[논문]불확실성하에서의 확률적 기법에 의한 판매 및 실행 계획 최적화 방법론 : 서비스 산업

황선민; 송상화

doi:10.11627/jkise.2016.39.4.137

[국내논문] 불확실성하에서의 확률적 기법에 의한 판매 및 실행 계획 최적화 방법론 : 서비스 산업
Optimization Methodology for Sales and Operations Planning by Stochastic Programming under Uncertainty : A Case Study in Service Industry 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.39 no.4, 2016년, pp.137 - 146

황선민 (인천대학교 동북아물류대학원 물류경영학과) , 송상화 (인천대학교 동북아물류대학원 물류경영학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.

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AI 본문요약
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문제 정의

[2]은 시나리오 기반의 접근방법과 3가지의 불확실 요소를 이용하여 전략계획을 수립하였으며, 불확실성을 다루기 위하여 리스크 측정치로서 CVaR를 채택하여 6곳의 정유회사에 적용하였다. 논문의 목적은 정유회사의 공급망 분석에서의 기대 Net Present Value(NPV)를 최대화 하는 것으로써 여러 시나리오의 최적화를 통하여 NPV의 변동을 분석하였다.
본 논문에서는 확률적 계획기법의 성능평가 및 실제 현장에서의 적용 가능성을 가늠해보기 위한 실험을 계획하고 그 결과를 분석한다. 본 실험의 대상이 되는 전문인력에 대한 투입계획은 3개의 업무군, 4개의 등급으로 구성하며 각 불확실성의 요소에 대하여서는 3개의 시나리오로 구성한다.
본 연구에서는 국내 소프트웨어 제조 및 프로젝트를 수행하는 서비스 산업의 프로세스와 데이터를 추출하여 실험을 실시함으로 소프트웨어 기업 현장에서 확률적 계획이 확정적 계획과 비교하여 얼마나 융통성이 있고 효율적인지를 확인해 보고, 또한 불확실성의 범위에 따른 인력 투입계획 및 수익이 어떻게 변경되는지를 파레토 최적에 기초하여 분석해 본다. 마지막으로, 기업현장에서 현실적으로 적용하는데 있어 발생가능한 문제점들을 도출하여 연구의 한계를 열거해보고 적용 가능한 다른 여러 방법론을 고민하여 향후 연구방향을 제시하도록 한다.
본 연구에서는 서비스 산업에서의 S&OP 도입으로 경영목표 달성을 위한 프로세스 정립과 불확실성하의 계획과 실행연계 플랫폼을 제시하여 수익기반의 운영 효율화와 역량 강화를 통하여 판매계획 정확도 향상, 리소스 가동률 향상, 협력사 인력공급 부진 감소, 수주/공급 계획 수립 및 변경 시간 단축 등의 효과를 기대해 본다.
본 연구에서는 위와 같은 시도에 대한 선행연구를 기반으로, 미래진단을 수행하였음에도 불구하고 예상과는 다른 결과가 발생하였을 때 야기되는 정량적인(혹은 정성적인) 손해를 최소화 시킬 수 있는 방법에 대하여 알려진 다양한 방법론을 조사하고 각 방법론을 서비스 산업의 판매-실행상의 리소스 계획에 대한 RCCP(Rough Cut Capacity Plan) 사례에 적용하여 확정적 계획과 비교 분석한 후 여러 확률 기반의 방법론에 대한 우위 및 적용 가능성을 가늠해 보고, 최종적으로 파레토 옵티멀 분석을 통하여 각 요소의 트레이오프 분석 및 결과에 대한 선정과정을 제시해 본다.
판매계획 조정 및 합의의 결과로 도출된 다양한 시나리오를 기반으로 월별 자사인력투입과 협력사 인력의 조달계획으로 수주할당의 프로세스를 포함하고 있다. 본 연구에서는 중기 판매-실행계획을 통하여 적절한 업무 및 등급별 협력업체인력 투입을 결정하는데 초점을 맞추고 있다. 서비스 산업의 공급망 전체를 통합하여 불확실성이 있는 여러 시나리오가 어떠한 결과가 되더라도 기업의 전체 이익은 향상될 수 있는 유연성 있는 확률적 모델 설계와 소프트웨어 공급업체의 모든 공급망 구성원이 기업의 전략적 경영계획을 공유할 수있는 과학적 기반의 계획 프레임워크를 설계하여 제시해본다.
S&OP는 경영목표 달성을 위한 업무 조율 프로세스이며 환경변화에 대응하는 업무 방식으로 “계획대로 실행하는 체계”를 구축하는 것을 목표로 하며, 다수의 제조기업은 S&OP를 통하여 재고의 감소 보다 효율적인 리소스 활용, 처리량 증대, 납기만족도 증가, 예측 가능한 매출흐름, 최적의 수익과 자금흐름 등의 효과를 기대하고 있음을 선행연구를 통하여 알아보았다. 서비스 기업에서도 동일한 방법을 적용해 보고 위와 같은 효율적인 운영이 가능한지를 연구하도록 한다.
위와 같은 개선과제를 기반으로 소프트웨어를 납품 및 프로젝트를 주로 수행하는 기업에서 n개월간의 판매-실행계획 수립을 최적화하기 위한 인력 투입에 대한 RCCP 사례를 연구하였다. 판매계획 조정 및 합의의 결과로 도출된 다양한 시나리오를 기반으로 월별 자사인력투입과 협력사 인력의 조달계획으로 수주할당의 프로세스를 포함하고 있다.
Hwang and Song[6]은 자동차 산업에서의 수요 불확실성을 해결하기 위하여 Recourse Model을 활용하여 판매, 생산 및 구매계획의 통합계획을 2단계 확률적 기법을 제시하여 판매계획 조정 및 합의의 결과로 생성된 시나리오별 모든 경우의 가능성을 반영하여 발생되는 위험에 적극적으로 대응할 수 있는 수익성 최적화 목적의 S&OP 모델을 설계하였다. 이로써, 여러 시나리오의 모든 발생 가능성을 포함한 유연성 있는 의사결정이 가능해 질것으로 판단한다.
본 연구는 소프트웨어 공급 및 프로젝트 수행사의 경제적인 기업 운영에 대한 설계와, 불확실성의 해결에 주로 사용되는 확률적 기법의 프로그래밍과 분석, 그리고 영업과 실행의 균형을 맞추기 위해 사용되는 제조기업의 S&OP 방법론을 적용하여 서비스 기업의 수익 최적화에 대한 시도를 통해 사회적 공헌을 기대해 본다. 프로젝트에 따른 인력배치에 있어서 여러 차원의 매트릭스로 세분화되어 있는 전문 인력의 할당은 제한적이므로 본 연구에서는 업종, 업무 및 등급별 중장기 인력 투입계획을 통하여 사내요원 및 외주인력의 공급능력을 결정하는데 초점을 맞추고자 한다.

제안 방법

(업무/등급/시나리오별) 인건비 매출단가는 확률 Ps와 관련된 각각의 인덱스 s첨자로 추가하였다. 매출단가는 SP_i,j,s로 재정의 된다.
Carneiro et al.[2]은 시나리오 기반의 접근방법과 3가지의 불확실 요소를 이용하여 전략계획을 수립하였으며, 불확실성을 다루기 위하여 리스크 측정치로서 CVaR를 채택하여 6곳의 정유회사에 적용하였다. 논문의 목적은 정유회사의 공급망 분석에서의 기대 Net Present Value(NPV)를 최대화 하는 것으로써 여러 시나리오의 최적화를 통하여 NPV의 변동을 분석하였다.
불확실성 파라미터 개수 및 다양한 시나리오에 의해 문제 사이즈는 지수의 형태로 커짐에도 불구하고 시나리오 분석기법은 여러 논문에서 계속 고려되었으며 불확실성하의 최적화를 위한 신뢰 및 실용할 수 있는 결과를 제공한다고 증명되어 왔다. 과거 실적 데이터 기반의 계획 편향정보에 대한 Min-Max-Avg를 이용하여 불확실성 파라미터 값으로 입력 데이터에 대한 여러 시나리오를 생성하고, 이와 같이 작성된 시나리오들을 이용하여 수요 및 비용 등의 불확실성으로 인한 리스크에 적극적으로 대응할 수 있는 수익성 기반의 판매 및 실행 계획에 대한 확률적 기법을 모델링하여 설계한다. 이로써, 여러 시나리오의 모든 발생 가능성을 포함한 유연성 있는 의사결정이 가능해 질것으로 판단한다.
각 모델별 기대이익을 이용하여 절대적인 비교를 한다면, 4번 모형의 결과인 기대이익이 “평균값을 이용한 확정적 계획”인 2번 모델과 비교하여 비슷하거나 작게 형성되어 있음을 알 수 있다. 그러나, 이는 확정수요 이전의 기대이익일 뿐이고 실제 수요가 확정(분석을 위해 확정수요는 각 시나리오 계획과 동일하다고 가정함)된 후의 기대이익을 상대적으로 비교해 보았다. 이를 위해서 각 모형의 2차 의사결정 변수인 인력투입계획을 별도로 보관하면서, 각 모형에 대한 최적화 계산을 실행한 후 보관하고 있던 인력투입계획을 대입시켜 보면서 수익성을 계산해 보면 기대이익의 결과를 분석해 볼 수 있다.
[1]은 식당, 호텔, 주유소 및 편의점 등 많은 분배센터를 보유하고 있는 서비스 산업에서의 공급 능력 확장 계획을 수요의 불확실성하에서 시나리오 기반의 확률적 계획법을 이용하여 스케쥴링 하였다. 기업의 기대이익을 최대화 시키면서 공급능력의 크기, 위치, 적정 시점에 대한 의사결정 항목들을 스케쥴링 하였다.
본 논문에서는 확률적 계획기법의 성능평가 및 실제 현장에서의 적용 가능성을 가늠해보기 위한 실험을 계획하고 그 결과를 분석한다. 본 실험의 대상이 되는 전문인력에 대한 투입계획은 3개의 업무군, 4개의 등급으로 구성하며 각 불확실성의 요소에 대하여서는 3개의 시나리오로 구성한다.
비교본 연구에서 사용한 Recourse Model의 성과를 측정하기 위하여 확정적 계획 모형에서 얻은 시나리오별 결과와 확률적 계획 모형에서 얻은 결과를 비교해 보도록 한다.
본 연구에서는 중기 판매-실행계획을 통하여 적절한 업무 및 등급별 협력업체인력 투입을 결정하는데 초점을 맞추고 있다. 서비스 산업의 공급망 전체를 통합하여 불확실성이 있는 여러 시나리오가 어떠한 결과가 되더라도 기업의 전체 이익은 향상될 수 있는 유연성 있는 확률적 모델 설계와 소프트웨어 공급업체의 모든 공급망 구성원이 기업의 전략적 경영계획을 공유할 수있는 과학적 기반의 계획 프레임워크를 설계하여 제시해본다.
소프트웨어 서비스 업체의 판매-실행 프로세스를 [Figure 2]와 같이 정의하고 각각 프로세스간의 6가지 개선과제를 도출하였다.
그러나, 이는 확정수요 이전의 기대이익일 뿐이고 실제 수요가 확정(분석을 위해 확정수요는 각 시나리오 계획과 동일하다고 가정함)된 후의 기대이익을 상대적으로 비교해 보았다. 이를 위해서 각 모형의 2차 의사결정 변수인 인력투입계획을 별도로 보관하면서, 각 모형에 대한 최적화 계산을 실행한 후 보관하고 있던 인력투입계획을 대입시켜 보면서 수익성을 계산해 보면 기대이익의 결과를 분석해 볼 수 있다. 이렇게 하여 각 모형별 분석을 해보면 [Table 4]와 같은 결과를 확인할 수 있다.
전사 경영계획 기반의 공급망 목표를 설정하여 소프트웨어 업계에서의 공급망 관리 단일계획의 방향을 제시함으로 계획결과에 따른 운영의 실행가능성을 사전에 타진해 볼 수 있는 모델을 설계하여 계획 담당자들이 스스로 정확한 목표를 설정하고, 과학적 지식형성이 가능한 S&OP 체계를 제시해 본다.
총 4개의 모델을 구성하였으며, 첫 번째부터 세 번째까지의 모델에서는 각각의 시나리오를 확정적 계획 기법을 이용하여 의사결정변수를 구하였고, 네 번째 모델에서는 전체 시나리오 3가지를 일시에 적용하는 확률적 계획 기법으로 의사결정변수를 구하였다. 모든 경우에서 투입인력 할당률은 100%를 적용하였고, 협력사 인력의 투입 공수를 1단계 의사결정 변수로 정의하였다.
기대수익을 감안한 상대적인 크기를 보면 “평균 이하”와 “평균 이상”의 확률값의 전체적인 균형을 유지하는 시나리오가 오히려 덜 위험하다고 볼 수 있었다. 판매 및 실행계획의 리스크를 수익의 변동성을 최소화하는 목적식으로 MV 모델을 적용해보았으며, 예상 수익에 비해 그 변동성이 얼마나 큰지를 보고 리스크를 가늠해볼 수 있었다. 실제 업무에서 미할당이 발생되면 안되기 때문에 표에서는 취소선 표시를 하였으며, 계획 담당자는 본 시뮬레이션 결과를 통하여 계약단가에 대한 목표를 설정해 볼 수 있다.
해당 업무에서 발생될 수 있는 리소스 투입에서의 몇가지 불확실성을 발췌하여 수요뿐만 아니라 공급에서의 불확실성을 함께 적용해 볼 수 있는 플랫폼 체계를 구축한다. 전사 경영계획 기반의 공급망 목표를 설정하여 소프트웨어 업계에서의 공급망 관리 단일계획의 방향을 제시함으로 계획결과에 따른 운영의 실행가능성을 사전에 타진해 볼 수 있는 모델을 설계하여 계획 담당자들이 스스로 정확한 목표를 설정하고, 과학적 지식형성이 가능한 S&OP 체계를 제시해 본다.
각각의 시나리오는 프로젝트별 수주확도와 과거 고객사와의 계약단가를 분석하여 시나리오를 만들어 보았으며, 의사결정수로 도식화하면 발생 가능 총 시나리오 건수는 [업무분류×등급분류×발생 시나리오]의 수량으로 가능확률 산정이 쉽지 않다. 현실적인 프로세스를 감안하여 판매계획 조정 및 합의의 과정을 통하여 도출된 3가지(평균, 최소, 최대 판매계획과 인건비 단가) 실험데이터를 산출하여 성능을 평가하였다.

데이터처리

각각의 모델은 Xpress Optimizer와 Xpress Mosel을 이용하여 모델링하였고 입력 및 출력 정보와 처리결과에 대한 비교분석은 Microsoft Office Excel을 이용하여 정리하였다. 특히 MV 모델의 경우에는 비선형 문제이므로 Quadratic Programming을 이용하였으며, 실험 기기의 환경은 Intel(R) Core™ i5-3220(2.

이론/모형

두 번째 확률적 기법은 과거 계약실적에 의해 측정되는 가격에서의 변동성과 분산(혹은 표준편차)에 기인하는 위험도가 최소화가 되는 동시에 계획구간 동안 기대수익이 최대화가 될 수 있는 목적함수 계수에서 임의성을 다루기 위하여 고전적인 Markowitz의 MV 모델을 채택하였다.
첫 번째 확률적 기법은 미래 수요계획에 대한 불확실성을 반영하여 계획구간 동안 기대 수익이 최대화가 될 수 있는 2단계 Recourse Model을 채택하였다.

성능/효과

기대수익을 감안한 상대적인 크기를 보면 “평균 이하”와 “평균 이상”의 확률값의 전체적인 균형을 유지하는 시나리오가 오히려 덜 위험하다고 볼 수 있었다.
연구모형 Ⅲ을 위한 시나리오는 과거데이터에 기초하여 가격에 대한 목적계수의 불확실성으로 적용하였으며, 각 시나리오는 업무/등급별 단가에 따라 ①기대치 혹은 표준가격표로 도출한 현실적인 시나리오인 “평균값”, ②평균값으로부터 10% 상향 편차를 보이는 낙관적인 시나리오인 “평균 이상”, ③ 평균값으로부터 10% 하향 편차를 보이는 비관적인 시나리오인 “평균 이하”의 총 3가지의 모델로 각각 확정적 계획의 계산으로 각각 13,390만 원, 20,510만 원, 7,630만 원의 수익을 산출할 수 있었으며 “평균이하”의 경우 수익성과 관련한 목적함수에 의해 고급기술자 7명에 대한 미할당이 발생되었다.
위와 같이 컴퓨터를 이용한 계산을 토대로 전체 시나리오가 반영된 확률적 계획을 연구해 봄으로써, 서비스 현장의 계획 담당자들에게 잠재적인 리스크에 대응 가능한 보다 유연한 모델이 존재한다는 것을 제시할 수 있었다.
반대로 3번 모형은 협력사 인력 확보 활동을 적극적으로 했지만 수주결과가 그에 미치지 못하는 경우 인력 과잉 고용 및 확보에 따른 원가가 상승하여 수익이 많이 악화되는 현상을 볼 수 있다. 이에 반해 확률적 계획인 4번 모형의 기대이익은 여러 시나리오 가운데 어떠한 수주결과가 발생되더라고 최대 기대이익과 최소 기대이익의 사이에 존재함을 확인할 수 있다.

후속연구

본 연구에서는 국내 소프트웨어 제조 및 프로젝트를 수행하는 서비스 산업의 프로세스와 데이터를 추출하여 실험을 실시함으로 소프트웨어 기업 현장에서 확률적 계획이 확정적 계획과 비교하여 얼마나 융통성이 있고 효율적인지를 확인해 보고, 또한 불확실성의 범위에 따른 인력 투입계획 및 수익이 어떻게 변경되는지를 파레토 최적에 기초하여 분석해 본다. 마지막으로, 기업현장에서 현실적으로 적용하는데 있어 발생가능한 문제점들을 도출하여 연구의 한계를 열거해보고 적용 가능한 다른 여러 방법론을 고민하여 향후 연구방향을 제시하도록 한다.
본 연구는 소프트웨어 공급 및 프로젝트 수행사의 경제적인 기업 운영에 대한 설계와, 불확실성의 해결에 주로 사용되는 확률적 기법의 프로그래밍과 분석, 그리고 영업과 실행의 균형을 맞추기 위해 사용되는 제조기업의 S&OP 방법론을 적용하여 서비스 기업의 수익 최적화에 대한 시도를 통해 사회적 공헌을 기대해 본다.
[13]가 연구한 것과 같이 중요한 의사결정에 앞선 기대치에 대한 목적은 의사결정자의 리스크 속성과 객관적인 값의 분포 모두를 무시한다. 이에 확정적 기법의 각 시나리오별 목적값(수익)과 상기 목적함수의 결과를 이용하여 MV 접근법의 두 번째 주요성분이 되는 분산(혹은 표준편차)을 최소화시킴으로써 실행가능한 연구방법의 채용이 가능해 진다.
향후, 다양한 불확실성을 해소하기 위하여 확률적 계획 기법을 이용한 판매-실행 계획을 통하여 사업 수주에 대한 의사결정 및 기타 확률기법 연구를 계획하여 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기업은 어떤 불확실성을 가지고 있는가?	이와 같이, 기업의 규모와 관계없이 컨설턴트 및 개발자 공급능력, 프로젝트 수요와 계절성, 수주 후 프로젝트 시작시점, 매출단가와 외주비(매입단가), 현장에서의 요구사항 변경, 투입인력의 역량에 따른 추가공수 발생 등 임의 이벤트에 대한 다양한 불확실성을 가지고 있는 것을 알 수 있다.
	Figueiredo et al.은 S&OP개념을 어떻게 확장하였는가?	Figueiredo et al.[4]는 전사 수익 최대화 관점에서 엔지니어링, 구매, 마케팅 및 영업과 생산의 조정을 위해 복잡하지 않은 다구간 분석 모델을 설계하여 부품 공급관리 및 최종 조립을 포함한 통합 생산계획에 대한 2-stage 다구간 최적화 모형을 제시하여 최적의 제품및 고객 결정을 위해 수익기반의 S&OP 개념을 확장하였다.
	서비서 산업에서 S&OP의 개념이 정착되지 않고 운영되는 사례로 무엇이 있는가?	S&OP 프로세스는 주로 생산, 유통, 구매 및 물류의 프로세스를 가지고 있는 제조기업을 중심으로 정착되어 운영되고 있으나, 서비스 산업의 경우에는 제조기업과 같은 다양한 불확실성을 가지고 있음에도 S&OP의 개념은 부족한 상황이다. 특히, 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 기업 내의 응용 어플리케이션을 구축하는 프로젝트 수행기업을 대표적인 사례로 들 수 있다. Lee[11]는 네트웍 외부성에 대한 이론, 거래비용이론, 그리고 기업의 지원기반 관점을 바탕으로 소프트웨어 기업의 협력관계 지속의도를 연구하였으며, 이들 이론을 바탕으로 중소 소프트웨어 회사와 대기업 간의 기술적 양립성, 중소 소프트웨어 회사의 기술적 고립, 대기업 기술의 네트워크 사이즈, 대기업 기술의 불확실성 등을 중소 소프트웨어 업체의 파트너쉽과 관련한 변수로 도출하였으며, Kim et al.

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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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