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경영자를 위한 실용적인 가이드북이고, 저비용 고효율의 SCM(공급망 관리) 체계를 갖추는 전략을 제시한 책이다. 저자 서병교 박사는 서울대와 퍼듀(Purdue)대학교에서 산업공학을 전공하고, 한국 회사, 외국 회사, 대기업, 중견기업, 스타트업, 컨설팅, IT, 제조업, 물류업 등 다양한 회사에서 SCM 관련 핵심 역할을 수행했다. 그 경험을 통해 얻은 노하우와 이론과 실무를 아우르는 통찰력 있는 조언을 이 책에 담았다.

이 책은 수요 예측 및 판매 계획, 생산 전략 및 공급 계획, 수요 유도 (demand shaping), 재고 및 결품 관리, 구매비 절감, 신제품 개발 및 단종 관리, 물류 효율화, 기업간 협업(CPFR)과 AI를 활용한 S&OP, 기술 유출, 지배 구조, 가업 승계와 관련된 리스크 관리 등 경영의 핵심 주제를 다룬다. 대기업의 성공 사례를 단순히 나열하는 것이 아니라, 예산이 적고 인재가 부족하며 인프라가 갖추어지지 않은 중소 중견 기업이 SCM 성공 노하우를 쉽게 배우고 저예산으로 적용하여 빨리 효과를 얻는데 도움을 준다.

머리말 19

1 공급망(Supply Chain) 개념 25
1.1 들어가는 말 25
1.1.1 비단길 25
1.1.2 초한지 28
1.2 공급망(supply chain) 29
1.2.1 공급망 개념 30
■ 로스차일드 가문의 정보망 33
■ 초단타 매매 (HFT: High-Frequency Trading) 34
1.2.2 공급망 단순화 36
■ 사례: 에스앤이컴퍼니 유통 구조 파괴 37
1.2.3 공급망 전쟁 41
■ 미국의 공급망 재편 전략과 인플레이션 감축법 41
1.3 공급망 관리 (SCM) 43
1.3.1 SCM 용어를 처음 사용한 키쓰 올리버 43
1.3.2 SCM에 관한 다양한 정의 44
1.4 SCM과 경영 45
1.4.1 삼성 경영자들의 SCM에 대한 인식 47
1.5 SCM에 대한 관점 49
1.5.1 계층적 관점: 공급망 전략 ? 계획 ? 실행 50
1.5.2 협업 관점: 사내 협업, 고객사 협업, 공급사 협업 51
1.5.3 시스템 관점 53
2 생산 전략 (Production Strategy) 59
2.1 예측 생산과 주문 생산 59
2.1.1 MTS (Make to Stock, 재고 생산, 예측 생산) 59
2.1.2 MTO (Make to Order, 주문 생산) 60
2.1.3 ATO (Assemble to Order, 주문 조립) 61
2.1.4 ETO (Engineer to Order, 주문 설계) 61
2.1.5 디커플링 포인트 (decoupling point) 62
2.2 리드타임과 생산 전략 64
2.2.1 리드타임 64
2.2.2 엔비디아(NVIDIA) GPU 리드타임 67
2.3 지연(postponement) 전략 69
2.3.1 생산 지연 (시간적 지연) 69
■ 사례: 베네통(Benetton) 염색 공정 지연 전략 70
■ 영국과 프랑스 세탁기 선호도 차이를 감안한 지연 전략 71
2.3.2 물류 지연 (공간적 지연) 및 재고 공용화 72
3 수요 관리 (Demand Management) 77
3.1 고객(顧客)과 유통(流通) 77
3.1.1 고객 77
3.1.2 유통 매장: 백화점, 편의점, 슈퍼마켓, 할인점 78
3.1.3 다크 스토어 (dark store) 79
3.2 예측(forecasting) 81
3.2.1 예측은 왜 하나? 81
■ 사례: 스시로 회전 초밥 수요 예측 82
3.2.2 예측과 계획은 천지 차이 83
3.2.3 예측 대상 (what to forecast) 86
■ 사례: 에스앤이컴퍼니 농산물 작황 및 가격 예측 87
3.2.4 예측의 3대 축: 제품 × 고객 × 시간 89
3.3 제품(product) 예측 90
3.4 고객(customer) 예측 94
3.5 시간(time) 예측 96
3.5.1 예측 단위(bucket): 얼마나 촘촘하게 예측? 96
3.5.2 예측 주기(frequency/cycle): 얼마나 자주 예측? 96
3.5.3 예측 기간(horizon): 얼마나 먼 미래까지 예측? 97
3.5.4 예측 마감 시간 (cutoff time): 언제까지 예측? 99
3.5.5 롤링 예측 (rolling forecasting): 매주/매월 반복 99
3.5.6 예측 집중 구간: 특히 신경써야 할 구간 100
3.6 예측 주체: 예측은 누가? 102
3.6.1 계층적 예측 (hierarchical forecasting) 103
■ 사례: 삼성전자 계층적 예측 104
3.6.2 Funnel forecasting (깔때기 예측) 105
3.7 예측 기법 (forecasting method) 107
3.7.1 예측 기법 선택 107
■ 사례: 편의점 수요 예측 108
3.8 예측 정확도 (forecast accuracy) 109
3.8.1 일기 예보: 화씨 1 도는 연간 10억 달러 값어치 109
3.8.2 예측 정확도 110
3.8.3 예실(豫實) 그래프: 예측력 높이는 실전 비법 113
3.9 판매 계획 (sales plan) 115
3.9.1 판매 계획 준수율 116
3.9.2 판매 계획 달성률 117
3.9.3 판매 계획 차질 사유 118
3.10 수요 관리 (demand management) 119
3.10.1 공급 촉진 (supply expedition) 119
3.10.2 수요 유도 (demand shaping) 120
■ 사례: 삼성전자 수요 유도로 소니 추월 121
3.11 주문 관리 (order management) 123
3.11.1 할당(allocation) 123
3.11.2 납기 약속 (order promising) 125
4 재고 관리 (Inventory Management) 129
4.1 재고냐 결품이냐 129
4.1.1 재고(inventory) 129
■ 사례: 에쓰푸드 재고 및 상미 기간 관리 130
4.1.2 결품(out-of-stock) 132
■ 연구: 결품 실증 분석 집대성 132
4.1.3 재고 대 결품: 결품이 재고보다 세 배 고통 133
4.1.4 PSI (Production, Sales, Inventory) 134
4.1.5 매출 인식 기준 136
4.2 재고에 대한 관점 139
4.2.1 재고의 양면성: 실행의 결과이자 계획의 대상 139
4.2.2 재고는 필요악(必要惡)인가? 140
■ 재고 순기능(順機能) 141
■ 재고 역기능(逆機能) 142
4.3 재고 유형 146
4.3.1 다양한 이름의 재고 146
4.3.2 안전 재고 (safety stock) 147
■ 예시: 안전 재고 계산 149
4.4 재고 관리 주요 지표 151
4.4.1 재고량과 재고 금액 151
4.4.2 재고 일수(日數) 152
4.4.3 재고 회전율 (inventory turnover) 153
4.4.4 재고 정확도 154
■ 예시: 재고 실사 155
4.5 재고 파악 156
4.5.1 리틀의 법칙 (Little’s law) 157
■ 예시: 재공 재고 계산 158
■ 예시: 재고 일수 계산 158
■ 예시: 채권 회수 기간 계산 159
4.6 재고 보충 (inventory replenishment) 원칙 159
4.6.1 ABC 분석: 선택과 집중 162
4.7 재고는 누구 책임? 163
4.8 재고 감축 165
4.8.1 재고에 대한 인식: 애플과 삼성전자 165
4.8.2 사례: 디에스이트레이드 서비스 부품 재고 감축 165
4.8.3 재고 감축 방안: 지속적 개선 168
4.8.4 Just-in-Time vs. Just-in-Case 169
■ 사례: 2021년 반도체 부족으로 자동차 생산 중단 170
5 생산 관리 (Production Management) 175
5.1 공급 계획 (supply plan, master plan) 175
5.2 생산 계획 (production plan) 177
5.3 계획 수립 178
5.3.1 공급 계획 수립의 입출력 요소 179
5.3.2 수요 우선순위 (priority) 180
■ 사례: 인텔 DRAM 회사에서 마이크로프로세서 회사로 변신 184
5.3.3 공급 계획 수립 185
■ 사례: VF 일단위 공급 계획 187
5.3.4 생산 계획 수립 188
■ 사례: VMS솔루션스 골판지 생산 계획 수립 189
5.3.5 위탁 생산 192
■ 사례: 애플이 폭스콘을 선호하는 이유 192
5.3.6 계획 수립 솔루션 활용 193
■ 사례: 뉴로코어 AI 활용한 APS 솔루션 194
5.4 제조 실행 관리 195
5.4.1 사례: 코너스 CCTV를 활용한 철도 차량 제조 공정 관리 196
5.4.2 스마트 팩토리 (smart factory) 198
■ 사례: 현대차 싱가포르 글로벌 혁신 센터 198
■ 사례: 고피자 AI 활용한 품질 검사 199
5.5 생산 관리 핵심 지표 202
5.5.1 공급 계획률 202
5.5.2 생산 계획 준수율 203
■ 예시: 생산 차질 원인 204
5.5.3 SCM 역량: 판매 예측 정확도는 대표이사 성적 206
■ 예시: SCM 점수: 90점 × 80점 × 70점 = 50점 206
5.6 확정 생산 체제 209
5.6.1 확정 기간 209
5.6.2 확정 생산 체제 의미 211
■ 사례: 삼성 3일 확정 생산 체제 212
5.6.3 확정 기간 설정 방법 214
6 구매 관리 (Procurement Management) 219
6.1 자체 제조 또는 외부 구입 (make or buy) 220
6.1.1 크랄직 매트릭스 (Kraljic matrix) 222
6.2 구매량 산정 223
6.2.1 자재 명세서 (BOM: Bill of Material) 224
6.2.2 자재 소요 계획 (MRP) 225
6.3 구매 관리 핵심 영역 226
6.3.1 조달 구매 226
6.3.2 개발 구매 227
6.3.3 전략 구매 228
6.3.4 MRO (Maintenance, Repair, and Operating) 229
6.3.5 발주 최적화 230
■ 사례: 팔란티어(Palantir) 발주 최적화 231
6.4 가치 공학 (value engineering) 232
6.4.1 가치 공학 개념 232
■ 사례: 가치 공학 233
6.4.2 원가 절감 방식 234
6.5 구매 전담 조직 235
6.5.1 삼성의 구매 관리 원칙 236
6.6 공급사 협업 236
6.6.1 VMI (Vendor Managed Inventory) 238
6.6.2 구매 예술화 239
■ 삼성 구매 예술화 239
■ 삼성전자 협성회 241
6.6.3 공급사 선정 원칙 241
■ 사례: 삼성전자 공급사 선정 원칙 242
■ 사례: 리 앤 펑 30/70 규칙 242
■ 사례: ASML 공급사 납품 원칙 244
6.6.4 공급사 계층도 245
■ 사례: 삼성전자 대체 공급사 파악 246
6.7 구매 성과 지표 247
7 물류 관리 (Logistics Management) 251
7.1 물류 개념: 시공의 제약 대응 251
7.2 물류 영역 253
7.2.1 조달~공급~판매~배송 물류 253
7.2.2 역물류(逆物流, reverse logistics) 255
■ 사례: 스티치 픽스 (Stitch Fix) 256
■ 사례: 와비 파커 (Warby Parker) 257
■ 사례: 해피 리턴즈 (Happy Returns) 258
■ 사례: 리퀴디티 서비시즈 (Liquidity Services) 259
■ 사례: 옵토로(Optoro) 260
■ 사례: 쿠팡 반품마켓 261
7.2.3 프로젝트 물류 262
■ 사례: 튀르키예 고대 유적 운송 262
7.2.4 7대 물류 사업 분야 264
7.3 운송(運送) 265
7.3.1 운송 혁명 267
■ 19세기 철도 괴담: 터널 속 질식사 267
■ 20세기 항공 우편: 자살 클럽 268
■ 기상학자가 근무하는 델타 항공 운항 통제 센터 270
7.3.2 운송 경로 270
■ 페덱스(FedEx) 허브 앤 스포크 방식 272
■ 사례: 리비고(Rivigo) 릴레이 운송 273
7.3.3 콜드 체인 (cold chain) 275
■ 사례: 항공사 기내식 납품 276
■ 사례: 롱칭(??, Rokin) 콜드 체인 관제 277
7.3.4 라스트마일 딜리버리 (last-mile delivery) 278
■ 사례: 도미노 피자 AI 카메라로 조리 과정 확인 279
7.4 보관 및 물류 센터 280
7.4.1 물류 센터 유형 280
7.4.2 거점 최적화 281
■ 사례: 아이허브(iHerb) 인천 GDC 282
■ 사례: 월마트 매장 입지 전략 284
■ 사례: 부지 확보에 대한 이건희 회장과 이재현 회장의 관점 284
7.4.3 자동화 설비 285
■ 아마존이 인수한 키바(Kiva) 286
■ 엑소텍(Exotec) 스카이팟(Skypod) 287
■ 사례: CJ대한통운 곤지암 메가 허브 288
■ CJ대한통운 자동화 설비 통신 표준 프로토콜 특허 290
7.5 물류 효율화 292
7.5.1 물류비 요율 체계 295
7.5.2 크로스도킹(cross-docking)으로 물류비 절감 295
7.5.3 자율 주행 297
7.5.4 삼자 물류 (3PL) 298
7.5.5 물류 BPO (Business Process Outsourcing) 299
■ 사례: 삼성SDS 물류 BPO 사업 300
7.5.6 물류 경쟁력 301
8 개발 관리 (R&D Management) 305
8.1 개발 리드타임 (time to market) 305
8.1.1 사례: 자라(Zara) 개발 리드타임 306
8.1.2 사례: 삼성전자 선진 제품 비교 전시회 310
8.2 연구 개발 의사 결정 기본 원칙 311
8.2.1 사례: 삼성종합기술원 연구 개발 의사 결정 원칙 311
8.2.2 사례: 구글의 70/20/10 규칙 313
8.2.3 사례: 구글 20% 시간 원칙 313
8.3 제품(SKU) 수 314
8.3.1 최적 제품 수 315
8.3.2 일종일품(一種一品, one-of-a-kind) 316
8.4 상품 정예화 317
8.4.1 SKU 육분면(六分面) 317
8.4.2 SKU 육분면과 제품 수명 주기 320
8.5 단종 기준 321
8.5.1 사례: 삼성전자 제품 단종 기준 322
8.5.2 사례: 삼성전자 제품 수명 주기에 따른 SCM 323
8.6 제품 전환 계획 (PTP: Product Transition Planning) 324
8.6.1 사례: 가전 제품 전환 차질 326
9 S&OP (Sales and Operations Planning) 331
9.1 S&OP 개념 331
9.2 S&OP 회의: 생판(生販)이냐 판생(販生)이냐 333
9.2.1 S&OP 회의 안건 334
9.2.2 S&OP 회의 참석자 336
9.2.3 주간 S&OP 337
9.2.4 월간 S&OP 339
9.3 실시간 시스템 활용하는 S&OP 341
9.3.1 가상 예시: 시스템 없이 무슨 S&OP? 342
9.3.2 가상 예시: 시스템 활용 S&OP 343
9.4 S&OP 체질화 노하우 344
9.4.1 사례: 삼성전자 S&OP 347
9.4.2 사례: 삼성코닝 S&OP 350
10 기업간 협업 (CPFR) 355
10.1 갑을(甲乙) 관계 355
10.1.1 사례: 아마존(Amazon) 대 맥밀란(Macmillan) 356
10.1.2 사례: 햇반 대첩 ? 쿠팡 대 CJ제일제당 357
10.2 채찍 효과 (bullwhip effect) 359
10.3 CPFR 362
10.3.1 CPFR 개념 362
10.3.2 VICS 표준 9단계 365
10.3.3 사례: 삼성전자 CPFR 368
10.3.4 사례: 삼성전자 2차 공급사 협업 369
10.3.5 CPFR의 잠재적 위험 370
11 기준 정보 관리 (Master Data Management) 375
11.1 용어 통일 376
11.1.1 인용: 이건희 회장 용어 통일 철학 377
11.2 측정 단위 (UOM: Unit of Measure) 378
11.2.1 사례: 에어 캐나다 여객기 불시착 사고 379
11.2.2 사례: 화성 기후 위성 실종 사고 382
11.2.3 미국 고속 도로 체계 383
11.2.4 미국 미터법 채택 시도 385
11.3 기준 정보 종류 387
11.3.1 사례: 환율 기준 정보 388
11.4 코드(code) 체계 389
11.4.1 사례: VF 제품 코드 체계 390
11.4.2 사례: what3words 지리적 코드 체계 391
11.5 기준 정보 관리 (MDM: Master Data Management) 392
11.5.1 사례: 삼성전자 기준 정보 전담 조직 393
11.6 기준 정보 지속성 394
11.6.1 철도 궤도 너비와 인공위성 395
12 리스크 관리 399
12.1 조직 관리 399
12.1.1 조직 체계: 마법의 수 (magical number) 7±2 399
■ 사례: 챌린저(Challenger)호 폭발 사고 401
12.1.2 임직원 관리 402
■ 연구: 게으른 개미가 70% 403
■ 연구: 일하는 개미는 20% 404
■ 깨진 유리창으로 스며드는 근무 태만 바이러스 405
12.1.3 내부 통제 (compliance) 407
■ 사례: 우리은행 707억 원 횡령 407
■ 사례: 경남은행 3,089억 원 횡령 407
■ 사례: 오스템임플란트 2,215억 원 횡령 408
12.2 의사 결정 409
12.2.1 질문 → 판단 → 의사 결정 409
■ 아마존 베이조스(Bezos) 70% 정보만 있으면 의사 결정 410
■ 듣기만 한 록펠러(Rockefeller) 411
■ 무능한 지휘관은 적보다 무섭다 411
12.2.2 생존자 편향: 격추되지 않은 전투기 412
12.2.3 휴브리스(hubris) 415
■ 그리스 신화: 아라크네와 아테나의 베 짜기 배틀 415
■ 그리스 신화: 니오베(Niobe)의 자식 자랑 417
■ 사례: 파나마 운하 건설 실패 418
12.3 지배 구조 및 기업 승계 420
12.3.1 지배 구조 420
■ 사례: TSMC 독립 전문 경영인 체제 421
12.3.2 기업 승계 422
■ 사례: 승계 둘러싼 삼형제 분쟁 423
■ 사례: 스웨덴 상속세 폐지 425
12.4 보안(Security) 및 기술 유출 방지 428
12.4.1 개인 정보 보호 429
■ 사례: 골프존 고객 정보 해킹 사고 429
■ 사례: 카드 회사 개인 정보 유출 사고 430
12.4.2 IT (Information Technology) 보안 431
■ 사례: CJ대한통운 악성 메일 공격 대비 모의 훈련 431
■ 기밀 컴퓨팅 432
■ 암호화 및 양자 보안 435
12.4.2 OT (Operation Technology) 보안 437
■ 사례: 브라질 육가공 업체 JBS 랜섬웨어 감염 사고 438
■ 사례: TSMC 해킹 사고 438
■ 사례: 공급사 때문에 가동 중단한 도요타 439
■ 사례: 미국 송유관 회사 랜섬웨어 피해 사고 440
■ 사례: 노조미(Nozomi) 솔루션 적용 440
12.4.4 기술 유출 441
■ 사례: 삼성디스플레이 핸드폰 에지 패널 기술 유출 441
■ 사례: 세메스 반도체 세정 기술 유출 442
■ 사례: SK하이닉스 반도체 기술 유출 442
■ 사례: 한국콜마 선케어 기술 유출 443
■ 사례: 마시모(Masimo) 대 애플(Apple) ? “죽음의 키스” 445
12.5 AI(인공 지능) 활용 446
12.5.1 AI가 가져온 네 번의 충격 447
■ 1997년 딥블루(Deep Blue) - 체스 447
■ 2011년 왓슨(Watson) - 퀴즈 448
■ 2016년 알파고(AlphaGo) - 바둑 449
■ 2022년 챗GPT(ChatGPT) 449
12.5.2 AI 활용 방안 450
12.5.3 비전문가가 데이터 유출 걱정없이 AI 활용하기 451
■ IT 전문가 도움 없이 AI 활용하기 451
■ 내부 데이터 유출 걱정 없이 AI 활용하기 452
■ 가상 예시: AI 활용 455
12.5.4 특이점: AI가 인간을 능가하는 순간 457
■ 로봇학 3법칙 시사점 459

맺음말 460