엑셀 기반 계획에서 벗어나기
PlanNEL은 계획 업무량을 50% 줄입니다

산업: 야외 장비 및 의류
연간 매출: ¥100억–500억
직원 수: 500명에서 1,000명

우리는 Snow Peak 영업기획부의 가와카미 다케시 씨와 SaaS 기반 SCM 솔루션 PlanNEL 도입의 이유, 도입 전 회사가 직면한 도전 과제, 그리고 이후 실현된 이점에 대해 이야기를 나누었습니다.
스노우피크의 사업에 대해 말씀해 주시겠어요?
스노우 피크는 1958년 니가타현 산조시에서 설립된 아웃도어 라이프스타일 회사로, 제조업 유산으로 잘 알려진 지역입니다.
우리의 기업 메시지인 “일 상생활에 자연을 가져오다” 와 “사람들을 자연과 서로 연결하고, 야외 경험을 통해 인간성을 회복하 라”는 사명 아래, 우리는 캠핑 장비와 의류를 개발하는 동시에 식음료, 지역 재활성화, 비즈니스 솔루션 등 전 세계로 확장하고 있습니다.
귀하의 SCM 조직은 어떻게 구성되어 있나요?
본사 기획 부서는 재고 및 판매 데이터를 바탕으로 전사적인 정책을 개발하고, 조직 전반에 걸쳐 배분 결정을 조정합니다.
각 국내외 지점마다 자체 인력이 계획 업무를 담당하지만, 본부가 조달, 재고 배분, 공급 계획에 관한 주요 결정을 주도합니다.

PlanNEL을 도입하기 전에 어떤 어려움이 있었나요?
PlanNEL이 도입되기 전, COVID-19 팬데믹 기간 동안 캠핑 제품에 대한 수요가 급증하여 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황이 발생했습니다.
그 당시 우리의 최우선 과제는 고객의 요구를 충족시키는 것이었습니다. 정교한 계획 과정에 집중하기보다는 공급망 전반에 걸쳐 가능한 한 많은 생산 능력을 확보하는 데 집중했습니다.
그러나 사업이 계속 성장함에 따라 근본적인 질문이 생겼습니다:
“현재의 주문 절차가 정말 미래에 충분할까요?”
이 논의는 결국 영업 기획 부서 설립으로 이어졌습니다.
이전에는 생산 능력이 확보될 때마다 주문을 넣었으며, 그 주문이 미래 수요와 정확히 일치하는지 체계적인 평가 절차가 없었습니다. 더 정보에 기반하고 객관적인 의사결정을 가능하게 하는 틀이 필요했습니다.
초기에는 Excel을 사용해 기본적인 PSI(생산, 판매, 재고) 계획 프로세스를 관리했습니다. 하지만 소규모 팀으로 글로벌 운영을 관리하는 것은 엄청난 업무량을 초래했습니다.
엑셀은 버전 관리도 어렵게 만들었습니다. 마스터 데이터를 계획 주기에 걸쳐 효과적으로 관리할 수 없었기 때문에, 매달 별도의 파일을 만들어야 했습니다. 그 결과, 플랜 버전 비교, 변경 사항 추적, 지속적인 분석 수행이 매우 어려워졌습니다.
외부 SCM 컨설턴트와의 논의 끝에, 전용 수요 및 공급 계획 시스템 도입이 최선의 해결책이라는 결론에 도달했습니다.
PlanNEL을 어떻게 알게 되었고, 왜 선택하셨나요?
우리의 평가 과정은 가나자와 공과대학원 우에노 요시노부 교수님과 상담한 후 시작되었습니다.
자연스럽게 우리는 여러 대안 해결책을 평가했습니다. 하지만 기능과 비용을 균형 있게 고려할 때, PlanNEL만이 우리의 요구를 충족하는 유일한 솔루션이었습니다.
솔직히 말해, 결정은 두 가지 선택지로 귀결되었습니다:
“플랜NEL을 실행하든가, 아니면 지금처럼 계속 운영하든가.”
제품 포트폴리오와 기획 요구사항이 비교적 단순하기 때문에 광범위한 맞춤화가 필요하지 않았습니다. 우리는 PlanNEL의 표준 SaaS 기능만으로도 우리의 요구에 충분하다고 판단했습니다.
초기에는 AI 기반 수요 예측을 통해 예측 정확도를 높이는 것이 주요 목표였습니다.
하지만 ZIONEX와의 논의를 통해 PlanNEL이 다음을 포함한 통합 솔루션을 제공할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다:
- AI 수요예측
- 판매 계획
- 보급 계획
모두 하나의 플랫폼 내에서 이루어졌습니다.
이 점이 저희에게 매우 매력적이었습니다.
별도의 시스템을 사용하려면 데이터를 전송하고 동기화하는 데 상당한 노력이 필요했을 것입니다. PlanNEL은 전체 계획 과정을 통합한 플랫폼을 제공하여 이러한 복잡성을 제거합니다.
이전에는 주로 지역 팀이 생성한 예측과 엑셀 기반 분석에 의존했습니다. PlanNEL을 통해 인간 예측과 AI 생성 예측을 나란히 비교하고 평가할 수 있게 되었습니다.
예측 정확도를 높일 뿐만 아니라, 이해관계자들이 다음과 같은 질문을 할 때마다 객관적이고 데이터 기반의 설명을 제공할 수 있게 해줍니다:
“왜 이 숫자들이 나온 거지?”
이 능력은 특히 매우 가치 있었습니다.

PlanNEL을 도입한 이후 어떤 혜택을 경험하셨나요?
우리는 두 가지 주요 이점을 보았습니다.
1. 재고 관리에 대한 새로운 접근
처음에는 재고 퇴장 방지에 집중했습니다.
하지만 운영이 성숙해지면서 재고를 최적의 수준으로 유지하는 데 초점이 옮겨갔습니다.
이전에는 모든 제품에 동일한 안전 재고 정책을 적용했습니다.
PlanNEL을 도입한 후, 우리는 ABC-XYZ 분석을 도입하여 9셀 매트릭스 내에서 제품의 판매 기여도와 수요 변동성에 따라 분류했습니다. 이를 통해 각 카테고리에 맞춘 재고 정책을 수립할 수 있었습니다.
여러 개선 사업이 이러한 결과에 기여했지만, 재고 수준은 꾸준히 감소하고 있습니다.
동시에 재고 퇴실 비율도 감소하여 재고 계획의 정확성과 효율성이 크게 향상되었습니다.
2. 계획 업무량의 대폭 감소
수요가 안정적인 상품의 경우, 우리는 주로 PlanNEL의 예측 권고에 의존합니다.
계절성 품목처럼 수요 변동성이 큰 제품의 경우, 계획자들은 전문 지식과 판단력을 적용해 예측을 정밀하게 조정합니다.
이러한 하이브리드 접근법은 계획 효율성을 획기적으로 향상시켰습니다.
영업 기획 부서가 성숙해지면서, 이전의 엑셀 기반 프로세스에 비해 운영 업무량이 크게 줄어들었습니다.
우리가 매우 중요하게 여기는 또 다른 기능은 계획 가정과 결정을 시스템 내에서 직접 문서화할 수 있다는 점입니다.
이 노트들은 여러 계획 버전에 걸쳐 유지되기 때문에, 우리는 과거 계획을 쉽게 검토하고 다음을 이해할 수 있습니다:
- 어떤 사건들이 있었는지
- 왜 구체적인 계획 결정이 내려졌는지
- 그 결정들을 뒷받침한 가정은 무엇이었나요?
팀이 성장함에 따라 이 지식을 보존하고 공유하는 것이 점점 더 중요해졌습니다.
앞으로 PlanNEL을 어떻게 사용할 계획인가요?
현재 우리는 모든 창고에서 중앙에서 수요 예측을 생성하고 그 결과 수치를 각 위치에 배포하고 있습니다.
앞으로는 지역 현장들이 자체 예측과 계획 입력을 제공하는 협력적 계획 모델로 나아가고자 합니다.
저희의 비전은 각 지점에 자격을 갖춘 수요 및 공급 계획자를 배치하는 것입니다. 이 계획자들은 PlanNEL 예측과 지역 시장 정보를 결합하여 계획을 수립하고, 이를 회사 전체 계획으로 통합합니다.
스노우 피크 전반에 걸쳐 재고 관리를 개선했지만, 개별 지점 간 상세한 재고 최적화는 여전히 개선이 필요한 영역입니다.
앞으로는 PlanNEL을 활용해 보다 효율적인 재고 이동과 지점 간 활동 균형 조정을 지원할 계획입니다.
PlanNEL을 고려하는 기업들에게 마지막으로 한마디 하시고 싶습니다.
PlanNEL은 특히 기업 전반에 걸쳐 단일 숫자 집합을 구축하고 이를 의사결정과 소통의 기초로 삼고자 하는 조직에 적합합니다.
모든 기업은 예측 기반 수요 전망이 예산 목표와 다를 수 있는 상황에 직면합니다.
이런 상황이 발생하면 조직은 종종 어려운 선택에 직면합니다:
예산에 따라 주문해야 할까요, 아니면 실제 수요에 따라 주문해야 할까요?
많은 기업들이 예산 목표에 맞춰 주문하다가 재고가 과잉되는 결과를 경험했습니다.
이러한 상황에서 PlanNEL은 객관적인 의사결정을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
논의는 다음과 같은 공통된 이해에서 시작할 수 있기 때문입니다:
- 계획 논리
- 예측 알고리즘
- 현재 최적 권장 사항
팀은 예산과 예측 간의 격차를 해소하기 위해 필요한 행동을 결정하는 데 집중할 수 있습니다.
예를 들어, 토론은 다음과 같은 질문으로 전환될 수 있습니다:
- 상품 기획은 어떻게 조정해야 할까요?
- 어떤 홍보 활동을 시행해야 할까요?
- 어떤 행동이 비즈니스 목표 달성에 도움이 될까요?
PlanNEL은 이러한 전략적 결정을 강력히 지원합니다.
특히 대규모 SKU 포트폴리오를 관리하는 기업의 경우 효율성 향상이 상당할 수 있습니다. 귀하의 조직이 유사한 문제에 직면해 있다면, PlanNEL을 꼭 탐색해볼 가치가 있습니다.