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[명저 씹어먹기 - 더골2 ] 4 / 30 엘리 골드렛

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https://hong30.tistory.com/207

 

 

 

 



■ 이번 시리즈 포스트의 목적

 

주인공 알렉스와 함께

“사고 프로세스”를 그려보면서

책의 내용을 더 깊게 이해하는 것




 

 

 

■ 더골2 it’s not luck 의 서평은 아래 링크를 클릭해주세요

 

 

https://hong30.tistory.com/202

 

서평 - 더골2 it’s not luck - 엘리 골드렛 Eliyahu M. Goldratt

https://hong30.tistory.com/202 ■■■ 한줄평 모든 혁신의 일반공식 ■■■ 평점 9.9 / 10 ■■■ 이 책을 읽기 시작한 이유 나는 더 골1을 감명 깊게 여러 번 읽고 요약했다. 자연스럽게 저자 엘리 골드렛

hong30.tistory.com



 

 

 

 

 

■■■ 1막 - 6 



 

아침에 나(알렉스)와 돈, 밥, 스테이시가 같이 만났다.

 

 

 

이들은 모두 내가 공장장일 때 동고동락한 멤버들이다.

 

 

 

 

밥은 아이코스메틱의 사장이고,

스테이시는 가압 증기사 사장,

돈은 인쇄회사 사장이다.

 

 

 

나의 유럽 출장 이야기가 나왔다.

 

 

 

 

 

나는 조만간 3개 회사를 높은 가격에 팔기 위해 유럽에 가야 한다.

 

주식 사냥꾼 2명이 동행할거라고 생각하니 머리가 아파온다.

 

 

 

매각을 추진하면서 동시에 3개의 회사를 지키기 위해서 기적 같은 실적을 보여주어야 한다.

 

그것도 3달 이내...

 

 

 

믿음직스런 돈이 말했다.

 

 

 

“방법은 요나 교수님의 사고 프로세스 think process를 사용하는 방법뿐입니다.

 

그때도 우리는 공장에서 기적을 만들어내지 않았습니까?”

 

 

 

모두 동의했다.




하지만 이번처럼 복잡하고 3개 사가 얽혀있는 데다 기간도 짧은 일에 효과가 있을까?

 

 

확신할 수 없지만, 그렇다고 넋 놓고 기다릴 수도 없다.





 

 

 

먼저 밥 - 아이코스 메틱의 물류 문제에 대해서 현상 분석 체계도를 살펴보기로 했다.

 

물류 시스템 개선에서 나름의 성과가 나온 모양이다.

 




 

공장에서는 최대한 빠르게 물건을 내보낸다.

 

왜냐하면 출하되는 즉시 매출로 기록되고 관리자는 매출로 평가받기 때문이다.



 

 

전국에서 들어오는 매장의 주문은 보통 대량이다.

 

아이코스메틱에서는 다른 회사처럼, 한건의 주문량에 따라 할인을 해주고 있기 때문이다.



 

 

한편 전국 매장의 주문을 예측하기란 불가능하다.

 

모든 수단을 다 써보아도 계속 실패했고, 다른 회사도 딱히 방법이 없는 것 같았다.



 

이런 것들이 합쳐지고나니, 전국 모든 매장에서 예측 불가능한 대량주문이 몰리게 된다.



모든 지역 창고에 650여 가지 제품에 대한 3~6개월치의 대량주문이 오는데 품절이 안 일어날 수가 없다.

 

 

 

 

품절이 계속 생기니 긴급 생산, 긴급 배송을 할 수 밖에 없고, 또 일정을 조정하다 보니 추가 비용이 발생한다.

 

갑작스런 변동때문에 야근비, 특급 배송비를 지출할 수 밖에 없다.



 

그래서 회사의 돈이 부족하고 매출이 더더욱 절실해지는 것이다.

 

 

설상가상으로 매장에서는 팔리는 품절로 매출을 놓친다.

 

돈이 없는 매장이 공장에 돈을 늦게 주는 것은 당연한 일이다.



 

 

 

정리해보자.

 

 

 

 

 

 

 



 

 

 

다 정리하고 보니 그냥 상식적인 내용이다.

 

하지만 원래 현상 분석 체계도는 현실에 기반을 두고 있어서 그리기는 어렵지만 그리고 나면 아무것도 아닌 것처럼 보인다.



저렇게 단순하고 명확한 현상 분석 체계도를 그리기 위해서는 엄청난 노력과 용기가 필요하다.

 

 

 

 

 

그럼 밥은 어떻게 이런 문제를 해결했을까?




 

 

먼저 예측불가능한 개별 매장 주문과 달리, 지역별 주문은 비교적 예상하기가 쉽다.

 

왜냐하면 더 크고 많이 묶을수록 통계적 정확도가 올라가기 때문이다.

 

 

 

한 매장에서 A제품이 10개 팔릴지 안 팔릴지 100개 팔릴지는 아무도 예상할 수는 없다.

 

하지만 한 지역에서 월평균 1000개가 나갈지 2000개가 나갈지는 과거 자료를 보면 비교적 정확하게 예측이 가능하다.





따라서 밥은 물건을 중앙창고에 보관하되, 지역에서 문제가 생기지 않을 만큼의 주기와 시간으로 공급해주기로 결정했다.



 

중앙창고에서 지역 창고로 배송이 4일이 걸리고, 공장의 출하 주기가 3일이다.

 

따라서 최대 7일이면 이론상 모든 재고가 지역 창고에 도달한다.




하지만 항상 변수가 있으므로 지역 창고는 완충재고를 보관해야 한다.

 

 

 

이번 물류 시스템이 정착되면 기존 물류 시스템보다 재고가 1/3로 이하로 줄어들게 된다.

 

하지만 지역창고의 재고를 너무 줄여서는 안 된다.

 

 

자칫하다간 재고 조금 줄일려다 큰 매출하락을 당할 수도 있기 때문이다.

 



 

밥은 조금씩 지역 창고의 재고를 줄여나가면서 테스트했다.

 

그 결과 20일치 재고면 주문만족률 90% 이상을 유지할 수 있었다는 것을 확인했다.

 

기존 주문만족률 30% 대비 놀라운 향상이다.



 

주문 만족률이 90%이고, 아무리 늦어도 7일 이후에는 어떤 재고든 매장에 도착하게 되니 매장의 매출 상실도 거의 없다.

 

매출도 늘어날 것으로 봐도 무리가 없다.

 

 

 

이대로 진행된다면 지역창고의 재고는 20~25일 치 정도로 기존의 90~180일 치의 재고보다 크게 줄 것이다.

 

 

또한 예상과 달리 중앙창고의 재고도 약간 줄었다.

 

이는 과거에는 지역 창고별로 품절인 재고가 달랐는데, 이제는 중앙창고에 모여있기 때문에 품절이 되는 경우가 극히 줄었고 관리하기가 수월해졌기 때문이다.



 

긴급 생산, 긴급 배송, 재배치 등에 추가 비용도 들어가지 않게 되었고 갈수록 지역창고, 중앙창고의 재고량도 줄어들 것이다.

 

 

현재는 제품별로 아주 심각하게 쌓여있는 재고들도 있어서 3~6개월이 지나야 이론과 비슷한 20~25일 치 정도의 재고만 남게 될 것이다.




매장에서는 매출을 놓치지 않으니 전보다 채권을 더 빨리 지불할 수 있게 될 것이다.

 

벌써 조금씩 효과가 나오고 있고, 매장에서 쌓인 재고를 처리하는 3~6개월 뒤면 회사는 현금의 압박에서 벗어날 수 있게 된다.

 

 

게다가 이렇게 예측되는 물량을 정기적으로 배송하다 보니, 한 번에 트럭 한 대를 가득 채워서 배송할 수 있다.

 

물류비도 상당히 줄어들었다.



 

 

밥은 문제를 훌륭하게 해결했다.



 

 

정리해보자.




 




일단 밥 - 아이코스메틱은 물류 문제가 거의 해결된 것으로 보인다.



 

 

 

축하하려는 찰나, 새로운 문제가 떠올랐다.

 

 

나는 회사 3개를 높은 가격에 팔아야 한다.

 

이번 물류 시스템 개선으로 아이코스메틱의 재고량이 거의 1/3에서 1/4로 줄어들게 된다.

 

그 말은, 재고가 줄어들고, 자산 가치가 떨어진다는 소리다.

 

 

 

 

물류 시스템을 훌륭하게 개선한 대가로,

자산가지가 떨어지고,

매각액도 떨어질 것이다.

 

 

구매자가 물류 시스템의 진가를 알아볼 수도 있지만

모른척 하면 끝이다.

 

 

 

이를 어쩌면 좋을까?





 

 

■■■ 이번 포스트의 포인트




이번화는 밥 - 아이코스메틱이 메인이었다.

 

 

밥은 알렉스의 가장 믿음직한 동료로 아이코스메틱의 물류 문제를 훌륭하게 해결했다.



저자 “엘리 골드렛”의 개념은 이렇다.

 

 

모든 문제는 원인과 결과로 이어져 있다.

 

대부분의 결과는 핵심 문제로 인해 나타난 UDE(UnDesireable Effect)이다.

 

따라서 핵심 문제만 해결하면 다른 UDE 들도 대부분 해결된다.



 

밥이 그린 현상 분석 체계도 Current reality tree를 보면 명확해진다.

 

 

여기에서 가장 핵심 문제는 바로,

 

“일단 공장에서 출하만 되면 매출로 기록된다” 

즉, 원가회계방식에 따른 평가 방식이다.

 

 

원가회계방식에 대한 반감은 더골1과 더골2 전체에 퍼져있다.

 

엘리 골드렛은 원가회계방식을 운영하면 할수록 파산에 가까워진다고 말한다

 

그렇다고 원가회계방식을 아예 무시할 수도 없다.

 

이유는 원가회계방식이 표준이고 각종 기관에서 이를 바탕으로 평가하기 때문이다.

 

 

 

원가회계방식 하에서 공장장은

매출로 평가를 받고, 최종적으로 팔리든 말든 일단 공장에서 내보내라는 압력과 유인을 받는다.

 

 

원가회계 시스템에서는 “열심히 하는 공장장”일수록

더 빨리 많이 공장에서 출하하게 되고

그것으로 좋은 평가를 받게 된다.



 

하지만 결과는 무엇인가?

 

 

 

1. 공장장이 공장에서 제품을 빨리 내보낸다.

2. 개별 매장의 주문은 예측 불가능하다.

3. 시장 수요에는 한계가 있다.

4. 한 번에 많이 주문하면 할인을 받는다.

 

 

 

이 4가지가 합쳐지자 심각한 문제가 발생한다.

 

 

 

대량으로 빨리 출하하면 출하할수록

매장에서는 특정 제품 품절로 인해 매출도 놓치게 되고,

더 많은 제품을 한번에 주문하다 보니 폐기하거나 손해 보면서 팔기도 해야 한다.

 

 

즉, 빨리 대량으로 제품을 출하하면 할수록

공장과 매장이 둘 다 손해를 보는 것이다.

 

기존 상식에 반하지만, 논리적으로 반박할 수 없을 것이다.





 

 

 

그럼 이 문제를 밥이 어떻게 해결했을까?

 

 

 

명확하게 언급은 되지 않았지만 “더골2” 에서 이 부분은 미래 모습 체계도 future reality tree를 그리는 워밍업 부분이다.



아랫부분 큰 네모에 모여있는 사실들을 종합하여 판단해보니 결론이 나온다.

 

1. 중앙창고에 물건을 보관한다.

2. 지역 창고에는 20일치 물량만 보관한다.

3. 공장에서는 3일마다 지역창고에 제품을 보충해준다.



이 부분은 더 골 1에서 “제약 이론 TOC, Theory of constraints”이 적용된 부분이다.

 

즉 공장에서 수요보다 너무 많이 빨리 출하함으로써 전체 시스템을 망가뜨리는 일을 제거한 것이다.

(더골1 식으로 표현하자면 선두가 너무 빨리 달려 거리가 벌어지는 현상을 막은 것이다.)

 

 

해법을 요약하면 이렇다.

1. 공장에서는 시장 수요만큼 출하한다.

 

2. 단, 기존 데이터를 기반으로 변수에 대비한 완충재고를 둔다.



 

 

 

이 부분에서 가장 일품인 부분은 2가지이다.

 

 

 

1. 밥은 과도하게 최적화하지 않고 멈추었다. 

  - 주문 만족률 90% 에서 1%를 올려서 얻는 이득보다 위험부담이 기하급수적으로 커지기 때문이다.




2. 미래 모습 체계도에서 빨간 표시로 남은 “대량 주문 시 할인” 부분은 남겨둔 점이다.

 

엘리 골드렛은 “대량 주문시 할인”이라는 제도가

전체 시스템에 악영향을 주는 것을 알면서도 크게 언급하지 않고 남겨두었다.

 

그 이유는 소설적 표현, 현실을 최대한 비슷하게 반영하기 위해서다.

 

 

현실에서도 이처럼 해결된 문제가 다시 살아나지 않는가?

 

과연 언제 문제가 다시 살아나고, 어떻게 해결될까?




 

 

 

아무튼 엘리 골드렛은 천재다.



by 홍트리버

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

사고 프로세스 Think Process 의 단계와 개념 설명

더보기

명칭 : 사고 프로세스 think process

 

1. 현상 분석 체계도 current reality tree

2. 구름 cloud, 대립 해소도

3. 미래 모습 체계도 future reality tree

4. 전제조건 체계도 prerequisite tree

5. 실행 체계도 transition tree



 

 

각 순번에 해당하는 툴은 전체적으로 또는 부분적으로 활용된다.

 

 

 

 

 

 

 

 

1. 현상 분석 체계도 current reality tree



“무엇을 바꾸어야 최선의 결과를 얻을 수 있는가?”를 위한 도구이다.



이를 통해 복잡성을 걷어내고 핵심 문제에 이를 수 있다.

 

사진을 보면 “바람직하지 않은 결과 등 UDE”을 나열하고 연결해놓은 모습이 보일 것이다.

 

먼저 최대한의 안 좋은 UDE들을 나열하고 이를 논리적으로 연결하고 중간에 빈 퍼즐을 채운다.

 

그렇게 하다 보면 “핵심문제”가 나오게 된다.

 

말은 쉽지만 많은 노력과 고심, 에너지가 필요한 일이다.






 

 

 

 

2. 구름 cloud, 대립 해소도

 

“모순을 해결하기 위한” 도구이다.

 

 

 

거의 대부분의 현실 문제는 모순으로 이루어져 있다.

 

특히 현상 분석 체계도를 통해 나온 “핵심문제”는 모순을 반드시 포함하고 있다고 봐도 된다.

 

 

이 모순을 논리화, 시각화하고 각각의 주장과 인과에 깔린 전제들을 드러낸다.

 

전제들은 대개 너무 익숙해서 당연한 것이다.

 

그래서 모순으로 작동하고 충돌하고 반복되는 문제가 되는 것이다.

 

 

구름에서는 각각의 문장을 이어주는 화살표에 깔린 전제들을 드러내고, 이를 논리적으로 반박함으로써 모순을 해결한다.




더골2에 나온 상황에서는 과자 포장 부문은 적자를 내는 부문이었다. 

따라서 이 부분을 폐쇄하게 되면 기업 전체의 손실이 줄어들게 된다.

기업의 손실이 줄면 더 좋은 가격에 매각할 수 있다.

 

하지만 과자 포장 부문을 폐쇄하면, 자산을 매각한 꼴이 된다.

거기에 자산의 매각은 장부상 가치보다 당연히 덜 받을 수밖에 없다.

따라서 자산 매각도 함부로 할 수 없는 입장이다.



 

알렉스는 이 화살을 공격했다.

 

“이익을 증가시킨다” -> 그러기 위해 “과자 포장 부문을 폐쇄한다.”.

 

“과자 포장 부문을 폐쇄한다”는 문장의 전제는 “과자 포장 부문이 이제까지처럼 손실을 낸다”이다.

 

구름은, 과자 포장 부문을 수익을 내는 곳으로 바꾸게 되면 깨진다.




물론 구름은 모순을 드러낼 뿐 답을 주지는 않는다.

 

하지만 드러나지 않은 모순을 깰 수는 없다.

 

결국 모순은 사람이 깨야 한다.





 

 

3. 미래 모습 체계도 future reality tree

 

구름으로 나온 해결책을 검증하기 위한 수단이다.



구름을 통해 나온 해결책이 최초 분석한 현상 분석 체계도를 어떻게 변화시킬 것인지, 새로운 문제(부정적 나뭇가지)가 생기지 않았는지 검증한다.



더골2에서 미래 모습 체계도를 통해서 

“경쟁사가 쉽게 따라 할 수 없다”

“새로운 제품 개발을 위해서는 시간과 돈이 많이 든다” 와 같은

매우 중요한 문제점을 사전에 해결하고 시작할 수 있었다.






 

 

 

4. 전제조건 체계도 prerequisite tree

 

효과적인 변화를 위해 인과와 실행 순서를 조율하는 툴이다.



목표 달성 과정에서 발생하는 장애(전제조건)와 그것을 극복하기 위한 중간 목표, 그리고 각각을 실행하는 순서가 중요하다.

 

더골2에서 주인공 알렉스는 유력인사 2~3명의 지지를 받아야 좋은 자리를 찾아볼 수 있었는데, 만약 자신이 관리하는 3개사의 성과를 파격적으로 개선하지 않는 이상 다음 단계는 없었다.

 

따라서 알렉스는 유력인사의 지지를 받는데 신경 쓰기에 앞서 3개사의 성과를 파격적으로 개선하는데 먼저 집중할 수 있었다.





 

 

 

5. 실행 체계도 transition tree 

 

가장 마지막 단계로  “구체적인 행동의 실행 순서”이다.

 

전제조건 체계도에서 나온 중간 목표들을 달성하기 위해 어떤 행동을 어떤 순서로 취해야 하는지를 나타낸다.



명칭 : 사고 프로세스 think process

 

1. 현상 분석 체계도 current reality tree

2. 구름 cloud, 대립 해소도

3. 미래 모습 체계도 future reality tree

4. 전제조건 체계도 prerequisite tree

5. 실행 체계도 transition tree



 

 

각 순번에 해당하는 툴은 전체적으로 또는 부분적으로 활용된다.

 

 

 

 

UDE들을 적고 이를 상식적으로 연결한다. 이를 통해 핵심 문제를 파악한다.

 

 

 

 

1. 현상 분석 체계도 current reality tree



“무엇을 바꾸어야 최선의 결과를 얻을 수 있는가?”를 위한 도구이다.



이를 통해 복잡성을 걷어내고 핵심 문제에 이를 수 있다.

 

사진을 보면 “바람직하지 않은 결과 등 UDE”을 나열하고 연결해놓은 모습이 보일 것이다.

 

먼저 최대한의 안 좋은 UDE들을 나열하고 이를 논리적으로 연결하고 중간에 빈 퍼즐을 채운다.

 

그렇게 하다 보면 “핵심문제”가 나오게 된다.

 

말은 쉽지만 많은 노력과 고심, 에너지가 필요한 일이다.






 

원인과 결과, 그리고 각 화살표에 깔려있는 모순을 드러내는 구름 cloud

 

 

 

2. 구름 cloud, 대립 해소도

 

“모순을 해결하기 위한” 도구이다.

 

 

 

거의 대부분의 현실 문제는 모순으로 이루어져 있다.

 

특히 현상 분석 체계도를 통해 나온 “핵심문제”는 모순을 반드시 포함하고 있다고 봐도 된다.

 

 

이 모순을 논리화, 시각화하고 각각의 주장과 인과에 깔린 전제들을 드러낸다.

 

전제들은 대개 너무 익숙해서 당연한 것이다.

 

그래서 모순으로 작동하고 충돌하고 반복되는 문제가 되는 것이다.

 

 

구름에서는 각각의 문장을 이어주는 화살표에 깔린 전제들을 드러내고, 이를 논리적으로 반박함으로써 모순을 해결한다.




더골2에 나온 상황에서는 과자 포장 부문은 적자를 내는 부문이었다. 

따라서 이 부분을 폐쇄하게 되면 기업 전체의 손실이 줄어들게 된다.

기업의 손실이 줄면 더 좋은 가격에 매각할 수 있다.

 

하지만 과자 포장 부문을 폐쇄하면, 자산을 매각한 꼴이 된다.

거기에 자산의 매각은 장부상 가치보다 당연히 덜 받을 수밖에 없다.

따라서 자산 매각도 함부로 할 수 없는 입장이다.



 

알렉스는 이 화살을 공격했다.

 

“이익을 증가시킨다” -> 그러기 위해 “과자 포장 부문을 폐쇄한다.”.

 

“과자 포장 부문을 폐쇄한다”는 문장의 전제는 “과자 포장 부문이 이제까지처럼 손실을 낸다”이다.

 

구름은, 과자 포장 부문을 수익을 내는 곳으로 바꾸게 되면 깨진다.




물론 구름은 모순을 드러낼 뿐 답을 주지는 않는다.

 

하지만 드러나지 않은 모순을 깰 수는 없다.

 

결국 모순은 사람이 깨야 한다.





 

 

3. 미래 모습 체계도 future reality tree

 

구름으로 나온 해결책을 검증하기 위한 수단이다.



구름을 통해 나온 해결책이 최초 분석한 현상 분석 체계도를 어떻게 변화시킬 것인지, 새로운 문제(부정적 나뭇가지)가 생기지 않았는지 검증한다.



더골2에서 미래 모습 체계도를 통해서 

“경쟁사가 쉽게 따라 할 수 없다”

“새로운 제품 개발을 위해서는 시간과 돈이 많이 든다” 와 같은

매우 중요한 문제점을 사전에 해결하고 시작할 수 있었다.






 

 

 

4. 전제조건 체계도 prerequisite tree

 

효과적인 변화를 위해 인과와 실행 순서를 조율하는 툴이다.



목표 달성 과정에서 발생하는 장애(전제조건)와 그것을 극복하기 위한 중간 목표, 그리고 각각을 실행하는 순서가 중요하다.

 

더골2에서 주인공 알렉스는 유력인사 2~3명의 지지를 받아야 좋은 자리를 찾아볼 수 있었는데, 만약 자신이 관리하는 3개사의 성과를 파격적으로 개선하지 않는 이상 다음 단계는 없었다.

 

따라서 알렉스는 유력인사의 지지를 받는데 신경 쓰기에 앞서 3개사의 성과를 파격적으로 개선하는데 먼저 집중할 수 있었다.





 

 

 

5. 실행 체계도 transition tree 

 

가장 마지막 단계로  “구체적인 행동의 실행 순서”이다.

 

전제조건 체계도에서 나온 중간 목표들을 달성하기 위해 어떤 행동을 어떤 순서로 취해야 하는지를 나타낸다.



 

 

 

 

 

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by 피터 리

 

 

 

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