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김종배 ( Jong Bae Kim ),유성용 ( Sung Yong Yoo ),박민영 ( Min Young Park ) 한국유통물류정책학회 2020 유통물류연구 Vol.7 No.4
최근 세계 경제의 불확실성이 고조되면서 기업들의 장단기 경영계획 수립 시 애로가 가중되고 있다. 기업경영에서 공급망관리(SCM)의 모든 계획은 자사 제품이나 서비스에 대한 장래 수요예측을 기반으로 한다. 시장의 실제 수요보다 과다한 수요예측은 불필요한 재고 발생에 따른 비용을 유발하고, 반대로 시장의 실제 수요보다 낮은 수요예측은 결품 발생에 따른 고객서비스 수준의 저하로 나타난다. 그러므로 정확한 수요예측은 기업의 경영효율을 높이는 데 중요한 역할을 담당한다. 미래의 수요를 예측하는 것이 어렵지만 기업의 경영활동과 관련한 의사결정을 하기 위해 수요예측 오차를 축소하기 위한 방법들이 지속적으로 연구되어야만 한다. 이러한 상황에서 제품의 수요예측 오차를 좀 더 줄일 수 있도록 제품수명주기(Product Life Cycle, PLC)를 고려하여 수요예측을 해 보았다. 제품도 PLC 단계별로 제반특성이 다르므로 다른 마케팅 전략을 강구해야 하듯이 제품에 대한 수요예측도 단계별로 달라야 된다는 전제하에 수요예측 방법을 검토하였다. 본 연구에서는 회귀분석을 활용하여 PLC 단계를 판별하였으며 그 단계를 고려한 수요예측 방법을 제시해 보았다. 그 결과 제품의 전체 데이터를 가지고 예측하는 것보다는 PLC의 각 단계에 따라 수요예측을 하는 것이 더 타당한 것으로 연구되었다. 앞으로도 지속적인 연구를 통해 지금까지 한계로 생각해 왔던 수요예측의 예측 오차를 줄이는 방법을 개발해야 할 것이다. Accurate demand forecasting plays an important role in successful supply chain planning and management. Overestimation of forecast may result in the increase of unnecessary inventory, while underestimation of forecast may lead to the shortage of products. Both cases eventually yield undesirable outcomes in the planning and management of supply chain system, either causing inefficient use of resources, or suffering from inadequate capacity to meet anticipated demand. Thus, it is crucial to incorporate precise forecast into the decision-making process for better supply chain planning and management. This Paper propose a new forecasting method in which the concept of product life cycle (PLC) is incorporated into traditional time series forecasting methods. Key assumption for the new method is that demand pattern is different from each stage of product life cycle that consists of traditional 4-stages: introduction, growth, maturity, and decline. Each stage of a product life cycle was identified which was based on the sign of coefficients obtained from trend analysis. The PLC based forecasting method developed in this study was tested for its reasonableness and applicability with sales data collected from a confectionary and foods industry in Korea. The application results showed that PLC based forecasting methods give us better forecasts compared with those by traditional time series forecasting methods in terms of forecast accuracy. It implies that the PLC based forecasting methods can help supply chain and/or marketing managers make better decision-making by increasing the accuracy of forecasting. As a result, the study shows that traditional time series forecasting methods can be further improved by considering product life cycle.
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