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지난 게시글에서 물류의 미래가 '소프트웨어 정의(Software Defined)'에 달려 있다고 말씀드렸습니다. 그리고 그 핵심은 바로 '데이터'에 있습니다. 결국 데이터 분석은 '무엇을 해야 하는가?'에 대한 답을 찾아가는 첫걸음입니다. 그렇다면 물류에서 말하는 데이터는 정확히 무엇이며, 어떻게 분석해야 할까요?
물류 효율의 기초 운영 지표
물류 효율성을 객관적으로 분석할 때는 다음의 기초 운영 지표들이 중요합니다.
SKU (Stock Keeping Unit) - 재고 관리 단위:
정의: SKU는 재고를 관리하기 위한 최소 단위입니다. 예를 들어, 'A사 닭가슴살 200g, 오리지널 맛'이 하나의 SKU가 됩니다. 같은 상품이라도 맛, 중량, 포장 방식에 따라 각각 다른 SKU로 분류됩니다.
활용: '평균 SKU/주문' 지표는 주문 한 건에 평균적으로 몇 종류의 상품이 포함되는지를 나타냅니다. 이 수치가 높다는 것은 여러 종류의 상품을 한 번에 피킹해야 하므로 작업이 복잡해질 수 있음을 의미합니다.
PCS (Pieces) - 상품 개수:
정의: PCS는 상품의 개수를 세는 단위입니다. 즉, '피스'라고도 불리며, 박스나 팔레트와 같은 포장 단위와 구분되는 실제 상품의 수를 의미합니다.
활용: '평균 PCS/주문' 지표는 주문 한 건당 평균 몇 개의 상품(피스)이 포함되는지를 보여줍니다. 이 지표를 통해 한 박스에 몇 개의 피스가 들어가는지, 포장 작업의 부피가 어느 정도인지 등을 가늠할 수 있습니다.
터치수:
정의: 터치수는 한 건의 주문을 처리하기 위해 작업자가 상품을 몇 번 만지는지를 의미합니다. 상품을 집고, 옮기고, 포장하는 모든 과정이 터치수에 포함됩니다.
활용: 터치수가 적을수록 작업 동선이 효율적이고, 불필요한 과정이 없다는 뜻입니다. 이 지표를 분석하면 피킹 동선이나 창고 배치를 개선하여 작업 효율을 높일 수 있습니다.
물류 데이터 분석 방법론
이러한 지표들을 분석하고 활용하는 것은 물류 운영의 효율을 극대화하는 시작입니다. 다음 두 가지 분석 방법은 물류 흐름을 예측하고 최적화하는 역할을 합니다.
시계열 데이터 분석
시간의 흐름에 따라 순서대로 기록된 데이터를 말합니다. 매일, 매주, 매월 기록되는 주문량, 재고량, 배송 시간 등이 모두 시계열 데이터에 속합니다.
시계열 데이터 분석의 원리: 이 분석은 과거 데이터에서 추세(점진적인 증가/감소), 계절성(특정 시기의 반복적인 패턴), 주기성(일정한 주기를 두고 반복되는 패턴) 등의 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어, 매년 여름이 시작되는 시기에 주문량이 늘어나는 '계절성' 패턴을 파악하여 미래를 예측하는 것입니다.
예를 들어, 닭가슴살 물류센터를 생각해 봅시다. 닭가슴살은 다이어트나 건강 관리에 관심 있는 사람들이 많이 찾는 상품이죠. 시계열 데이터 분석을 통해 매년 여름(5~6월)이나 새해(1월)에 판매량이 폭증하는 '계절성' 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 미리 재고를 충분히 확보하고, 일시적으로 추가 인력을 배치하는 등의 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 이는 과잉 재고나 품절을 방지하고, 특정 시간대에 인력을 효율적으로 운영하는 데 큰 도움이 됩니다.
러닝 SKU와 ABC 분석
물류 데이터 분석에서 특히 중요한 개념은 바로 러닝 SKU (Running Stock Keeping Unit)입니다. 러닝 SKU는 현재 활발하게 판매되거나 재고가 빠르게 회전하는 핵심 품목들을 의미합니다. 이러한 러닝 SKU를 정확히 파악하는 것이 물류 효율성을 높이는 첫걸음이죠.
이러한 품목의 판매 기여도(회전율)에 따라 등급을 나누어 보관 및 피킹 전략을 최적화하는 기법이 바로 ABC 분석입니다. ABC 분석은 다음과 같이 품목을 분류합니다.
A등급 SKU: 전체 매출의 대부분(예: 80%)을 차지하는 소수의 핵심 품목으로, 바로 이들이 러닝 SKU의 핵심입니다. 이들은 물류센터 내에서 가장 효율적인 '골든 존(Golden Zone)'에 배치되어야 합니다. 골든 존은 작업자의 접근성이 가장 좋고 피킹 동선이 최소화되는 구역으로, A등급 상품을 이곳에 배치함으로써 작업 효율을 극대화할 수 있습니다.
B등급 SKU: 중간 정도의 매출을 차지하는 품목입니다.
C등급 SKU: 매출 기여도가 낮거나 거의 없는 다수의 품목으로, 상대적으로 접근성이 낮은 곳에 배치해도 무방합니다.
ABC 분석을 통해 회전율이 높은 A등급 상품, 즉 러닝 SKU를 피킹하기 쉬운 구역에 배치하고, 상대적으로 회전율이 낮은 C등급 상품은 접근성이 낮은 곳에 배치함으로써 작업 동선을 최소화하고 피킹 효율을 극대화할 수 있습니다.
마무리하며 – ‘데이터 중심 운영’이 곧 경쟁력입니다
물류는 이제 단순한 ‘작업’이 아니라 데이터 기반의 전략 산업입니다. SKU, PCS, 터치수 같은 기초 지표부터 시계열 분석, ABC 분석까지—이 모든 데이터는 결국 어디에 인력을 배치할지, 어떤 설비에 먼저 투자할지, 언제 어떤 SKU를 집중 운영할지를 판단하게 해주는 기준이 됩니다.
이제는 ‘느낌’이 아닌 ‘데이터’로 결정해야 할 때입니다.
그리고 그 데이터 분석을 자동화하고, 실시간으로 운영에 반영하는 것이야말로 소프트웨어 정의 물류(SDW)의 본질입니다.
니어솔루션은 이 지표들을 수집하고 분석하고, 실행으로 옮기는 전 과정을 연결해주는 SDW 플랫폼을 제공합니다.
지금의 물류 데이터를 더 이상 수기 정리와 감각적 대응에만 맡겨두지 마세요.
데이터를 제대로 다루는 조직이 결국 더 빠르고 정확하게 움직이며, 더 높은 수익성과 고객 만족을 가져갑니다.
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