계 모범 사례를 이용하는 내외부의 벤치마킹을 포함해야 한다. 그로 인한 결과는 목표를 수립하고 향후 단계들에 대해 정의하며 우선순위를 설정하는 데 도움이 될 것이다. 이 프로세스의 핵심 부분은 기업이 강력한 가치를 창출하고 새로운 디지털 업무 수행 방식을 개발하는 활용 케이스들을 파악하는 것이며 여기에는 디지털 인재의 채용 및 교육이 포함되어야 한다.
[2] 디지털 생태계 개발
더 나아가 혁신을 확대 적용하기 시작하는 기업의 경우에는 데이터 기반의 공급사슬 생태계를 개발할 것을 제안한다. 공급사슬은 복잡하므로 최적의 생태계는 내외부 이해당사자들 간의 광범위한 협업을 특징으로 해야 한다. 공급사슬 내의 디지털 채널 개발은 그러한 협업에 크게 도움이 될 것이며, 이러한 채널들은 생태계 전반의 데이터를 종합함으로써 가치 사슬의 전 측면에 대해 360도의 가시성을 창출해야 한다.
[3] 지속적인 혁신
기업들이 디지털 혁신을 확대하는 것에서 진정으로 미래를 위해 구축된 공급사슬을 창출하는 것으로 발전해 감에 따라 BCG는 의사결정을 위한 인텔리전스 시스템을 구축할 것을 제안한다. 그러한 시스템은 AI와 ML을 이용해 데이터나 패턴을 흡수하고 제안사항을 제공하며 신속한 의사결정을 지원함으로써 회복 탄력적이고 지속 가능한 공급사슬을 보장하는 데 도움이 될 것이다.
성공적인 공급사슬 구축의 실제 사례
[1] 주요한 수요에 대한 충족
한 글로벌 메디테크 기업은 팬데믹 기간 일부 핵심 제품에 대한 기하급수적인 수요 증가를 경험했다. 이에 따라 신속한 생산 규모의 확대가 필요했다. 그러나 원자재 재고량과 1차(tier one) 공급업체와 하도급 제조업체의 재고량에 대한 예측이 제한적이었기 때문에 생산 규모 확대에 한계가 있었다. 이는 분명 잠재적인 공급 병목현상과 제약에 대한 리스크 경보, 실시간 수요 예측이 모두 필요한 상황이었다.
이 문제는 세 개의 컨트롤 타워를 통한 솔루션으로 해결되었다. 이제 이 회사는 수요 시그널과 확대 자재명세서에 따른 스마트 알림을 받고 있으며, 이를 통해 부품 할당 최적화 및 모든 생산 제약 요소에 대한 12주 예측이 가능하게 되었다. 또한, 1차 공급업체의 판매나 운영 계획 데이터를 자사의 데이터에 반영함으로써 잠재적인 제약 상황에 대한 가시성도 확보하게 되었다.
[2] 복잡한 생산 네트워크의 관리
한 산업재 대기업은 각기 다른 장소에 위치하고 우선순위가 다른 팀들 간의 운영 칸막이 현상이라는 문제에 처해 있었다. 이에 따라 잉여 재고, 서비스 문제, 네트워크 전반의 생산 손실이 초래되었다. 이 회사는 전체 시스템 흐름 시뮬레이션(최대 12주 예측)이나 완화 조치 메뉴와 함께 공급사슬의 모든 측면을 상세하게 디지털로 보여주는 “디지털 트윈”을 만들어 문제를 해결했다.
그 결과 이제는 잠재적인 병목 현상, 생산 손실, 재고 감소, 인력 수요에 대한 예측 데이터를 토대로 더 나은 정보에 근거한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었으며 필요시에는 AI 기반의 의사결정 지원도 받을 수 있게 되었다.
