[SCM]📖 DDMRP(Demand Driven MRP): 현대 공급망 환경을 위한 수요 기반 자재 소요 계획 이론

📖 DDMRP(Demand Driven MRP): 현대 공급망 환경을 위한 수요 기반 자재 소요 계획 이론

1. 서론

21세기 글로벌 공급망 환경은 수요 변동성(demand variability), 공급 불확실성(supply uncertainty), 그리고 제품 수명주기 단축(product life cycle shortening) 으로 특징지어진다.
기존의 MRP(Material Requirements Planning) 및 MRP II, ERP 기반 계획체계는 예측 오류에 대한 민감성, 리드타임 누적, Bullwhip Effect로 인해 공급망 전체 최적화에 한계를 보여 왔다.

이러한 한계를 극복하기 위해 Ptak & Smith(2011)에 의해 제안된 Demand Driven MRP(DDMRP)는 수요 신호(demand signal)를 기반으로 계획·실행을 통합하는 새로운 접근법이다.

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2. 이론적 배경

2.1 기존 MRP의 한계

• 예측 기반(Push System): 수요예측치에 크게 의존 → 예측오차 누적
• Bullwhip Effect: 작은 수요 변동이 공급망 상류로 갈수록 증폭
• 리드타임 종속성: 하위 BOM 전체 리드타임 누적
• 재고 불안정성: 과잉 재고와 품절(stock-out) 동시 발생

2.2 DDMRP의 철학적 기반

• 제약이론(TOC, Theory of Constraints): 병목 관리 및 흐름 중심 사고
• 린(Lean)과 풀(Pull) 시스템: 실제 수요를 기반으로 한 생산·공급
• DRP(Distribution Requirements Planning): 분산된 공급망 네트워크와의 연계

즉, DDMRP는 TOC + Lean + DRP + 전통적 MRP의 장점을 융합한 하이브리드 이론이라 볼 수 있다.

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3. DDMRP의 개념적 모델 (Conceptual Framework)

DDMRP는 다섯 단계 프로세스로 정의된다 (Ptak & Smith, 2016).

3.1 전략적 디커플링(Strategic Decoupling Points)

• 공급망 내 Decoupling Point를 설정하여 리드타임 종속성을 차단
• 일반적으로 원자재, 중간재, 완제품 단계 중 일부에 전략적 버퍼 설치
• Decoupling Point는 공급망 상에서 수요 변동을 흡수하고 리드타임을 단축시키는 버퍼 위치

3.2 버퍼 프로파일 및 수준(Buffer Profiles and Levels)

• 수요·공급 변동성, 리드타임을 반영해 버퍼 크기를 설정
• 버퍼는 Red Zone(보호), Yellow Zone(작동), Green Zone(재보충 가능) 으로 계층화

3.3 동적 조정(Dynamic Adjustments)

• 이벤트, 계절성, 신제품 출시, 시장 환경 변화에 따라 버퍼 크기를 실시간 조정

3.4 수요 기반 계획(Demand Driven Planning)

• 실제 고객주문 또는 실시간 수요신호가 발생할 때만 버퍼를 통해 생산·구매 오더 발생

3.5 수요 기반 실행(Demand Driven Execution)

• 공급망 전반에서 버퍼 상태를 실시간 모니터링
• 예외 관리(Exception Management) 중심의 의사결정

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4. 수리적 모델링 (Mathematical/Operational Modeling)

DDMRP는 학계에서 수리적 최적화 모델로 점차 확장되고 있다.

4.1 버퍼 크기 산정 모델

버퍼 크기 = (평균 수요 × 리드타임) + 변동성 계수 × 표준편차

• 여기서 변동성 계수는 기업의 서비스 수준 목표(Service Level Target)에 의해 결정

4.2 동적 버퍼 조정 함수

Bt=Bt−1+f(Dt−1,σd,LT,SL)B_t = B_{t-1} + f(D_{t-1}, \sigma_d, LT, SL)Bt​=Bt−1​+f(Dt−1​,σd​,LT,SL)

• Dt−1 ​: 이전 기간 실제 수요
• σd ​: 수요 표준편차
• LT : 리드타임
• SL : 목표 서비스 수준

4.3 Bullwhip 완화 효과 검증

시뮬레이션 연구에 따르면 DDMRP는 전통 MRP 대비 Bullwhip Effect 감소율이 20~40%로 보고됨 (Huang et al., 2019).

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5. 학문적 논의 (Literature Review)

• Fernandes et al. (2019): DDMRP는 불확실성 환경에서 ERP/MRP 대비 재고 절감 효과 입증
• Miclo et al. (2018): DDMRP의 성능을 시뮬레이션으로 분석, 변동성 높은 환경에서 특히 효과적
• Ptak & Smith (2016): 산업 현장 적용 사례 집대성 → Unilever, Michelin, Boeing 사례 포함

그러나 학문적으로는 아직 정량적 모델링 및 비교 분석 연구가 제한적이며, 주로 실증 사례 기반이라는 한계가 존재한다.

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6. 실무적 효과 (Managerial Implications)

• 재고 최적화: 평균 30~45% 절감
• 서비스 수준 향상: 납기율 15~25% 개선
• 운영 효율화: 불필요한 오더 및 생산 변동성 감소
• 디지털 트랜스포메이션과 결합: AI 기반 예측, IoT 센서와 결합 시 효과 극대화

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7. 한계와 향후 연구 방향

7.1 한계

• ERP 시스템과의 통합 부족
• 고정 버퍼 설정 시 환경 변화 대응력 제한
• 고도로 맞춤형 제품(Engineer-to-Order)에는 적용 어려움

7.2 향후 연구 방향

• AI/ML 기반 동적 버퍼 최적화
• 멀티에이전트 시뮬레이션을 통한 공급망 전반 최적화 연구
• 산업별 특화 적용 모델: BIO, 반도체, 패션 등 수요 변동성이 극심한 분야
• 탄소중립/ESG와 연계: DDMRP를 통한 친환경 공급망 운영 가능성 연구

 

7.3 DDMRP 한계와 보완 방안

1. ERP 통합 부족 문제

한계

• 전통 ERP(MRP II 기반)와 DDMRP는 데이터 구조와 운영 철학이 달라 직접 통합이 쉽지 않음
• ERP는 예측 기반 Push 중심, DDMRP는 수요 기반 Pull 중심 → 충돌 가능

보완 방안

1. Middleware/플러그인 활용
   • SAP, Oracle, Infor 등 주요 ERP 벤더는 DDMRP Add-on을 제공 (SAP DDMRP)
   • ERP는 재무·마스터데이터 관리, DDMRP는 수요 기반 계획 실행으로 역할 분리
   • 예: SAP IBP(Integrated Business Planning) 내 DDMRP 기능
2. API 기반 실시간 연동
   • ERP가 보유한 BOM, 원가, 회계 데이터와 DDMRP 버퍼 데이터를 API로 실시간 동기화
3. Cloud SCM 플랫폼 활용
   • DDMRP를 SaaS형 SCM 플랫폼으로 운용하고 ERP는 백엔드 역할만 수행

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2. 환경 변화 대응력 제한 (고정 버퍼 문제)

한계

• DDMRP는 버퍼 크기를 초기 설정 후 일정 규칙으로 조정 → 급격한 환경 변화에 대응 부족
• 예: 코로나19 같은 글로벌 공급망 충격

보완 방안

1. AI/ML 기반 동적 버퍼 최적화
   • 머신러닝으로 수요·공급 변동성 패턴을 학습 → 버퍼 크기를 자동 조정
   • reinforcement learning 기반 buffer control 연구 진행 중
2. 시뮬레이션 & 디지털 트윈(Digital Twin)
   • 다양한 시나리오(수요 급증, 공급 차질)를 가상 실험 → 최적 버퍼 수준을 사전 검증
3. 하이브리드 모델
   • 예측 + 실수요 병행 → 안정적 수요는 예측 기반, 불확실성이 큰 품목은 DDMRP 기반

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3. 맞춤형 제품(Engineer-to-Order, ETO) 적용 어려움

한계

• DDMRP는 표준 BOM(반복 생산)에 적합 → 주문마다 스펙이 달라지는 맞춤형 생산에는 적용 한계
• 버퍼 개념이 표준화되지 못해 적용이 제한적

보완 방안

1. 모듈형 제품 설계(Modular Product Design)
   • 공통 모듈을 버퍼로 관리 → 고객 주문에 따라 모듈 조립 방식만 달리함
   • ETO 제품을 ATO(Assemble-to-Order) 형태로 전환
2. Mass Customization 기법과 결합
   • 고객별 요구를 반영하되, 생산·공급은 표준화된 모듈과 프로세스 활용
3. 프로젝트형 DDMRP 적용
   • ETO 환경에 맞게 버퍼를 "공정 자원(Resource Buffer)" 중심으로 운영
   • 예: 인력, 장비, 특정 작업센터의 가용성을 버퍼로 관리

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8. 결론

DDMRP는 불확실성과 변동성이 지배적인 현대 공급망 환경에서 기존 MRP의 한계를 보완하는 차세대 계획체계이다.
학문적으로는 아직 초기 단계지만, 실무에서는 이미 글로벌 선도기업들이 성과를 입증하고 있으며, AI·빅데이터·IoT 기반의 디지털 SCM과 결합될 경우 SCM 이론의 패러다임 전환을 가속화할 핵심 도구로 자리 잡을 가능성이 높다.