물류 설비의 설치, 수 및 규모를 결정하는 접근방법에는 총물류비용을 최소로 하는 방법과 이익을 최대로 하는 방법 등의 두 가지가 있다. 본 논문에서는 물류비용의 절감효과에 대해 논하고 있으므로 여기에서는 여러가지 분석기법 및 모델 중 총물류비용을 최소로 하는 방법에 국한하여 고찰하기로 하겠다.

제1절 수리계획법(Mathematical Programming Method)에 관한 고찰

1. 네트워크 최적화(Network Optimazation)

네트워크 최적화 모형은 표준모형계획법(Standard Linear Programming)에 비해서 대규모의 문제를 신속하게 해결할 수 있다는 장점 때문에 개발되었다.²⁵⁾ 또한, 수송계획 문제에도 쉽게 적용될 수 있다.

그러나 수학적 구조(Mathematical structure)가 복잡하기 때문에 이에 따른 비용이 많이 드는 단점도 있다. 예를 들어, 수송과 입지문제를 포괄하는 모형인 경우에 창고에서의 재고유지비와 수송비의 구분이 어려울 수 있다. 또한 비선형 문제를 다룰 경우에는 네트워크기법을 사용하지 못하고 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming)을 사용할 수 밖에 없다.

전형적인 네트워크 기법은 (도표 3-1)과 같다. 이 모형에서는 1개 공장, 2개의 창고, 4개의 시장으로 구성되어 있고, 2개의 제품을 생산하는 것으로 가정하고 있다. 제품의 수송은 비용을 최소화하는 목적으로 구축된다.

비용최소화를 위한 접근방법은 처음에는 주로 단일공장 혹은 단일창고입지 문제와 관련 되어서 시도되었다. E.H.Bowman과 J.B.Stewart는 수요가 특정구역내에 고정되어 있고 또 균등하게 분포되어 있다는 가정하에 창고의 고정비용과 지역에 따라 변동하는 수송비용의 두 비용에 입각해서 물류비용함수를 개발하였다.²⁶⁾

이 모델은 창고의 고정비용과 수송비용만을 고려했을 뿐 재고비용과 이에 영향을 주는 다른 비용항목에 대해서는 고려하지 않았다. 이러한 점에 초점을 맞추어 J.F.Magee는 물류비용을 최소로 하여주는 방법을 모색하기 위해 물류시스템 속에서 발생하는 모든 비용항목을 포함하여 아래와 같은 수학적 모델을 개발하였다. ²⁷⁾

이 식은 일종의 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming)이며, 이 형태는 주어진 m개의 예정공장입지, n개의 도매상 및 q개의 소매상으로 유통시설의 최적수를 결정하기 위해 사용된다. 즉, 이 모델은 창고에 대한 고객의 할당과 공장에 대한 창고의 최적 할당의 문제를 해결해 준다.

2. 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming)

혼합정수계획법은 비선형의 비용 문제 해결에도 사용할 수 있다. ²⁸⁾ 예를 들어, (도표 3-2)와 같이 비선형일 경우 위의 선형모형에 제약식을 추가함으로써 해결할 수 있다.

앞의 네트워크에서 사용한 예를 그대로 사용한다면 창고 1, 2에서 시장 3에 제품 A, B를 공급하는 제약식은 다음과 같다.

X1A3 - MAg £ 0

X1B3 - MBg £ 0

X2A3 - MA ( 1 - d ) £ 0

X2B3 - MB ( 1 - d ) £ 0

X1A3, X1B3, X2A3, X2B3 : 창고 1, 2에서 시장 3으로 제품 A, B를 공급하는 비용

MA, MB : 시장 3으로 제품을 공급할 수 있는 상한선

d : 정수 변수(integer variable)

제2절 종합원가 접근방법(Total Cost Approach)에 관한 고찰

종합원가 접근방법 ²⁹⁾의 핵심은 특정한 고객서비스수준을 달성하려고 할 때, 보이거나 보이지 않는(visible and hidden) 모든 유통원가요소를 동시에 고려한다는 데 있다. 이 접근방법에서의 목표는 주어진 고객서비스에 대한 최소의 종합원가를 갖는 대체안을 찾는 것이다

종합원가는 기업이 물류활동을 수행하는데 필요한 모든 지출(experdityre)에 대한 측정치로서 개발되었으며 물류원가의 특성과 이들의 상쇄관계(trade-offs)에 대한 기능적분석을 통하여 물류원가에 대한 포괄적인 이해가 가능하게 되었다.

따라서 경영자는 물류원가의 구성요소인 수송원가(transportation cost), 창고보관원가(warehousing cost), 주문처리 및 정보원가(order processing and information cost), 판매상실 원가(cost of lost sales)의 각각을 최소화하기 보다는 종합원가를 최소화되도록 물류관리를 수행해야 한다. 즉 개별물류활동의 원가를 최소화하려고 시도할 경우 준최적화(suboptimal)의 가능성은 있으나 종합원가의 상승을 초래하기까지 한다. 예를 들어 소수의 배송센타에 완제품으 재고를 통합할 경우 재고유지원가(inventory carrying cost)와 창고보관원가는 감소하는 반면에 수송비용의 실질적인 증가와 고객서비스 수준의 감소로 인한 판매량의 감소를 초래하게 된다.

이와 같이 물류활동원가의 감소는 반드시 다른 원가요소의 증가를 초래하게 된다. 따라서 효율적인 물류시스템의 관리와 실질원가절감을 위해서는 물류를 비용-서비스 지향적(cost-service orientation), 물류개념(physical distribution concept) 하에서 하나의 통합된 시스템(integrated system)으로 파악하여 이에 대한 종합원가를 최소화시켜야 할 것이다.

제3절 시행착오적 창고입지 모델에 관한 고찰

제1절에서 살펴보았던 수리계획법은 이론적으로는 매력이 있으나 때로는 계산을 많이 해야하는 단점을 갖고 있다.

A.A.Kuehn과 M.J.Hamburger는 제조업자가 자기자신의 유통시스템을 소유했을 경우, 총물류비용을 최소로 하기 위한 창고의 적정수와 입지를 결정하는 시행착오적 모델을 개발했다.³⁰⁾ 이 모델의 특징은 수요창출에 소요되는 비용을 비용항목에 포함시킨 점이며, 이 항목은 배달지연에 따라 손실된 판매량 및 줄어든 이익으로 측정되는 비용이며 제조업자에게는 기회비용(opportunity cost)이 된다. 이 모델의 접근방법은 판단과 시행에 입각하여 입지를 결정하고 더 이상의 비용절감을 얻을 수 없을 때까지 창고를 이동하거나 추가하는 것이다. 이 모델의 적용과정은 아래와 같다.

(1) 주어진 정보 검토 : 공장의 입지, 창고 예정입지, 모델의 순환과정에서 평가된 창고수, 공장 혹은 창고에서 고객까지의 수송비용, 고객에 대한 판매예정량, 창고운영비용, 수송지연에 따른 기회비용 등의 정보검토

(2) n개의 예정창고 입지의 선정과정 : 지역창고(local warehouse)에 의해 공급될 경우 비용절감을 가장 크게 하는 n개의 예정입지를 선정하고 완충지(buffer)에 위치시킨다.

(3) 비용 절감의 측정 : 완충지에 있는 n개 입지의 바로 옆에 창고를 추가했을 경우에 각각의 유통형태에 따라 발생하는 비용을 비교하여 비용 절감을 측정한다.

(4) 제거과정 : 비용절감을 제공하지 못하는 위치는 고려대상에서 제외시킨다.

(5) 확인과정 : n개의 창고 모두에 대해서도 비용절감을 제공하는가의 여부를 확인한다.

(6) 지정 : 비용절감을 많이 가져오는 지역에 창고를 위치시킨다.

(7) 부정 : n개의 모든 예정지를 활용할 수 있는가, 아니면 제거해야 하는가를 검토한 후, 부정이면

(2)의 과정으로부터 다시 반복 시행하고, 지정이면 (8)의 과정으로 진행한다.

(8) 충돌 - 전환절차(bump-shift routine) : 새로운 창고를 위치한 결과, 비경제적으로 판단된 창고는 제거하며, 이러한 창고에 의해 서비스를 제공받는 고객은 최소비용으로 서비스를 제공할 수 있는 창고에서 서비스를 제공받게 된다.

(9) 정지 : 창고를 추가해도 더 이상의 비용절감을 얻을 수 없을 때까지 창고의 위치를 선정한다.

제4절 시뮬레이션 모델에 관한 고찰

마아케팅 상황은 너무 복잡하고 동태적인 성격을 가지고 있으므로 단순한 수리적 모델로는 나타내기 어려워 오늘날에는 시뮬레이션이란 고찰의 대상이 되는 실제상황과 유사한 모델을 만들고 이를 조작함으로써 실물의 움직임과 비슷한 것을 실현시켜 실험을 하는 기법을 말한다.

H.W.Shycon과 R.B.Maffey는 H.J.Heinz 회사의 프로젝트를 진단하는 과정에서 다요소 시뮬레이션모델(multi component simulation model)을 개발하였다.³¹⁾ Heinz모델은 단기계획을 위하여 개발되었으며, 이 모델은 사전진행과정과 시험과정으로 나누어지는데 사전진행과정은 공장에서 고객에게 가장 낮은 물류비용으로 적송이 이루어지도록 결정하는 것을 말하며, 이 때는 공장에서 직접 고객에게 적송이 이루어지므로 창고시스템에 영향을 주지않으며 또한 다음 단계인 시험과정을 위하여 필요한 정보를 준비한다. 시험과정은 여러가지 창고입지형태에 따라 물류비용을 결정하는 것이다.

이 모델의 가장 주목할 만한 특징은 생산 - 유통망(production - distribution network)에 존재하는 상호관계를 양적으로 복잡하게 기술했다는 것이며, 물류활동에 있어서 수학적 모델에 근거한 최초의 시뮬레이션기법이라는 것이다.

Heinz모형은 단기계획에 초점을 맞추고 있으므로 근시한(myopia)적 모형이 될 수 밖에 없다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 장기계획을 가능케 하는 동적모형(dynamic model)을 개발하게 되었다.³²⁾