물류 Data 분석의 목적은?

 

▣ 물류 Data 분석의 목적은?

* 물류 Data 조사, 분석의 목적은 여러 가지가 있지만 물류 System을 설계하는 것에 목적을 두고 분석을 할 경우에는 물류 Data의 조사, 분석의 목적은 현재(As-Is)의 물동량의 규모를 정량적으로 파악한 뒤 적용대상의 물류시스템의 재고와 출고 특성을 파악하며 설계의 기준이 되는 목표(Goal)년도의 설계 Data 작성을 위한 기준 Data 산정에 있습니다. 이러한 Data를 산정하면 물류 특성에 맞는 적합한 설비를 선정할 수 있게 됩니다. 분석하는 Data의 양이 방대해져 목적을 잃어버리면 의미 없는 분석이 되어버리기 때문에 어떤 결과의 값을 도출하기 위해 분석하는지 명확하게파악하고 업무를 실천해야 합니다.

 물류 설비의 선정에 있어 기본적인 Data에는 EQI가 있습니다. 말 그대로 Entry(주문서, 출하선), ITEM(단품, 상품명), Quantity(수량) 세 가지를 표시하여 물류센터의 현재 특성, 현장조사나 벤치마킹 등을 적용할 때 많이 사용하여 쉽게 접근하곤 합니다. 출하시스템을 구성하게 되는 Picking 혹은 Sorting 설비 선정에는 출하 Data의 특성을 전부 파악하고, 일자와 오더 수, 오더라인, 품목 수, 출하량 등의 상관관계를 분석하여 오더 당 몇번의 피킹 횟수가 있는지, 피킹당 몇가지의 물건을 피킹하는지, 피킹당 몇개의 물건을 피킹하는지를 파악하여야 합니다. 이렇게 파악하여 물류설비나 시스템을 적용시키면 실제 작업자의 작업에서도 효율을 낼 수 있습니다. 이러한 데이터들은 Sorting 보다는 Picking 출하에 적용 시 더 효율적으로 이용이 가능합니다.

* 이러한 출하 Data를 분석할 때에는 일, 일주일, 월, 년 데이터를 분석하기도 하며 행사기간 등의 Peak 일이나 물건이 최소한으로 나가는 Minimum, 평균적으로 나가는 Average를 확인하기도 합니다. 재고를 보관설비로 선정해야 하는 상황에서도 보관하고 있는 상품의 출하빈도는 물론 보관하는 상품과 상품 수량의 상관관계 분석이 필요하기 때문에 물류 Data를 분석합니다. 재고 Data 분석은 출하 Data 분석과 동일한 시점재고일 경우 단품별 재고와 출고 분석이 가능하지만 분리해서 분석하기도 합니다.

* 어떻게 분석하느냐에 따라 입맛에 맞는 결과값들을 뽑아낼 수 있기 때문에 원하는 결과 값이나 목표를 정확히 하고 Data에 접근하면 원하는 결과를 쉽게 얻어낼 수 있습니다.