공급망 Process Mining

공급망 Process Mining

공급망 process mining으로 조달, 생산, 재고, 유통 과정에서 주문이 어떻게 이동하는지 확인할 수 있습니다. 시스템 간 주문을 추적해 각 인계 지점에서 대기한 시간과 처리 시간에 영향을 주는 요인, 흐름을 개선할 수 있는 지점을 살펴보세요. 제안된 변경 사항을 도입 전에 시뮬레이션하고, 동일한 KPI와 기준선을 사용해 예측 성과와 실제 성과를 비교할 수 있습니다.

공급망을 처음부터 끝까지 살펴봐야 하는 이유는 무엇일까요?

각 부서는 자체 업무를 확인할 수 있지만, 개별 시스템의 보고서만으로는 전체 프로세스를 파악하기 어렵습니다. ERP 시스템에서는 주문이 미결 상태로, 창고 관리 시스템(WMS)에서는 보류 상태로, 운송 관리 시스템(TMS)에서는 계획 미수립 상태로 표시될 수 있습니다. 이런 상태 정보만으로는 단계 사이에서 주문이 얼마나 대기했는지, 지연이 다음 인계에 어떤 영향을 줬는지 알 수 없습니다.

ProcessMind는 이러한 시스템의 이벤트 데이터를 하나의 프로세스 화면으로 연결합니다. 활동 순서를 확인하고 병목과 재작업을 찾아 같은 흐름에서 주문별 이동 경로를 비교할 수 있습니다.

시스템별로 확인할 활동과 추출할 테이블 및 타임스탬프 필드를 알아보려면 공급망 프로세스 가이드를 참조하세요.

시스템 다섯 곳에서 주문 하나의 흐름을 어떻게 확인할까요?

고객 주문 하나를 선택해 접수부터 조달, 생산, 창고 운영, 배송까지 추적해 보세요. 각 시스템은 자체 활동을 기록합니다. 공통 주문 번호를 사용하면 이벤트를 하나의 추적으로 연결하고 인계 사이에 걸린 시간을 확인할 수 있습니다.

이 표는 조사할 지점을 제안할 뿐, 측정 결과를 보여주지는 않습니다. 이벤트 데이터에서 각 인계 지점의 실제 대기 시간을 확인할 수 있습니다. 추적 데이터를 통해 지연으로 인해 다음 계획 실행이나 배송을 놓쳤는지도 살펴볼 수 있습니다.

이 화면을 만들려면 주문 번호를 케이스 ID로 사용하고 주문 진행 상황을 기록하는 시스템의 이벤트를 결합하세요. 케이스 탐색기에서 개별 주문의 단계와 단계 사이에 걸린 시간을 확인할 수 있습니다. 변형 분석으로 주문별 경로를 비교하고, 적합성 검사로 실제 프로세스와 설계된 흐름이 다른 지점을 찾을 수 있습니다.

공급망에서 대기 시간이 쌓이는 곳은 어디일까요?

인계 지점을 확인할 수 있다면 주문을 비교해 반복되는 지연을 찾아보세요. 다음과 같은 영역을 살펴볼 수 있습니다.

• 주문 접수 및 신용 보류: 자동 확인에서 예외가 발견되면 수동 검토를 기다릴 수 있습니다.
• 계획 예외: 부족분이나 수요 변화로 주문이 표준 계획 흐름에서 벗어날 수 있습니다.
• 구매 주문 승인: 승인권자가 부재해 조달이 지연될 수 있습니다.
• 입고 및 적치: 서류 대조나 입고 기록을 기다리는 동안 재고가 도크에 머물 수 있습니다.
• 피킹 및 포장: 작업자가 있어도 다음 창고 작업 차례를 기다릴 수 있습니다.
• 운송 예약 및 도크 일정: 운송사, 도크 시간 또는 통합 적재를 기다릴 수 있습니다.
• 반품 및 재작업: 재피킹, 파손 상품, 대변 메모로 주문 단계가 늘어날 수 있습니다.
• 기준 데이터 불일치: 단위 환산, 자재 번호 또는 공장 코드의 차이로 수동 수정이 필요할 수 있습니다.

엔드투엔드 화면에서 이러한 이벤트를 연결해 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어 신용 보류로 주문이 지연되어 통합 적재를 놓쳤는지, 그로 인해 주문당 운송비가 달라졌는지 확인하세요.

공급망 process mining에는 어떤 데이터가 필요할까요?

먼저 공급망 시스템에 이미 기록된 이벤트 데이터를 활용하세요. 각 이벤트에 다음 정보를 포함합니다.

• 케이스 ID: 추적 대상인 판매 주문, 구매 주문 또는 배송을 식별합니다. 케이스를 주문 단위로 볼지 주문 품목 단위로 볼지 정하고, 같은 기준을 일관되게 적용합니다.
• 활동 이름: 주문 생성, 신용 확인 통과, 입고 전기, 피킹 확인, 배송 예약 등 발생한 일을 나타냅니다.
• 타임스탬프: 각 활동의 시간을 일관된 시간대와 형식으로 기록합니다.
• 속성: 공장, 운송사, 지역, 자재 그룹, 고객 세그먼트, 주문 금액, 긴급 처리 여부 등 주문 비교에 필요한 정보를 포함합니다.

데이터 매핑 가이드에서 ProcessMind에 열을 결합하는 방법을 확인하세요. 일반적인 소스 시스템과 내보내기 방법은 데이터 출처 안내를 참조하세요.

공급망 성과를 추적하는 데 어떤 KPI가 도움이 될까요?

프로세스 화면을 운영팀이 이미 추적하는 지표와 연결하세요. 데이터와 목표에 따라 다음 항목을 모니터링할 수 있습니다.

• 주문부터 배송까지의 처리 시간, 실제 작업 시간과 대기 시간으로 구분
• 정시 완전 배송(OTIF) 또는 완전 정시 배송(DIFOT), 주문 지연 사유 포함
• 완벽 주문 비율, 주문 완전성, 정시 배송, 상품 상태, 송장 정확도 포함
• 긴급 처리 비율, 수동 개입을 위해 주문이 표준 흐름에서 벗어나는 빈도
• 자재 그룹별 재고 일수 및 재고 부족 발생 빈도
• 재작업 및 반품 비율, 각 반복 처리에 추가되는 시간 포함
• 계획된 통합 적재와 비교한 주문 또는 적재당 운송 비용.

ProcessMind의 시간 지표를 사용하면 단계별 처리 시간과 대기 시간을 확인하고 대시보드 KPI를 구성하는 수치를 살펴볼 수 있습니다.

분석 결과를 실행으로 어떻게 연결할까요?

1. 프로세스를 분석합니다. 조달, 재고, 물류, 유통의 이벤트 데이터를 결합합니다. 실제 흐름을 매핑해 주문이 대기하거나 되돌아가거나 예상 경로에서 벗어나는 지점을 찾습니다. 처리 시간, 지연, 품절, 과잉 재고, 운송비와 관련된 단계에 집중합니다.

2. 프로세스를 모델링합니다. BPMN 2.0으로 현재 흐름을 문서화하고 운영, 공급망, IT 팀 간에 내용을 조율한 뒤 목표 프로세스를 정의합니다. 의사결정 지점과 인계 방식을 명확히 하고 변경 효과를 평가할 KPI를 합의합니다.

3. 제안된 변경을 시뮬레이션합니다. 리소스를 투입하기 전에 승인 경로, 인력 수준, 창고 규칙, 운송 옵션, 재고 정책을 달리한 시나리오를 비교합니다. 기준선을 사용해 처리 시간과 다른 KPI의 예상 변화를 평가합니다. 가정 분석과 시뮬레이션 실행 가이드에서 시나리오 설정과 예측 수치 생성 방법을 확인하세요.

4. 예측과 실제 결과를 비교합니다. 도입 전에 예상 효과를 기록합니다. 변경 후에는 같은 KPI를 기준선과 비교해 측정합니다. 이를 통해 실제 성과가 예측과 일치하는지 일관된 방식으로 평가할 수 있습니다.

공급망 process mining으로 무엇을 확인할 수 있을까요?

확인할 수 있는 내용은 이벤트 데이터, 프로세스 복잡성, 실제 적용한 변경 사항에 따라 달라집니다. 공급망 process mining을 활용하면 인계 지연을 찾고, 재작업을 조사하고, 프로세스 변형을 비교하며, 도입 전에 변경안을 시험할 수 있습니다.

대기와 재작업이 많거나 불필요한 편차가 있는 프로세스는 처리 시간을 20–40% 줄일 여지가 있을 수 있습니다. 이 범위는 계획을 위한 참고치이지 예측이나 보장이 아닙니다. 이벤트 데이터와 KPI를 사용해 가능성을 평가하고, 변경 후 예측 성과와 실제 성과를 비교하세요.

어떻게 시작하면 좋을까요?

주문 이행, 구매부터 지급까지, 재고 보충, 창고 운영, 운송 계획 등 공급망 프로세스 하나와 측정 가능한 문제를 선택하세요. 케이스 ID, 활동, 타임스탬프, KPI를 정합니다. 그런 다음 소수의 주문을 처음부터 끝까지 추적해 대기 지점과 살펴봐야 할 인계를 찾습니다.

프로세스를 운영하는 담당자와 추적 데이터를 함께 검토하세요. 타임스탬프만으로 알기 어려운 예외 상황을 설명해 줄 수 있습니다. 주요 문제에 합의한 다음 실현 가능한 변경안을 모델링하고, 예상 효과를 시뮬레이션해 기록합니다. 도입 후에는 실제 처리 시간, 서비스 수준, 재고 비용, 수작업 시간을 기준선과 비교합니다.

주문 단위의 흐름을 자세히 보려면 주문 관리 활용 사례를 확인하세요. 분석 계획은 프로세스 분석 방법을 읽어보세요. 개별 주문 추적 데이터를 검토하는 방법은 케이스 탐색기 문서를 참조하세요.

주문 하나를 처음부터 끝까지 추적하세요: /freetrial