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Manhattan Active Inventory 재고 최적화를 위한 6단계 가이드

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Manhattan Active Inventory의 재고 관리 최적화

많은 기업이 잦은 품절, 과잉 재고, 느린 상품 이동과 같은 문제로 재고 운영에 어려움을 겪습니다. ProcessMind는 프로세스 데이터를 분석해 비효율의 원인을 정확히 찾아냅니다. 실무에 적용할 수 있는 개선 방안을 제시해 운영 비용을 줄이고 재고 수준을 최적화하며 주문 이행 성과를 높일 수 있도록 돕습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

Manhattan Active Inventory에서 재고 관리를 최적화해야 하는 이유

Manhattan Active Inventory와 같은 고급 시스템을 사용하더라도 운영 효율을 높이려는 기업은 재고 관리에서 여러 어려움에 직면합니다. 복잡한 글로벌 공급망, 수요 변동, 수많은 SKU를 정확하게 관리해야 하는 부담은 수익성을 떨어뜨리는 비효율로 이어질 수 있습니다. 재고 보유 비용, 품절, 과잉 재고, 비효율적인 내부 이동은 사소한 불편에 그치지 않습니다. 수익과 고객 만족도에 직접 영향을 줍니다.
재고 프로세스 최적화는 비용 절감에만 그치지 않습니다. 운영의 회복력을 높이고 서비스 수준을 개선하며, 자본이 움직이지 않는 자산에 묶이지 않도록 하는 일입니다. Manhattan Active Inventory에서 재고가 실제로 어떻게 이동하는지 파악해야 비효율이 발생하는 지점을 찾아내고 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

process mining으로 효율 개선

process mining은 데이터에 기반해 Manhattan Active Inventory의 실제 재고 프로세스를 분석하고 이해하는 방법입니다. 'Inventory Batch/Lot'을 케이스 식별자로 사용하면 입고부터 출고 또는 소비까지 각 배치의 전체 흐름을 확인할 수 있습니다. 이 관점은 이론적인 프로세스 맵을 넘어 실제로 발생한 모든 활동, 의사결정 지점, 지연을 정확하게 시각화합니다.
표준 적치 절차에서 예상치 못한 편차가 발생하는 경우, 품질 검사 지연으로 재고 사용이 늦어지는 경우, 불필요한 처리 시간을 더하는 비효율적인 내부 이동 등을 파악할 수 있습니다. process mining은 수작업 개입이 잦은 지점, 반복적으로 병목이 발생하는 지점, 규정 준수 기준에서 벗어나는 프로세스를 보여 줍니다. 추측에 의존하지 않고 문제의 정확한 원인을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 특정 창고 위치에서 적치 완료가 반복적으로 지연되거나, 특정 SKU 범주에서 재고 불일치로 조정이 자주 발생하는 상황을 확인할 수 있습니다.

개선 및 최적화가 필요한 주요 영역

Manhattan Active Inventory 데이터를 process mining으로 분석하면 재고 수명주기 전반에서 다양한 개선 기회를 찾을 수 있습니다.

적치 효율: 입고부터 지정된 위치에 재고를 보관하고 사용할 수 있게 되기까지 걸리는 시간을 분석합니다. 지연, 불필요한 이동, 규정을 따르지 않는 보관 방식을 파악합니다.
내부 이동 소요 시간: 창고 내 상품 흐름을 최적화합니다. 보관함이나 구역 사이의 이동이 지연되는 이유를 찾아 상품이 피킹 위치에 더 빨리 도착하도록 합니다.
피킹 및 포장 성과: 피킹 경로, 포장 작업대, 출고 프로세스의 병목을 찾아 주문 이행을 원활하게 합니다. 주문 전체 처리 시간을 줄입니다.
재고 정확도 및 조정: 재고 실사와 조정이 발생하는 계기와 빈도를 파악합니다. 입고 처리 미흡이나 시스템 입력 오류 등 반복되는 불일치와 근본 원인을 찾습니다.
반품 처리: 반품 처리의 효율성을 평가합니다. 재입고 또는 재진열을 기다리는 재고가 격리 상태에 머무는 시간을 줄여 상품을 빠르게 재판매하거나 폐기할 수 있도록 합니다.
이러한 인사이트를 바탕으로 개선 조치를 구체적으로 실행하고, 재고 관리 운영을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

구체적인 성과 달성

Manhattan Active Inventory의 재고 관리를 process mining으로 최적화하면 비즈니스 성과에 직접 연결되는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

재고 보유 비용 절감: 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고를 줄이며 재고 회전 속도를 높입니다.
품절 최소화: 재고 정확도를 높이고 주문 이행 프로세스를 개선해 재고 가용성을 높입니다.
주문 이행 시간 단축: 피킹, 포장, 출고의 병목을 제거해 고객 대기 시간을 줄입니다. 이를 통해 '재고 관리 주기를 단축하는 방법'에 답할 수 있습니다.
운영 효율 향상: 워크플로를 간소화해 수작업을 줄이고 인력 활용도를 높이며 창고 공간을 효율적으로 사용합니다.
규정 준수 개선: 내부 정책과 외부 규정을 준수하도록 관리합니다. 특히 품질 검사, 위험물 취급, 유효기간 관리에 유용합니다.
데이터 기반 의사결정: 감에 의존하지 않고 실제 프로세스 실행 데이터를 바탕으로 판단합니다.

재고 최적화 시작하기

process mining을 활용하면 재고 최적화를 위한 명확한 개선 방향을 세우고 운영을 바꿔 나갈 수 있습니다. 비효율이 어디에 있는지 추측할 필요 없이, 사실에 기반한 프로세스 데이터로 개선을 추진할 수 있습니다. 이 접근 방식은 현황을 명확히 보여 주고 실행 가능한 인사이트와 지속적인 개선을 위한 기반을 제공합니다. Manhattan Active Inventory 데이터로 운영되는 재고 관리 시스템의 효율과 비용 효과, 규정 준수 수준을 높이는 첫걸음을 시작하세요. 공급망의 잠재력을 활용해 오늘 재고 관리 개선 방법을 확인해 보세요.

재고 관리 재고 최적화 창고 운영 공급망 물류 재고 관리 자재 취급 재고 정확도 재고 관리 자재 관리 재고 수준

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

입고된 상품이 필요 이상으로 입고 구역에 머물러 피킹에 사용할 수 있는 시점이 늦어지고 입고 구역의 혼잡이 커집니다. 이로 인해 재고 보유 비용과 상품 손상 위험이 높아지고 Manhattan Active Inventory의 전체 주문 이행 시간에도 영향을 줍니다. ProcessMind는 입고 기록부터 적치 완료까지 걸리는 시간을 정확히 매핑해 리소스 배정, 창고 배치, 특정 사용자 활동에서 발생하는 병목을 찾습니다. 지연을 일으키는 비효율적인 단계나 구역을 파악해 적치 프로세스를 집중적으로 개선하고 재고를 더 빨리 사용할 수 있도록 지원합니다.

시스템 기록과 실제 재고가 반복적으로 일치하지 않으면 재고 데이터의 신뢰도가 떨어집니다. 이로 인해 품절, 과잉 재고, 부정확한 주문 이행 약속이 발생하고 고객 만족도가 낮아지며, Manhattan Active Inventory 운영에서 불필요한 재고에 자본이 묶입니다. ProcessMind는 재고 실사 및 불일치 조정 이벤트를 분석해 발생 패턴과 빈도, 특정 위치·상품 유형·실사 팀 등 부정확성의 근본 원인을 보여 줍니다. 오류를 유발하는 프로세스 편차를 찾아 실사 절차를 개선하고 재고 정확도를 높일 수 있습니다.

재고를 과도하게 보유하면 상당한 자본이 묶이고 보관 비용이 늘며 진부화나 손상 위험도 커집니다. Manhattan Active Inventory와 같은 고급 시스템을 사용하더라도 수익성과 현금 흐름에 큰 영향을 줄 수 있습니다. ProcessMind는 재고 배치의 수명주기를 추적하고 재고 수준, 이동 빈도, 최종 처분을 연계해 체류 시간이 지나치게 길거나 회전율이 낮은 품목을 찾습니다. 비효율적인 구매, 과잉 생산, 내부 프로세스 지연 등 과잉 재고의 원인을 파악합니다.

최적화되지 않은 피킹 경로와 절차는 인력 낭비와 피킹 시간 증가, 주문 이행 지연으로 이어져 고객 만족도와 운영 비용에 직접 영향을 줍니다. Manhattan Active Inventory를 사용하더라도 수작업 계획이나 시스템 설정 오류로 비효율이 발생할 수 있습니다. ProcessMind는 피킹 시작 및 완료 이벤트를 분석해 실제 피킹 경로와 소요 시간을 시각화합니다. 부가가치가 없는 이동, 혼잡 지점, 경로 최적화나 일괄 피킹 개선 기회를 찾아 피킹 프로세스를 간소화하고 더 빠르고 비용 효율적으로 주문을 이행하도록 지원합니다.

실물 재고가 있는데도 품절이 발생하는 경우가 있습니다. 재고 위치, 상태, 접근 가능 여부를 제대로 파악하지 못해 판매 기회를 놓치고 고객 불만이 생길 수 있습니다. 이는 Manhattan Active Inventory와 같은 시스템의 효과를 떨어뜨리는 흔한 문제입니다. ProcessMind는 재고 배치의 흐름을 분석하고 출고 기록과 가용 재고 데이터를 연계해 위치 오류, 사용 불가 상태, 프로세스 차단 등 '유령 품절'의 원인을 찾습니다. 사용 가능한 재고의 피킹과 포장을 막는 병목도 확인할 수 있습니다.

창고의 위치나 보관함 사이에서 재고 이동이 지연되면 후속 프로세스에 병목이 생기고 처리 시간이 늘어나며 운영 대응력이 떨어질 수 있습니다. Manhattan Active Inventory를 사용하는 창고의 처리량에도 악영향을 줍니다. ProcessMind는 내부 재고 이동 이벤트 사이에 걸리는 시간을 추적해 지연이 긴 이동, 잦은 재배치, 비효율적인 이동 경로를 찾아냅니다. 장비 부족, 계획 미흡, 통로 혼잡 등의 근본 원인을 파악해 내부 물류를 최적화할 수 있습니다.

반품 상품을 비효율적으로 처리하면 처리 시간이 길어져 재입고나 처분이 늦어지고, 재고 정확도가 떨어지며, 귀중한 창고 공간이 묶입니다. Manhattan Active Inventory와 같은 시스템을 사용하더라도 비용이 늘고 고객 만족도가 낮아질 수 있습니다. ProcessMind는 반품 처리 워크플로 전체를 매핑해 병목, 반복되는 재검사, 불필요한 단계 등 처리 시간을 늘리는 요인을 찾습니다. 반품 처리 흐름을 개선해 처리 속도와 리소스 활용도를 높일 수 있습니다.

적치 전략이 미흡하거나 재고 이동 패턴을 파악하지 못하면 창고 공간을 비효율적으로 사용해 운영 비용과 이동 거리가 늘어날 수 있습니다. Manhattan Active Inventory를 사용하더라도 물리적 배치와 프로세스 준수 여부가 효율성을 좌우합니다. ProcessMind는 적치 완료 및 내부 재고 이동 이벤트를 보관함 속성과 함께 분석해 실제 재고 배치와 최적 전략을 비교합니다. 활용도가 낮은 공간이나 잦은 재배치 패턴을 찾아 보관 방식의 개선점을 확인합니다.

수작업으로 재고 불일치를 조정하는 일이 잦다면 입고 처리 미흡, 부정확한 피킹, 정기 실사 부족 등 재고 관리에 근본적인 문제가 있을 수 있습니다. 이로 인해 추가 업무가 발생하고 재고 데이터에 대한 신뢰가 낮아지며, Manhattan Active Inventory 내의 더 큰 문제가 가려질 수 있습니다. ProcessMind는 조정의 빈도와 유형, 발생 원인을 파악하고 어떤 활동이나 사용자가 조정을 자주 유발하는지 보여 줍니다. 프로세스 오류로 재고 수준이 잘못 기록되는 지점을 찾을 수 있습니다.

입고 기록부터 품질 검사 완료까지 품질 검사 프로세스에 병목이 생기면 신규 재고를 적치하거나 피킹에 사용할 수 있는 시점이 크게 늦어질 수 있습니다. 이는 처리 시간에 직접 영향을 주고 주문 이행 지연으로 이어질 수 있으며, Manhattan Active Inventory와 같은 고급 시스템에서도 발생할 수 있습니다. ProcessMind는 검사 단계의 흐름과 소요 시간을 시각화해 지연을 일으키는 특정 단계, 리소스, 상품 범주를 찾습니다. 검사 프로세스를 간소화해 재고를 더 빨리 사용할 수 있도록 지원합니다.

손상, 진부화, 유효기간 만료로 재고를 과도하게 폐기하면 직접적인 재무 손실이 발생합니다. 또한 재고 회전, 보관 환경, 수요 예측에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. Manhattan Active Inventory를 사용하는 경우에도 재고 운영에서 중요한 비용 요인입니다. ProcessMind는 재고 배치의 수명주기를 추적하고 유효기간 및 재고 상태와 폐기 이벤트를 연계합니다. 장기 보관이나 선입선출(FIFO) 원칙 미준수 등 반복되는 패턴과 근본 원인을 찾습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

상품이 도착한 시점부터 창고의 지정된 위치에 적치되어 사용할 수 있게 될 때까지 걸리는 시간을 크게 줄이는 것이 목표입니다. 적치가 빨라지면 재고 가용성이 높아지고 후속 프로세스의 처리 시간이 줄어들어 Manhattan Active Inventory의 주문 이행률도 개선됩니다. 입고 구역의 병목을 예방하고 재고를 빠르게 사용할 수 있도록 합니다. ProcessMind는 입고 기록부터 적치 완료까지의 이벤트 로그를 분석해 적치 프로세스의 병목과 편차를 정확히 찾아냅니다. 평균 소요 시간과 예외적으로 오래 걸린 사례를 측정하고 지연을 일으키는 리소스, 위치, SKU 범주를 보여 줍니다. 이 데이터를 바탕으로 개선 대상을 정하고 적치 시간을 15-20% 줄일 수 있습니다.

실물 재고와 시스템 데이터의 불일치로 재고 기록을 수작업으로 수정하는 횟수를 줄이는 것이 목표입니다. 조정 건수가 줄면 재고 정확도가 높아지고 원인 조사에 드는 인건비가 감소하며, 재고 가용성 정보의 신뢰도가 개선됩니다. 이는 Manhattan Active Inventory에서 효과적으로 재고를 관리하는 데 중요합니다. ProcessMind는 재고 실사 시작부터 불일치 조정까지 전체 흐름을 추적해 오류의 패턴과 근본 원인을 보여 줍니다. 수량 변경, 거래 유형, 작업 수행 사용자 속성을 분석해 오류가 발생하기 쉬운 활동이나 단계를 찾아 불일치를 20-30% 줄이고 데이터 무결성을 높일 수 있습니다.

모든 위치의 재고 보유량을 적정 수준으로 조정하는 것이 목표입니다. 재고 보유 수준을 최적화하면 보유 비용을 줄이고 운전자본을 확보하며 진부화 위험을 낮추는 동시에 수요에 대응할 충분한 재고를 유지할 수 있습니다. 이 균형은 Manhattan Active Inventory 운영의 수익성과 효율성에 중요합니다. ProcessMind는 재고 배치의 수명주기를 분석해 재고 이동과 보유 기간을 자세히 보여 줍니다. 재고 가치와 SKU 범주 속성을 바탕으로 회전이 느리거나 과잉인 재고를 찾아 주문 및 보관 전략을 최적화할 기회를 제시합니다. 이를 통해 재고 보유 비용을 10-15% 줄일 수 있습니다.

주문 상품을 보관 위치에서 가져오는 과정을 최대한 효율적으로 만들어 이동 시간과 수작업을 줄이는 것이 목표입니다. 피킹 경로를 개선하면 주문 이행이 빨라지고 인건비가 줄며 피커의 생산성이 높아져 Manhattan Active Inventory의 고객 만족도와 운영 효율성에 직접 도움이 됩니다. ProcessMind는 실제 피킹 시작부터 완료까지의 흐름을 매핑하고 최적 경로와 비교합니다. 창고 위치, 보관함, 작업 수행 사용자 속성을 분석해 부가가치가 없는 이동, 되돌아가는 경로, 비효율적인 순서를 찾아 피킹 속도를 10-25% 높일 수 있습니다.

이 목표는 재고가 실제로는 있지만 사용할 수 없는 것으로 처리되어 판매 기회를 놓치거나 주문이 지연되는 상황을 줄이는 데 초점을 둡니다. 재고 부족으로 잘못 판단하는 사례를 없애면 실시간 재고 현황을 정확히 파악할 수 있어 불필요한 긴급 조달을 방지하고, 고객 만족도를 높이며, Manhattan Active Inventory에서 판매 기회를 극대화할 수 있습니다. ProcessMind는 재고가 있어야 하는데도 'Goods Issue Recorded'가 기록되기까지의 이벤트 순서를 분석해 재고 부족 오판의 원인을 찾습니다. 'Inventory Status'와 'Warehouse Location'의 변경 내역을 실제 재고 이동과 대조해 잘못된 적치, 시스템 지연, 미기록 이동 등의 문제를 밝혀내며, 이러한 사례를 50% 이상 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 목표는 창고 내부의 여러 위치나 보관함 간, 또는 창고 간 재고 이동 시간을 줄이는 데 초점을 둡니다. 내부 이동이 빨라지면 필요한 시점과 장소에 재고를 확보할 수 있어 내부 병목을 줄이고 보충 효율을 높이며 Manhattan Active Inventory 전반의 재고 흐름을 원활하게 유지할 수 있습니다. ProcessMind는 'Stock Moved Internally' 이벤트의 소요 시간과 이동 경로를 추적해 지연, 불필요한 단계, 리소스 제약을 보여줍니다. 'Warehouse Location', 'Storage Bin', 'Movement Reason Code' 속성을 분석해 비효율을 찾아내므로 조직은 내부 이동 시간을 15~30% 단축할 수 있습니다.

이 목표는 반품 상품을 접수한 시점부터 재입고, 수리, 폐기 등 최종 처분까지 걸리는 시간을 크게 줄이는 것입니다. 처리가 빨라지면 환불이나 교환이 앞당겨져 고객 경험이 개선되고, 반품 재고의 보관 비용이 줄며, Manhattan Active Inventory에서 재고를 더 빨리 회수하거나 적절히 처분할 수 있습니다. ProcessMind는 'Return Goods Processed' 워크플로를 시각화해 지연과 재작업이 반복되는 구간을 드러냅니다. 'Transaction Type', 'Inventory Status', 'User Performing Action' 속성을 분석해 검사, 품질 확인, 시스템 업데이트 과정의 병목을 찾아 반품 처리 시간을 20~35% 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 목표는 창고의 면적과 부피를 최대한 효율적으로 활용하는 것입니다. 공간 활용도를 높이면 비용이 많이 드는 창고 확장을 줄이고 상품 접근성을 개선할 수 있으며, Manhattan Active Inventory 환경의 운영 효율과 비용 절감에도 기여합니다. ProcessMind는 'Put-away Completed' 이벤트를 'Warehouse Location' 및 'Storage Bin' 속성과 함께 분석해 공간이 충분히 활용되지 않는 패턴이나 비효율적인 적치 방식을 찾습니다. 초기 적치가 적절하지 않았음을 보여주는 잦은 재고 이동도 확인해 공간 활용도를 10~20% 개선하는 데 도움을 줍니다.

이 목표는 재고 기록을 바로잡기 위한 수동 개입을 줄이는 데 초점을 둡니다. 수동 조정이 줄면 데이터 정확도가 높아지고 인적 오류가 감소하며, 규정 준수와 직원의 업무 시간 절약에도 도움이 되어 Manhattan Active Inventory의 재고 데이터 신뢰성이 향상됩니다. ProcessMind는 'Inventory Discrepancy Adjusted' 이벤트를 유발하는 구체적인 활동과 조건을 찾아냅니다. 이를 'Inventory Count Performed' 또는 'Goods Receipt Recorded' 같은 선행 활동 및 'Movement Reason Code' 속성과 대조해 원인을 파악하고, 수동 조정을 25~40% 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 목표는 상품을 입고한 시점부터 품질 검사를 마치고 적치할 수 있는 상태로 전환하기까지 걸리는 시간을 줄이는 것입니다. 검사 시간이 단축되면 판매할 수 없는 상태로 재고를 보관하는 기간이 줄고, 전체 재고 흐름이 개선되어 Manhattan Active Inventory에서 상품을 고객에게 더 빨리 제공할 수 있습니다. ProcessMind는 'Goods Receipt Recorded'와 'Quality Inspection Performed' 사이의 정확한 소요 시간 및 후속 활동을 추적합니다. 'Supplier' 또는 'SKU Category' 속성과 관련된 병목, 리소스 제약, 지연을 찾아 검사 시간을 10~25% 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 목표는 파손, 노후화, 유효 기간 만료로 폐기해야 하는 재고의 수량과 가치를 크게 줄이는 것입니다. 폐기량을 줄이면 재무 손실이 감소하고 리소스 활용도가 높아지며, Manhattan Active Inventory에서 지속 가능한 재고 운영을 뒷받침할 수 있습니다. ProcessMind는 모든 'Stock Scrapped/Disposed' 이벤트를 분석해 'Expiration Date', 'SKU Category', 'Supplier', 'Movement Reason Code'와 관련된 패턴을 찾습니다. 비효율적인 보관, 장기 보관, 부정확한 수요 예측 등의 원인을 밝혀 폐기량을 15~25% 줄이는 데 필요한 정보를 제공합니다.

재고 관리 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

재고 관리 데이터에 맞춰 미리 구성된 Excel 템플릿을 사용하면 초기 데이터 수집을 ProcessMind에 적합한 구조로 진행할 수 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

표준 템플릿을 사용하면 데이터 준비 과정이 간소화되고 오류와 작업 시간이 줄어 처음부터 정확하게 프로세스를 분석할 수 있습니다.

기대 효과

Manhattan Active Inventory 데이터를 입력할 수 있도록 구성된 Excel 템플릿입니다.

확인할 수 있는 내용

재고 비효율을 찾아 물류 흐름 개선

ProcessMind는 재고 관리 전 과정을 시각화해 병목, 재주문점 설정 문제, 재고 회전 지연을 구체적으로 보여줍니다. 분석 결과를 바탕으로 재고 수준을 최적화하고 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

실제 재고 프로세스 흐름 시각화
품절 위험과 과잉 재고 파악
비효율적인 재고 이동 파악
비용 절감을 위한 재고 수준 최적화

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

재고 관리 성과 개선

이러한 성과는 조직이 process mining을 활용해 Manhattan Active Inventory의 재고 관리 프로세스를 최적화할 때 일반적으로 얻을 수 있는 개선 효과를 보여줍니다.

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재고 적치 시간 단축

평균 처리 시간 감소

입고된 상품을 보관 위치로 더 빠르게 이동해 입고 대기 구역의 혼잡을 줄이고 피킹에 필요한 재고를 확보할 수 있습니다.

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재고 불일치 감소

수동 조정 감소

재고 오류의 근본 원인을 찾아내면 수동 조정이 크게 줄어 재고 기록의 정확도가 높아지고 운영 차질도 감소합니다.

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재고 수준 최적화

평균 재고 보관 시간 감소

회전이 느리거나 과잉인 재고를 파악하면 보유 비용을 줄이고 창고 공간을 확보할 수 있습니다. 재고 보관 기간을 최적화해 현금 흐름도 개선할 수 있습니다.

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피킹 효율 향상

평균 피킹 시간 감소

피킹 경로와 프로세스를 분석하면 주문 처리가 빨라져 인건비를 줄이고 배송 시간을 단축해 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

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재고 폐기 감소

폐기량 감소

상품이 파손되거나 유효 기간이 만료되는 원인을 파악하면 예방 조치를 마련할 수 있습니다. 이를 통해 재고 손실을 줄이고 수익성을 높일 수 있습니다.

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재고 부족 오판 방지

피킹 거부 감소

시스템 재고와 실제 재고의 불일치를 찾아 상품이 있다고 표시되지만 실제로는 없는 상황을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 주문 처리의 신뢰도와 고객 신뢰를 높일 수 있습니다.

결과는 프로세스의 복잡도와 데이터 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 도입 사례에서 관찰된 일반적인 개선 수준입니다.

권장 데이터

중요한 속성과 활동부터 수집하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

특정 재고 배치 또는 로트를 식별하는 고유 값으로, 기본 케이스 식별자 역할을 합니다.

중요한 이유

관련된 모든 재고 이벤트를 하나의 프로세스 인스턴스로 연결하는 주요 식별자입니다. 이를 통해 재고 수명 주기를 처음부터 끝까지 분석할 수 있습니다.

'Goods Receipt Recorded' 또는 'Picking Completed'와 같이 발생한 재고 관리 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 단계를 정의해 재고가 시작부터 끝까지 이동하는 과정을 시각화하고 분석할 수 있게 합니다.

재고 활동이 시작된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프는 이벤트를 올바른 순서로 배열하고 시간 기반 성과 지표와 KPI를 계산하는 데 필수적입니다.

재고 활동이 완료된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

개별 활동의 소요 시간을 계산해 프로세스 지연을 일으키는 작업을 정확히 찾을 수 있습니다.

활동을 수행한 사용자 또는 직원의 식별자입니다.

중요한 이유

프로세스 활동을 사용자와 연결해 성과 분석과 업무량 조정, 교육 필요성 파악을 지원합니다.

활동이 이루어진 창고 내 구체적인 물리적 위치입니다. 보관 빈이나 포장 작업대 등이 해당합니다.

중요한 이유

재고 이벤트가 발생한 장소를 파악해 병목과 효율성, 특정 물리적 위치와 관련된 문제를 분석할 수 있습니다.

재고에 포함된 특정 제품이나 품목을 식별하는 고유 코드입니다.

중요한 이유

제품별 분석을 통해 프로세스 문제가 특정 품목이나 제품군에 집중되는지 파악할 수 있습니다.

활동에 포함된 품목의 수량입니다.

중요한 이유

활동별 처리량을 나타내며, 처리량과 비율 등 수량 기반 KPI를 계산하는 데 필요합니다.

재고 이동이나 조정 사유를 나타내는 코드입니다.

중요한 이유

재고 이동과 조정이 발생한 이유를 파악해 불일치, 폐기, 이동의 근본 원인을 분석할 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

재고 배치가 시설에 도착해 시스템에 공식 등록된 시점을 나타냅니다. 일반적으로 사용자가 상품을 스캔하거나 Manhattan Active Inventory에서 구매 주문 또는 사전 선적 통지(ASN)에 따라 입고를 확인할 때 기록됩니다.

중요한 이유

재고 수명 주기의 주요 시작 이벤트입니다. 이 이벤트부터 후속 활동까지 걸리는 시간을 분석하면 입고 효율과 공급업체 성과를 측정할 수 있습니다.

재고 배치가 최종 보관함에 성공적으로 배치되었음을 확인합니다. 일반적으로 작업자가 보관함을 스캔하고 적치 작업 완료를 확인할 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 주요 단계는 입고 프로세스의 종료를 표시하며 재고를 주문 처리에 사용할 수 있게 합니다. Put-away Cycle Time 및 Put-away On-Time Rate KPI를 계산하는 데 필요합니다.

재고 실사 중 불일치가 발견된 뒤 배치의 시스템 재고 수량을 명시적으로 수정한 것입니다. 수량을 늘리거나 줄일 수 있습니다.

중요한 이유

이 이벤트는 재고 부정확성을 직접 보여줍니다. Inventory Discrepancy Overview 대시보드와 Inventory Discrepancy Rate KPI를 분석하는 데 중요한 데이터입니다.

작업자가 보관 위치에서 재고를 피킹해 대기 구역이나 포장 구역으로 옮겼음을 확인합니다. 작업자가 휴대용 기기에서 피킹을 확인할 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 단계는 피킹이 끝나고 포장이 시작되는 시점을 나타냅니다. 피커의 성과와 Picking and Packing Performance 대시보드를 분석하는 데 필요합니다.

재고 배치가 창고를 공식적으로 떠나 보유 재고가 감소하는 시점을 나타냅니다. 일반적으로 트럭 출발 스캔이나 배송 확인으로 기록됩니다.

중요한 이유

재고 수명 주기가 정상적으로 완료되는 주요 종료 이벤트입니다. 출고 프로세스를 마무리하며 전체 재고 보관 시간을 계산하는 데 사용됩니다.

재고 배치를 폐기 대상으로 최종 처리하는 것을 나타냅니다. 해당 재고는 장부에서 제외되고 실물로 폐기됩니다. 파손, 유효 기간 만료 또는 노후화된 재고가 대상일 수 있습니다.

중요한 이유

재무 손실을 나타내는 주요 실패 또는 대체 종료 이벤트입니다. Inventory Scrappage Trends 대시보드와 Scrappage Rate KPI를 분석하는 데 필요한 활동입니다.

자주 묻는 질문

process mining은 Manhattan Active Inventory의 재고 관리 프로세스를 어떻게 개선할 수 있나요?

Process mining을 사용하면 실제 재고 운영 흐름을 시각화해 숨겨진 병목과 비효율을 찾을 수 있습니다. 재고 적치나 품질 검사에서 지연이 발생하는 지점을 파악하고, 이상적인 프로세스에서 벗어난 사례도 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 정보를 활용하면 개선 대상을 구체화해 운영 속도를 높이고 비용을 줄일 수 있습니다.

Manhattan Active Inventory에서 process mining을 시작하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

일반적으로 각 재고 이벤트의 케이스 식별자, 활동, 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그가 필요합니다. 재고 관리에서는 "Inventory Batch/Lot"을 케이스 식별자로 사용할 수 있습니다. 관련 데이터에는 재고 이동, 조정, 적치, 피킹, 품질 검사 기록이 포함됩니다.

process mining을 활용하면 재고 운영에서 어떤 실질적인 개선을 기대할 수 있나요?

재고 적치 시간 단축, 재고 불일치 조정 감소, 적정 재고 수준 관리 등의 개선을 기대할 수 있습니다. Process mining은 피킹 경로를 효율화하고 재고 부족 오판을 없애며 비용이 많이 드는 재고 폐기를 줄여 전반적인 운영 효율을 높이고 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다.

재고 관리 process mining 프로젝트를 도입하는 데 보통 얼마나 걸리나요?

초기 설정과 데이터 연결에는 데이터의 가용성과 복잡도에 따라 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 데이터가 유입되기 시작하면 보통 1~2개월 안에 첫 분석 결과와 실행 가능한 권고 사항을 얻을 수 있습니다. 이후 지속적으로 모니터링하면 최적화 기회를 계속 확인할 수 있습니다.

Manhattan Active Inventory 데이터로 process mining을 하려면 별도의 기술 요건이나 연동이 필요한가요?

주요 요건은 일반적으로 데이터베이스 내보내기, API 또는 데이터 웨어하우스 연결을 통해 Manhattan Active Inventory 데이터에 접근할 수 있어야 한다는 점입니다. process mining 도구에서 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 이벤트 로그를 추출할 방법도 필요합니다. 분석 단계에서는 보통 Manhattan Active Inventory 시스템과 직접 연동할 필요가 없습니다.

process mining으로 잦은 재고 불일치나 재고 부족 같은 문제의 근본 원인을 찾을 수 있나요?

네. Process mining은 문제로 이어지는 실제 경로와 편차를 찾는 데 효과적입니다. 이벤트 데이터를 분석해 재고 불일치, 재고 부족, 지연을 유발하는 구체적인 프로세스 단계나 순서를 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 사실에 근거해 원인을 분석하고 개선 방안을 마련할 수 있습니다.

반품과 품질 검사 같은 프로세스를 포함해 재고의 전체 수명 주기를 분석할 수 있나요?

네. Process mining은 재고 배치나 로트가 모든 단계에서 거치는 전체 과정을 추적할 수 있습니다. 적치, 피킹, 내부 이동, 반품 처리, 품질 검사가 모두 포함됩니다. 처음부터 끝까지 흐름을 살펴보면 서로 연결된 프로세스를 함께 개선할 수 있습니다.

병목을 찾는 것 외에 재고 관리에서 process mining을 활용하면 어떤 이점이 있나요?

병목을 찾는 것 외에도 process mining은 운영 절차의 규정 준수 여부를 확인하고 부정 행위를 탐지하는 데 도움을 줍니다. 성과를 객관적으로 비교할 수 있는 데이터를 제공하고 지속적인 개선 활동도 뒷받침합니다. 프로세스 편차와 그 영향을 투명하게 파악할 수 있습니다.

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