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미국 선두 돈육 생산 기업, 공급망 최적화

Wyzwanie

  • 최저 비용, 최적 관리를 위한 최선의 지역 사업 구조 결정
  • 수송 자동화로 계약 부지의 실시간 생산성을 끌어올리고, 부지 선택을 촉진하며, 운영비 감소

Rozwiązania

  • Arena® 시뮬레이션 소프트웨어 - 플로우 차트 모델링, 방법론, 유동/연속 프로세스 모델링, 그래픽 대시보드, 시나리오 분석, 사용자 지정 템플릿, 보고서를 시뮬레이션으로 제공

Wyniki

  • 향상된 공간 활용 - 플로우와 생산성 주간 업데이트로 최저 지역 야드 비용, 공간 가용성, 비용 절감, 유연성 향상성 파악
  • 정보에 기반한 비즈니스 의사결정 - 시나리오 분석 기능으로 복잡한 변수를 신속하게 통합하면서, 빠르고 정확한 업무 결정 가능
  • 연장된 예측 능력 - 자동 플로우 모델링으로 예측 기간을 1년에서 5년으로 연장

배경

베이비 백 립 인기부터 시작해서 전 국민이 베이컨에 집착한다고 말할 수 있을 정도로, 미국인들은 돼지고기를 열렬히 좋아합니다. 일리노이 주, 칼라일에 본사를 둔 미국 최대의 돈육 생산 기업, 가족 기업인 마쉬호프(Maschhoffs)는 이런 배고픔을 충족시키는 데 일조하고 있습니다. 2014년의 마쉬호프의 돼지고기 매출은 거의 10억 달러에 달했고, 이 수치는 1천6백 만 명 이상이 1년에 소비자들이 소비하는 규모입니다.

다른 주요 농경 기업과 마찬 가지로, 마쉬호프도 단일 가족 농장에서 시작했습니다. 다섯 세대를 거치면서 마쉬호프는 뿌리 작물을 재배하고 소를 키웠습니다.  그러다가 켄(Ken)과 데이브(Dave Maschhoff) 형제가 큰 꿈을 품고 대학에서 농가로 돌아왔습니다. 1991년 형제는 사업 파트너의 지분을 사들이고 업무를 확장하기 시작했습니다.

현재, 마쉬호프는 양돈 사업에 직원 약 1,500명을 고용하고 있습니다. 미국 중서부에 걸쳐 약 550개 가족 농장과 생산 파트너 계약을 맺고 연간 약 5백만 마리의 돼지를 판매합니다. 주요 구매처로 카길(Cargill)과 같은 통조림 공장, 호멜 푸드(Hormel Foods) 및 팜랜드(Farmland)와 같은 식품 회사들이 있습니다.

마쉬호프는 돼지와 원료를 생산 파트너에게 공급하고, 양돈에 소요되는 시간, 노동력, 장소 사용 대금을 농장주에게 지불합니다.

 

과제

대규모 영농업 운영은 복잡한 사업입니다. 특히, 다양한 성장 단계에 맞춰 돼지를 전문화된 농장 부지로 이동해야 하는 지속적인 수송 과제를 수반하는 현대식 양돈 사업에서는 정말 그렇습니다.

한때 소형 농장주들은 기본적으로 모돈 유지, 새끼 돼지 이유기 관리 및 이후 사육, 출하 그리고 비육 절차까지 모든 과정을 떠 맡았습니다.

하지만, 돼지 유전학의 복잡성과 건강상의 위험과 함께, 운반 및 사료 비용의 상승으로 소규모 양돈장에서는 전문화된 서비스로 대형 생산 업체와 계약을 맺어야 하는 상황으로 내몰렸습니다.

때문에 마쉬호프 같은 대기업은 모돈 시설부터 이유, 배식, 비육 시설에 이르는 농장들에게 생기는 다양한 유형의 돼지의 연속 적인 플로우를 해결해야 합니다.

마쉬호프의 공급망 관리 및 수송 담당 디렉터인 모건 듀간 (Morgan Dugan)은 "우리는 73곳의 다양한 암퇘지 농장을 보유하고 있습니다. 새끼 돼지가 약 21일령까지 자라면 수용할 최적의 공간을 물색하기 시작해야 합니다."라고 설명했습니다.

이유기 농장에서는 특별히 암퇘지와 새끼 돼지를 수용할 수 있는 크기의 우리에 어린 돼지들을 채웁니다. 6 ~ 10주가 지나면 어린 돼지들은 더 큰 동물을 수용할 수 있는 비육 시설로 옮겨집니다.

" 공간 결정의 모든 영향을 측정하느라 힘든 시간을 보냈습니다," 매주 700~800 트레일러 분량의 돼지 운송을 감독하는 듀건의 말입니다.

회사의 수송 시스템을 구성하는 Excel 스프레드시트는 어느 한 시점에 시스템을 통해서 흘러 들어가는 돼지가 얼마나 많은지 보여주는 작은 윈도우 창을 제공합니다. 보다 정밀한 분석 도구가 없다면, 다음 달에 얼마나 넓은 농장 공간이 필요한지 추정할 수 없을 것입니다. 예를 들면 회사 소유의 임차 시설들의 비용을 비교할 수 없습니다.

마쉬호프 관리자들이 전국에서 지역 단위에 이르는 관리 구조 사업을 재편성하기로 결정했을 때, 회사의 분석 및 예측적 한계는 훨씬 더 분명해졌습니다.

경영진에서 기업의 대치 자산 및 계약 농장 경영을 잘 파악할 수 있도록 땅 크기가 더 작은 분산적 리더십 모델로 옮겨가고자 했습니다.

어떤 문제점이 있었을까요? 모델링 및 예측 기술이 없을 경우, 분할의 적정 개수나 각 지역에 어떤 시설이 포함되어야 하는 지에 대하여 확실하게 결정할 수 없습니다.

듀건은 "우리는 플로우 플래너에게 앞으로 52주 동안 우리의 플로우를 여러 부지에 투영하도록 요청할 수 있지만, 그러려면 완성하는 데 3일이 소요될 것입니다,"라면서 "그렇게 오래 기다려야 할 경우, 다양한 옵션의 '기동 훈련(War Game)'이 불가능 합니다. "라고 말했습니다.

 

솔루션

마쉬호프는 세인트루이스 워싱턴 대학교 경영학과 대학원생 그룹과 함께 다양한 공급망 모델링 패키지를 분석했습니다.  기업 연계 특별 프로젝트의 일환으로, 학생들이 여러 가지 솔루션을 평가했습니다. Arena® 소프트웨어는 최고의 권고 사항이었습니다.

듀건은 "Arena 애플리케이션은 우리가 필요한 모든 것을 모델링할 수 있는 유연성을 제공했습니다,"라면서 "투자 수익률도 좋은 것 같습니다."라고 덧붙였습니다.

Arena의 플로우 모델링 방법론을 이용하면 수송 프로세스 플로우를 쉽게 만들 수 있습니다.  드래그 앤 드롭 요소와 구조는 시뮬레이션 구축과 시각화를 단순화합니다.  소프트웨어는 모델 분석용 내장 동적 대시보드 기능을 제공합니다.

로크웰 오토메이션 팀은 회사의 일상 업무를 파악하기 시작했고, 칼라일 본사 현장에서 몇 주를 보내면서 마쉬호프의 제조 운영 형태와 사업의 변수를 이해했습니다.

기본 모델을 만들기 위해서 로크웰 오토메이션 팀은 몇 주 동안 나이별로 추적하면서 시스템을 통해 돼지의 플로우를 표본 조사했습니다. 돼지가 태어난 양돈장의 위생 상태를 보기도 했는데, 위생 상태는 시스템으로 풀려나온 돼지 수에 영향을 줍니다.

Arena의 시뮬레이션은 플로우 규모와 부지 크기 및 유형을 연결시켰는데, 가령 이유기가 시작된 돼지는 우리가 큰 비육용 양돈장으로 수송되지 않게 관리했습니다.

기타 초기 모델에 대한 변수에는 야드당 값(Yrdage Costs)이라고 하는 다양한 시설 비용, 시설 수용능력, 연간 사료비가 포함됩니다. 사료비는 돼지 크기와 나이, 가장 가까운 사료 분쇄기에 따라 예측한 수요를 기준으로 했습니다.

출생지가 다른 돼지들은 새로운 질병을 가져올 수 있기 때문에, 프로젝트 팀은 한 곳에서 다른 곳으로 옮겨가는 공통 그룹의 이동을 식별하고 추적하도록 모델을 설계했습니다.

진행 중반에 마쉬호프는 담당 팀에게 새로운 문제를 던져줬습니다. 최종 구현 날짜를 몇 달 앞당겨 줄 것을 요구한 것입니다. 신규 목표일에는 재편성 계획의 긴급 증대와 모델링된 지역 분석에 대한 요구를 반영했습니다.

 

결과

로크웰 오토메이션 팀은 앞당겨진 마감 시한을 맞췄습니다.  결과가 어땠을까요? 지역 모델링 및 분석 결과, 관리 지역 4곳, 플로우의 밸런싱 효율, 수송비 및 사료비, 계약 부지 활용이 지적되었습니다.

"정확히 우리가 필요한 바를 지적했습니다," 듀건이 말했습니다. 그는 또 "데이터를 보고 우리는 새로운 지역에 시기적절한 권고를 할 수 있었습니다."라고 부연했습니다.

첫 번째 모델링 단계가 끝난 후, 팀은 추가적인 개선을 도모했습니다. 바로 실제 데이터를 로드해서 전략적 애플리케이션을 강력한 업무 결정 툴로 변환하는 것입니다.

듀건은 "앞으로 우리는 Arena 소프트웨어를 사용하여 플로우 및 처리 능력을 보다 효율적으로 관리하고, 부지 요건 변경 적응에 필요한 유연성을 확보할 수 있습니다."라고 전했습니다.

프로젝트 팀은 기업이 보유한 기존의 돼지 수, 나이, 위치를 디지털 방식으로 "스냅 촬영" 하고, 이 데이터를 테이블에 입력해서 실제 모델을 만들었습니다. 마쉬호프는 현재 데이터로 시스템을 채워서, 점유율 또는 다양한 부지와 플로우를 보기 위해 예전처럼 1년 기준이 아니라 1주 기준으로 모델을 운용할 수 있습니다 -

이제 기업은 시스템에서 모든 변동성을 반영하며, 변화의 체계적 영향을 뚜렷이 시각화하는 실제 모델을 근거로 하여 적절한 사업 결정을 내릴 수 있습니다.

마쉬호프 관리자는 새로운 지역 구조 뒤에서 이뤄지는 의사 결정에 자신감을 보였습니다. 관리자는 또한 보다 개선된 자산 관련 결정을 추진하기 위해 Arena로 미래 요건를 예상하는 여러 가지 기회 요소를 구상하고 있습니다.

위에 언급된 성과는 마쉬호프가 로크웰 오토메이션 제품 및 서비스를 다른 제품과 함께 사용한 경우에 특정된 결과입니다. 구체적인 결과는 고객 마다 다를 수 있습니다.

상표 정보:

Arena와 Rockwell Automation은 로크웰 오토메이션의 상표입니다.

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