수요예측 수요계획 판매예측 Demand planning demand forecasting

수요예측 혹은 수요계획이나 판매예측으로 불리는 Demand planning은 SCM의 시작점이라고 할 수 있을 정도로 중요한 요인입니다. 특히 제조사의 경우에는 얼마나 정확한 Forecasting을 했느냐에 따라 물류비의 최소화를 달성할 수 있습니다. 따라서 이번 포스팅에서는 수요예측의 여러 방법론에 대해서 작성해보려고 합니다.

1. 수요예측(Demand planning)이란

수요예측은 말 그대로 수요를 예측하는 과정을 의미합니다. 이번 단락에서는 수요예측의 정의와 수요예측을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1) 수요예측의 정의

수요예측은 위에서 간단히 설명한대로 최소의 비용과 최대의 고객만족을 위한 첫 단계입니다. 제품의 예상 판매량을 산출해 생산하거나 수입하기 위한 작업 단계입니다. 일반적으로 시장분석 및 매출수요분석, 그리고 판매추이 분석을 통해 수요예측을 진행합니다.

2) 수요예측의 방법

수요예측의 방법은 크게 정성적 판단과 정량적 예측을 통해 진행합니다. 가장 일반적인 방법은 계량기법에 의해 수요 예측치를 산출한 다음, 예측자가 수집 가능한 정보와 경험을 토대로 예측치를 수정해 최종 Demand planning 값을 확정 짓습니다. 

3) 수요예측과 관련된 단어

DPA: DPA는 Demand Planning Accuracy의 약자로 수요예측 정확성을 의미하는 단어입니다.

Stock cover days: 현재 보유 중인 재고의 양이 어느 정도의 기간을 버틸 수 있는지 의미하는 단어입니다.

2. 정량적 예측 기법

정량적 예측 기법은 수치화 된 자료를 기본으로 나오는 데이터를 의미합니다. 정량적 예측 기법은 크게 분류하면 시계열 전망과 인과관계 분석으로 나누어집니다. 그 중 시계열 분석방법은 과거 판매 history가 있을 경우 이를 기초로 하여 단기적인 미래예측을 수행하는 방법입니다. 실제로 6개월 미만의 단기적 예측에서는 정확도가 매우 높은 방법으로 알려져 있습니다. 이러한 시계열 분석방법 중 3가지를 소개하겠습니다.

1) 이동평균법

이동평균법은 3개월 이동평균=(M1+M2+M3)/3으로 구하는 간단한 공식입니다. 수요가 일정할 경우 유용한 방법입니다. 그러나 계절적 요인이나 수요가 급격하게 변화하는 경우에는 적용하기 어려운 방식입니다.

2) 가중이동평균법

3개월 가중이동평균=(1*M1+2*M2+3*M3)/3으로 구하는 공식입니다. 최근 실적자료에 가중치를 곱해 최근의 추세를 반영하도록 하는 방법입니다. 계절적 요인에 의한 수요 변동을 반영할 수 있는 방식이지만, 정교한 예측방법은 아닙니다.

3) 선형회귀분석(Linear regression)

독립 변수와 종속 변수의 관계를 규명하는 회귀 분석에서 독립 변수와 종속 변수 사이에 선형 관계가 있다고 가정한 후 분석을 수행하는 방식의 분석법입니다. 엑셀에서 forecast.linear 함수를 활용해 쉽게 구할 수 있는 공식입니다.

3. 정성적 예측기법

정성적 판단은 예상 매출에 대한 영감과 직관, 인터뷰 등을 활용해 미래에 대한 예측을 하는 방법입니다. 주로 정량적 예측 기법을 통해 산출된 데이터를 기초로 정성적 예측기법을 더해 수요예측을 완료 합니다.

1) 델파이 방법

델파이 방법은 여러 전문가들의 피드백을 통해 통계치를 구하는 방식입니다.

2) 부스트래핑 

여러 상황에서 어떤 정보를 사용하는지를 전문가들에게 물어서 일관성있게 전문가들이 판단하는 규칙을 찾아내고 이를 기반으로 예측하는 방법입니다.

3) 컨조인트 분석

컨조인트 분석은 고객에게 특성별 수요에 대한 제안을 해서 제품특성과 수요의 상관관계를 결정하도록 하고 이를 바탕으로 수요를 예측하는 기법입니다.