수요의 특성과 공급체인 협업 유형의 적합성 연구
A Study on Suitability of Demand Characteristics and Supply Chain Collaboration Types
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초록
지금까지 소매업자와 제조업자 사이의 ‘POS(Point of Sale) 정보의 공유 방법’, ‘VMI(Vendor-managed Inventory) 방법’, ‘CPFR(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) 방법’ 등과 같은 협업(Collaboration) 방식들이 어떠한 상황에 더 적합한지에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 기업에서도 구체적으로 어떠한 방법론, 즉 이러한 협업 유형이 어떤 경영환경에서 회사에 도움이 될 것인가에 대하여 이해하지 못하고, 새로운 방법이 출현하면 수동적으로 도입하여 활용하고 있는 경우가 대부분이었다. 이러한 차원에서 본 연구에서는 수요의 특성과 정보 교류를 통한 기업간 협업 유형인 POS 정보 공유 방법, VMI 방법, 그리고 CPFR 방법 간의 상관관계를 규명하여 어떠한 상황에서 어떠한 협업 방식이 바람직한지에 대한 결론을 도출하여 기업들의 적합한 공급체인전략을 수립하는 지침을 마련하고자 한다. POS 정보 공유 방법은 VMI 방법과 CPFR 방법 보다 우월한 결과를 보여주지 못하였다. 채찍현상(Bullwhip Effect)과 누적 미충족량(Backlog) 관점에서는 대체로 CPFR 방법이 우수하게 나타났고, 재고량 측정에서는 VMI 방법과 CPFR 방법이 상황에 따라 더 좋은 성과를 보여주고 있다. 즉, 수요가 계절적이고 변동성이 높은 경우에는 CPFR 방법이 VMI 방법 보다 나은 결과를 보여주고 있고, 반면에 안정적이고 수요의 변동이 적은 경우에는 VMI 방법이 더 우수한 것으로 나타났다.
Abstract
There have been a lot of researches and discussions concerning on POS, VMI, and CPFR in retailing and manufacturing industries. The methods have been adopted actively and implemented broadly in business environments. However, there were not enough studies explaining relationships between the three methods and market environments. Retailing and manufacturing companies just adopted the methods whenever a newer method is introduced as a more sophisticated one. Practitioners were not aware of which methods are fitted well into certain market environments so that unnecessary resources might be wasted. The objective of this research is to pursue relationships between demand characteristics from customers and collaborative methods such as POS, VMI, and CPFR, and to provide practitioners with a better guideline when they try to design their supply chain strategy. In data analysis, POS was not better than VMI and CPFR. In terms of bullwhip effect and backlog data, CPFR was in general better and in inventory performance, VMI and CPFR showed similar levlel of performance in different environments. That is, under seasonal demand pattern and higher demand variability, CPFR was better than VMI while under level demand pattern and low demand variability environments, VMI showed better performance than CPFR.
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