시장의 세계화와 정보통신의 발전에 의해 물류 네트워크가 장기, 복잡화되어 지며, 네트워크 내에서 발생하는 리스크에 대응할 수 있는 시스템 능력이 감퇴했다. 이러한 리스크의 발생에 의해 물류시스템의 신뢰성이 저하되어, 리스크 관리의 필요성이 함께 증가하였다. 본 연구에서는 운송시스템 상에서 발생할 수 있는 리스크를 정의하고, 운송시스템의 신뢰성과 리스크 간의 관계를 규명하였다. 또한 운송시스템의 리스크 인자를 도출하여, 운송시스템의 리스크를 수리적으로 평가하는 분석 방법론을 제안하였다. 리스크 인자의 값을 산정하기 위해 발생 지수와 영향지수를 이용하였다. 본 연구에서 제안한 분석방법론을 대형화물자동차 운송시스템에 적용하여 사례연구를 실시하였고, 적용된 운송시스템에 대한 리스크 지수를 최종적으로 도출하였다. 본 연구결과로서 운송시스템에 대한 리스크를 수치화하여 분석 할 수 있음을 보였으며, 향후 본 연구 결과가 운송시스템의 리스크 관리와 리스크 회피전략 도출을 위한 기초연구자료로 활용될 것으로 판단된다.
시장의 세계화와 정보통신의 발전에 의해 물류 네트워크가 장기, 복잡화되어 지며, 네트워크 내에서 발생하는 리스크에 대응할 수 있는 시스템 능력이 감퇴했다. 이러한 리스크의 발생에 의해 물류시스템의 신뢰성이 저하되어, 리스크 관리의 필요성이 함께 증가하였다. 본 연구에서는 운송시스템 상에서 발생할 수 있는 리스크를 정의하고, 운송시스템의 신뢰성과 리스크 간의 관계를 규명하였다. 또한 운송시스템의 리스크 인자를 도출하여, 운송시스템의 리스크를 수리적으로 평가하는 분석 방법론을 제안하였다. 리스크 인자의 값을 산정하기 위해 발생 지수와 영향지수를 이용하였다. 본 연구에서 제안한 분석방법론을 대형화물자동차 운송시스템에 적용하여 사례연구를 실시하였고, 적용된 운송시스템에 대한 리스크 지수를 최종적으로 도출하였다. 본 연구결과로서 운송시스템에 대한 리스크를 수치화하여 분석 할 수 있음을 보였으며, 향후 본 연구 결과가 운송시스템의 리스크 관리와 리스크 회피전략 도출을 위한 기초연구자료로 활용될 것으로 판단된다.
The trend of globalization and the development of the communication-Information technology have led the organization of a complex supply chains which are more vulnerable to risks. The impact of risk on the supply chain can be adverse so importance of risk management on a supply chain has increased. ...
The trend of globalization and the development of the communication-Information technology have led the organization of a complex supply chains which are more vulnerable to risks. The impact of risk on the supply chain can be adverse so importance of risk management on a supply chain has increased. In order to analyze the risk factors of transport system, this study described about the definition of transport risk and investigated the relationship between likelihood index and effect index of each risk factor. We identified risk factors on transport system and measured likelihood index and effect index of each risk factor. Finally, a numerical risk index, which is a value of total transport system, has been resulted by aggregating all indices. In addition, a case study using the proposed method has done on a heavy vehicle transport context with a transport company.
The trend of globalization and the development of the communication-Information technology have led the organization of a complex supply chains which are more vulnerable to risks. The impact of risk on the supply chain can be adverse so importance of risk management on a supply chain has increased. In order to analyze the risk factors of transport system, this study described about the definition of transport risk and investigated the relationship between likelihood index and effect index of each risk factor. We identified risk factors on transport system and measured likelihood index and effect index of each risk factor. Finally, a numerical risk index, which is a value of total transport system, has been resulted by aggregating all indices. In addition, a case study using the proposed method has done on a heavy vehicle transport context with a transport company.
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문제 정의
본 연구에서는 기업 공급망의 리스크에 주요한 영향을 미치는 리스크 인자를 도출하고, 물류체계의 하위 요소인 운송 시스템의 리스크를 평가하기 위한 리스크 분석방법론을 제시하며, 제시된 방법론의 이해를 돕기 위해 사례 분석을 행하여 리스크를 평가하였다. 이때, 리스크 인자는 운송시스템 상에 존재하는 리스크와 외부적 리스크를 기존의 리스크 관련 문헌과 전문 경영진의 자문을 통해 정의하고 평가하였다.
따라서 본 연구에서는 물류시스템의 신뢰성에 영향을 미치는 리스크에 주목하여, 하위 체계에 속하는 운송시스템의 리스크를 분석한다. 운송 실패(지연)에 영향을 미치는 리스크를 기존 문헌을 통해 정의하고, 리스크의 구조를 설계하여, 시스템을 평가하는 방법론을 제시하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 물류시스템의 신뢰성에 영향을 미치는 리스크에 주목하여, 하위 체계에 속하는 운송시스템의 리스크를 분석한다. 운송 실패(지연)에 영향을 미치는 리스크를 기존 문헌을 통해 정의하고, 리스크의 구조를 설계하여, 시스템을 평가하는 방법론을 제시하고자 한다.
본 절에서는 앞서 정의한 13개의 운송시스템 리스크 인자에 대하여 정량화하는 방법에 대해 서술한다. 대규모시스템에서는 리스크 인자가 발생할 확률과 리스크 인자가 시스템에 얼마만큼 영향을 미칠 것인지를 동시에 고려할 필요가 있으며, 각 리스크인자의 발생확률과 발생된 리스크가 시스템에 미치는 영향(심각성)을 고려하여 리스크 인자로 정의(Yacoub and Ammar, 2002; Canadian center for occupational health and safety, 2009; Lavastre, et al.
, 2002). 본 연구에서는 리스크가 시스템에 미치는 영향을 평가하기 위해 3가지 요소, 비용적 영향; 시간적 영향; 기업의 명성적 영향을 기준으로 평가하였다. 이는 앞서 정의한 운송시스템의 리스크가 독립적으로 발생함에 따라, 기업의 영업이익에 미치는 손실의 정도를 평가하고, 예상 운송시간에서 변동되는 정도를 추정하며, 고객(화주)에게 미치는 리스크의 악영향이 기업의 명성에 미치는 영향을 각각 평가하고자 함이다.
본 연구에서는 리스크가 시스템에 미치는 영향을 평가하기 위해 3가지 요소, 비용적 영향; 시간적 영향; 기업의 명성적 영향을 기준으로 평가하였다. 이는 앞서 정의한 운송시스템의 리스크가 독립적으로 발생함에 따라, 기업의 영업이익에 미치는 손실의 정도를 평가하고, 예상 운송시간에서 변동되는 정도를 추정하며, 고객(화주)에게 미치는 리스크의 악영향이 기업의 명성에 미치는 영향을 각각 평가하고자 함이다. 상기 세 가지 값을 합산하여 리스크 인자별 영향지수(EIi)로 정의하며, 식 (1)를 이용하여 리스크 영향지수를 계산한다.
본 연구에서는 상기 FTA를 응용하여 시스템의 고장을 발생시키는 리스크의 발생지수와 영향지수를 합산한 리스크인자를 고려하여 최상위 리스크를 평가하는 방법으로 RTA(Risk Tree Analysis)를 제안한다. 제안된 RTA는 FTA 와 동일하게 최상위 리스크를 정의하고, 이를 발생시키는 하위 사건을 하향식 구조로 정의한다.
본 연구에서는 기존 물류분야 신뢰성 연구에서 간과하고 있는 시스템의 신뢰성과 리스크 간의 상관관계에 주목하여, 운송시스템의 리스크 분석 방법론을 제시하였다. 이를 위해 시스템 공학적 방법론을 이용하여 전체 시스템의 리스크 인자에 대해 수리적으로 평가하여 리스크 지수를 도출하는 방법을 제안하였다.
제안 방법
본 연구에서는 기업 공급망의 리스크에 주요한 영향을 미치는 리스크 인자를 도출하고, 물류체계의 하위 요소인 운송 시스템의 리스크를 평가하기 위한 리스크 분석방법론을 제시하며, 제시된 방법론의 이해를 돕기 위해 사례 분석을 행하여 리스크를 평가하였다. 이때, 리스크 인자는 운송시스템 상에 존재하는 리스크와 외부적 리스크를 기존의 리스크 관련 문헌과 전문 경영진의 자문을 통해 정의하고 평가하였다.
Ishfaq(2012) 복합운송시 발생하는 리스크를 제시하였고 운송수단별 모델을 이용하여 리스크에 대응할 수 있는 전략을 제안하였다. 이때, ‘유연성’ 전략 기반으로 신뢰성을 평가하였다.
Fateme(2013)는 3단계(고객, 판매자, 공급업자)의 공급망 시나리오를 채택하여 운송 시 발생하는 리스크에 대응할 수있는 최적의 운송 모델을 제시하였다. 또한 공급망 네트워크 설계, 공급망 요인 분석, 전략을 통한 신뢰성 평가를 분류하여 분석하였다. Aqlan and Lam(2016)는 리스크를 발생시키는 위험사건의 장기적 피해와 경쟁업체에 미치는 영향을 완화시키기 위해 반응하는 능력을 대응력, 효율성, 신뢰성으로 나타내 었다.
앞서 연구된 문헌조사를 통해 공급망 리스크의 정의와 신뢰성을 의미하는 용어 및 상세 정의를 살펴보았다. 또한 두 가지의 상관관계를 고려하여 특정 제품의 공급망에 미치는 리스크의 영향을 최소화하기 위한 최적의 전략 제시 및 시스템 재설계 관계를 검토하였다.
앞서 연구된 문헌조사를 통해 공급망 리스크의 정의와 신뢰성을 의미하는 용어 및 상세 정의를 살펴보았다. 또한 두 가지의 상관관계를 고려하여 특정 제품의 공급망에 미치는 리스크의 영향을 최소화하기 위한 최적의 전략 제시 및 시스템 재설계 관계를 검토하였다.
시스템 리스크 설계는 4절에서 서술되며, 리스크 인자의 계층구조를 고려하여 리스크 나무(Risk tree)구조로 표현한다. 마지막으로 시스템 리스크 평가에서는 시스템 상의 모든 리스크 지수를 합산한 하나의 시스템 리스크 지수를 산출하여 운송시스템을 평가하도록 한다.
본 절에서는 운송시스템에 대한 리스크를 서술하고, 리스크 인자를 정의한다. 각 리스크 인자별 리스크 발생지수와 리스크 영향지수의 산출방법을 제시하고, 전체 시스템을 하나의 리스크 지수로 산정하는 방법을 서술한다.
리스크 구조 설계에서 운송시간의 지연을 상위 리스크 인자로 선정하였으며(Vorst & Beulens, 2002; Fowkes et al., 2004; Jung, 2006), 4가지의 중간 리스크 인자인 차량 리스크; 운전자 리스크; 도로환경 리스크; 외부변화 리스크;는 발생확률적으로 서로 독립적으로 발생하므로, ‘OR’기호로 연결된다.
다음 절에서는 본 연구에서 제시한 리스크 인자를 이용하여 실제 운송시스템의 리스크 지수를 산출하고, 운송시스템의 종합적 리스크 지수를 도출하여 시스템을 평가한다.
본 연구에서는 상기 FTA를 응용하여 시스템의 고장을 발생시키는 리스크의 발생지수와 영향지수를 합산한 리스크인자를 고려하여 최상위 리스크를 평가하는 방법으로 RTA(Risk Tree Analysis)를 제안한다. 제안된 RTA는 FTA 와 동일하게 최상위 리스크를 정의하고, 이를 발생시키는 하위 사건을 하향식 구조로 정의한다.
본 연구에서 3.1절에서 정의한 운송시스템의 리스크 인자를 고려하여 Fig. 3과 같이 운송시스템의 리스크 구조를 설계하였다. 리스크 구조 설계에서 운송시간의 지연을 상위 리스크 인자로 선정하였으며(Vorst & Beulens, 2002; Fowkes et al.
리스크 인자의 발생지수와 영향지수를 고려하여 각 리스크 인자별 지수를 도출하고, 리스크트리의 구조에 따라 전체 시스템의 리스크 지수를 하나의 값으로 도출하여 분석한다. 표 5에서는 대형화물자동차 운송시스템에서 도출된 리스크인자별 발생지수와 영향지수를 보여준다.
본 연구에서는 기존 물류분야 신뢰성 연구에서 간과하고 있는 시스템의 신뢰성과 리스크 간의 상관관계에 주목하여, 운송시스템의 리스크 분석 방법론을 제시하였다. 이를 위해 시스템 공학적 방법론을 이용하여 전체 시스템의 리스크 인자에 대해 수리적으로 평가하여 리스크 지수를 도출하는 방법을 제안하였다. 이로서 특정 시스템의 붕괴를 가져오는 리스크를 정리하고 조직화(설계)하여 전체 시스템의 리스크 지수를 도출할 수 있다.
또한 본 논문에서는 실제 운송업체를 대상으로 리스크 분석을 행하였다. 그러나, 본 연구에서 도출된 리스크 지수는 특정 운송업체를 대상으로 도출한 값이므로 운송시스템의 리스크 지수로 일반화하기에는 한계를 가진다.
이론/모형
리스크의 영향지수는 리스크분석의 질적분석방법론으로 사용되는 FMEA를 적용하였다(Tixier et al., 2002). 본 연구에서는 리스크가 시스템에 미치는 영향을 평가하기 위해 3가지 요소, 비용적 영향; 시간적 영향; 기업의 명성적 영향을 기준으로 평가하였다.
RTA를 통해 리스크 인자로 구성된 운송시스템의 리스크지수를 합산하기 위해, 리스크나무의 논리기호의 성질에 따라 직렬·병렬법칙을 적용한다.
본 연구에서 제시하고 있는 운송시스템의 리스크 구조는 모두 ‘OR’ 논리기호로 연결되어있기 때문에, 병렬 법칙만을 이용하여 도출한다.
성능/효과
이를 통해, 현대사회에서 물류시스템의 신뢰성은 중요한 운영 요소로 이해되고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 공급망에 속해 있는 각 물류활동의 리스크와 그 신뢰성을 충분히 분석되지 않은 상태에서 공급망 전체(상품의 제조부터 최종 고객에게 전달되는 일련의 과정)의 신뢰성에 관한 연구는 한계에 직면하였다.
이와 같은 방식으로 운전자의 건강문제와 숙련운전자의 부족문제가 시스템에 미치는 영향이 두 번째로 큰 0.58로 도출되었다. 다음으로는 화물연대파업, 기상이변이 각각 0.
45로 뒤를 이었다. 발생지수와 반대로 특수차량부족이 가장 낮은 영향지수를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
095로 뒤를 이었다. 높은 리스크 지수로 도출된 3가지 리스크 인자의경우, 높은 발생지수로 인한 영향을 크게 받은 것으로 판단되며, 기상이변과 운전자 부족 리스크 인자는 발생지수와 영향지수의 합산으로 인해 리스크인수 값이 커진 것으로 보인다. 기상이변과 운전자 부족 및 교통혼잡 리스크는 높은 영향지수로 인해 리스크 지수가 증가하였음을 확인할 수 있다.
리스크인수는 1에 가까울수록 앞서 리스크 인자에 의한 전체 시스템의 안전도가 떨어지는 것으로 해석된다. 운송시스템의 운영과 목표를 달성하는 것에 문제가 생겨 위태롭거나 위험한 상태로, 본 연구에서 도출한 사례에서는 0.421의 리스크 지수가 도출되었으며, 리스크 인자에 의한 위험지 수가 0.5를 넘지 않는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 시스템 종합적 리스크 지수를 감소시키기 위해, 중간 리스크 지수의 값을 줄이는 전략을 택하거나, 기본 리스크 지수의 값을 줄이는 전략을 택하여, 리스크 인자의 영향 및 발생가능성을 감소시킬 수 있다. 사례에서는 가장 높은 중간 리스크 지수를 보이는 도로노면의 부실 리스크 인자의 발생비율을 감소시키기 위해 지자체와 한국도로공사의 지원을 요청하는 방안도 필요할 것이며, 이밖에도, 차량 결함의 문제를 줄이기 위해, 차량 안전검사시스템 및 차령제한 시스템을 도입할 수 있을 것이다.
후속연구
본 연구에서는 시스템 종합적 리스크 지수를 감소시키기 위해, 중간 리스크 지수의 값을 줄이는 전략을 택하거나, 기본 리스크 지수의 값을 줄이는 전략을 택하여, 리스크 인자의 영향 및 발생가능성을 감소시킬 수 있다. 사례에서는 가장 높은 중간 리스크 지수를 보이는 도로노면의 부실 리스크 인자의 발생비율을 감소시키기 위해 지자체와 한국도로공사의 지원을 요청하는 방안도 필요할 것이며, 이밖에도, 차량 결함의 문제를 줄이기 위해, 차량 안전검사시스템 및 차령제한 시스템을 도입할 수 있을 것이다.
또한 본 논문에서는 실제 운송업체를 대상으로 리스크 분석을 행하였다. 그러나, 본 연구에서 도출된 리스크 지수는 특정 운송업체를 대상으로 도출한 값이므로 운송시스템의 리스크 지수로 일반화하기에는 한계를 가진다. 이를 위해서는 기업 규모별, 경영방법 및 기업비전 등을 고려한 추가연구가 필요하며, 향후의 연구과제로 삼고자 한다.
그러나, 본 연구에서 도출된 리스크 지수는 특정 운송업체를 대상으로 도출한 값이므로 운송시스템의 리스크 지수로 일반화하기에는 한계를 가진다. 이를 위해서는 기업 규모별, 경영방법 및 기업비전 등을 고려한 추가연구가 필요하며, 향후의 연구과제로 삼고자 한다.
본 연구는 물류시스템 환경에서 리스크 인자를 인식, 평가및 분석하는 최초의 연구라는 점이 높이 평가될 수 있으며, 실제 물류시스템의 서비스 개선과 위험회피 전략에 활용할 수있다는 점에서 연구적 가치가 있다고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
강건성은 무엇인가?
위의 용어 정리에서 ‘강건성’은 ‘위험사건이 발생한 상황에서 기존의 물류시스템을 유지하는 능력’, ‘회복성’은 ‘위험사건의 발생에 의해 붕괴된 물류시스템을 복구하는 능력’, ‘유연성’은 ‘위험사건 발생에 의한 혼란 상황을 통제하는 능력’, ‘신속성’은 ‘위험사건의 발생 이후에 신속하게 대처하는 운영 능력’으로 요약할 수 있다. 이에 본 연구에서는 물류시스템의 신뢰성을 ‘리스크의 발생에 의해 운송서비스가 지연되는 현상에 대응할 수 있는 능력’으로 정의한다.
신속성은 무엇으로 요약할 수 있는가?
위의 용어 정리에서 ‘강건성’은 ‘위험사건이 발생한 상황에서 기존의 물류시스템을 유지하는 능력’, ‘회복성’은 ‘위험사건의 발생에 의해 붕괴된 물류시스템을 복구하는 능력’, ‘유연성’은 ‘위험사건 발생에 의한 혼란 상황을 통제하는 능력’, ‘신속성’은 ‘위험사건의 발생 이후에 신속하게 대처하는 운영 능력’으로 요약할 수 있다. 이에 본 연구에서는 물류시스템의 신뢰성을 ‘리스크의 발생에 의해 운송서비스가 지연되는 현상에 대응할 수 있는 능력’으로 정의한다.
리스크 관리에 대한 필요성이 지속적으로 증가하는 이유는 무엇인가?
이러한 대형 리스크 발생 빈도의 증가는 글로벌 기업의 공급망 위기와 신뢰성 붕괴를 초래하였다. 이로서 글로벌 기업의 생산 중단 또는 신제품 출시 지연은 기업운영에 경제적 손실을 미치고, 고객의 불만, 브랜드 이미지의 손상, 주주신뢰 하락과 같은 연쇄효과를 발생시켰다. 즉, 리스크는 공급망 전체의 붕괴를 초래하며 차후 기업의 운영에 있어 직·간접적 영향을 미칠 만큼 규모적, 시간적, 비용적으로 심각한 영향을 주 었다. 그러므로 공급망 리스크에 대응하기 위한 리스크 관리에 대한 필요성이 지속적으로 증가하고 있는 실정이다.
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