방금 통로 4, 빈 C의 마지막 상자를 스캔했습니다. 시스템은 147개가 있어야 한다고 말합니다. 당신은 132개를 셌습니다. 15개의 격차가 있고, 당신의 손가락은 "조정" 버튼 위를 맴돌고 있습니다. 숫자를 업데이트하고 넘어가기는 정말 쉬울 것입니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다. 수량을 조정하면 증상은 해결되지만 질병은 해결되지 않습니다. 그 누락된 재고는 허공으로 사라지지 않았습니다. 잘못 선택되었거나, 잘못 수령되었거나, 잘못 라벨링되었거나, 잘못 기록되었습니다. 어느 것인지 알아내지 못하면 다시 일어날 것입니다. 그리고 또 다시. 그리고 결국 그 작은 누출들이 배를 침몰시킵니다.
이 가이드는 데이터 담당자가 아니라 탐정처럼 재고 차이를 조사하는 방법을 가르쳐줍니다. 언제 더 깊이 파고들어야 하는지, 어떤 질문을 해야 하는지, 그리고 모든 불일치를 프로세스 개선으로 바꾸는 방법을 배우게 될 것입니다.
조사가 중요한 이유: 증상 대 질병
대부분의 창고 팀은 차이를 오타처럼 취급합니다. 그들은 그것들을 수정하고 잊어버립니다. 그러나 모든 차이는 단서입니다. 프로세스가 어디에서 깨지고 있는지 알려줍니다.
이것을 고려하십시오. 동일한 SKU가 매주 10개씩 벗어난다면 재고 문제가 있는 것이 아닙니다. 프로세스 문제가 있는 것입니다. 빈 라벨이 바랬을 수도 있습니다. 비슷한 두 제품이 나란히 보관되어 있을 수도 있습니다. 한 피커가 지속적으로 잘못된 상자를 잡을 수도 있습니다. 매주 수량을 조정하면 증상이 치료됩니다. 근본 원인을 찾으면 질병이 치료됩니다.
연구에 따르면 분편화된 데이터와 오래된 프로세스로 인해 전 세계 소매업체의 58%가 부정확한 재고를 보유하고 있습니다. 해결책은 더 많은 계산이 아닙니다. 더 나은 조사입니다.
차이 분류: 언제 조정할 것인가 대 언제 조사할 것인가
모든 차이가 법의학 감사를 받을 자격이 있는 것은 아닙니다. 노이즈와 신호를 분리하는 분류 시스템이 필요합니다.
허용 오차 임계값 설정
무엇이 자동 조정되고 무엇이 조사되는지에 대한 명확한 규칙을 정의하십시오. 일반적인 프레임워크는 다음과 같습니다.
차이 ≤ 2% 또는 ≤ $50 가치. 재검표를 수락하고, 시스템을 업데이트하고, 사유 코드(예: 손상, 발견된 재고)를 기록하고 넘어갑니다.
차이 > 2% 및 ≤ 5%, 또는 $50 ~ $500 가치. 다른 사람이 두 번째 재검표를 수행하도록 합니다. 재검표가 차이를 확인하면 조사하십시오.
차이 > 5% 또는 > $500 가치. 중지하십시오. 즉시 다시 세십시오. 거래를 검토하십시오. 감독관을 참여시킵니다. 모든 것을 문서화하십시오.
A-품목(고가 SKU)에 대해서는 이 임계값을 강화하고 C-품목(저가 벌크)에 대해서는 완화하십시오. $2,000 노트북의 5% 차이는 위험 신호입니다. $0.10 와셔의 5% 차이는 통계적 노이즈입니다.
백분율이 작더라도 달러 임계값을 초과하는 차이는 항상 조사하십시오. $10,000 팔레트의 1% 차이는 여전히 $100 손실입니다.
조사 플레이북: 진실을 찾기 위한 4단계
차이가 조사 영역으로 넘어가면 이 워크플로를 따르십시오. 모든 단계가 증거를 구축합니다.
1단계: 먼저 재검표하고 나중에 질문하십시오
거래 로그를 자세히 살펴보기 전에 수량이 진짜인지 확인하십시오. 인적 오류는 불일치의 가장 일반적인 원인입니다.
재검표 프로토콜
- 다른 카운터 사용:확증 편향을 제거하기 위해 첫 번째 계산을 수행하지 않은 사람을 지정하십시오.
- 블라인드 카운트 수행:두 번째 카운터에게 시스템이 무엇이라고 말하거나 첫 번째 카운터가 무엇을 찾았는지 말하지 마십시오. 독립적으로 세게 하십시오.
- 전체 위치 확인:다른 재고 뒤에 숨겨져 있거나, 뒤로 밀려 있거나, 라벨 없이 바닥에 놓여 있는 상자가 없는지 확인하십시오.
- SKU 확인:올바른 제품을 세고 있는지 확인하십시오. 비슷하게 생긴 SKU는 빈번한 범인입니다.
재검표가 원래 차이와 일치하면 실제 불일치를 확인한 것입니다. 이제 탐정 작업이 시작됩니다.
2단계: 최근 거래 검토
SKU 및 위치에 대한 거래 내역을 가져옵니다. 지난 7~14일 동안의 단서를 찾으십시오.
거래 검토 체크리스트
- 입고 로그:SKU가 최근에 입고되었습니까? 팀이 수량을 확인했습니까, 아니면 포장 명세서를 맹목적으로 수락했습니까?
- 피킹 기록:주문을 위해 SKU가 피킹되었습니까? 바코드 스캔이나 수동 입력으로 피킹이 확인되었습니까?
- 이동:재고가 위치 간에 이동되었습니까? 이동이 "보내는" 빈과 "받는" 빈 모두에 기록되었습니까?
- 반품:고객이 이 품목을 반품했습니까? 올바른 위치에 다시 보관되었습니까?
- 조정:이 SKU가 최근에 수동으로 조정되었습니까? 누가 승인했고 그 이유는 무엇입니까?
타이밍 패턴을 찾으십시오. 차이가 대량 입고와 같은 날 나타나면 근본 원인은 입고 오류일 가능성이 큽니다. 피킹의 물결 이후에 나타나면 피킹 실수를 의심하십시오.
3단계: 5가지 이유 (근본 원인 분석)
거래 데이터가 있으면 5가지 이유 기법을 사용하여 근본 원인을 파고드십시오. 도요타가 개발한 이 방법은 표면 수준의 설명을 넘어서도록 강요합니다.
다음은 실제 사례입니다.
왜 수량이 15개 틀렸습니까? 물리적 수량이 시스템 기록보다 적기 때문입니다. 왜 물리적 수량이 더 적습니까? 15개가 잘못된 고객에게 배송되었기 때문입니다. 왜 잘못된 고객에게 배송되었습니까? 피커가 빈 C에서 잘못된 상자를 잡았기 때문입니다. 왜 피커가 잘못된 상자를 잡았습니까? 비슷하게 생긴 두 개의 SKU가 나란히 보관되어 있고 빈 라벨의 크기와 색상이 동일하기 때문입니다. 왜 빈 라벨이 동일합니까? 라벨링 시스템이 유사한 SKU를 시각적으로 구별하지 않기 때문입니다. 근본 원인: 비슷하게 생긴 제품에 대한 빈 라벨링의 시각적 차별화가 불충분합니다.
조사가 무슨 일이 일어났는지(잘못된 상자 배송됨)에서 시스템이 왜 그런 일이 일어나도록 허용했는지(나쁜 라벨 디자인)로 어떻게 이동했는지 주목하십시오. 그것이 근본 원인 분석의 힘입니다.
4단계: 모든 것 문서화
모든 차이 조사는 감사 추적을 생성해야 합니다. 미래의 당신(과 당신의 감사인)은 당신에게 감사할 것입니다.
문서화 요구 사항
- 차이 세부 정보:SKU, 위치, 예상 수량, 계산된 수량, 차이 금액, 차이 비율, 달러 가치.
- 누가 언제:원래 카운터 이름, 재카운터 이름, 각 계산의 날짜 및 시간.
- 근본 원인:차이가 발생한 이유에 대한 명확한 한 문장 설명(예: "입고 팀이 물리적 확인 없이 포장 명세서 수량을 수락함").
- 시정 조치:수정하기 위해 수행한 작업(예: "블라인드 영수증 프로토콜에 대해 입고 팀 재교육").
- 예방 조치:재발 방지를 위해 변경한 사항(예: "50개 이상의 모든 영수증에 대해 바코드 스캔 확인을 요구하도록 SOP 업데이트").
이 문서를 WMS 또는 공유 차이 로그에 저장하십시오. 이것은 패턴 인식의 기초가 됩니다.
일반적인 범인: 먼저 볼 곳
특정 유형의 오류가 재고 차이의 대부분을 차지합니다. 조사를 시작할 때 이 일반적인 용의자들을 먼저 확인하십시오.
공급업체가 100개를 배송했지만 입고 팀은 세는 대신 포장 명세서를 신뢰하여 120개를 기록했습니다. 또는 상자를 셌지만 개별 조각을 입력했습니다. 특히 임시 직원이 서두르는 성수기에는 항상 영수증을 물리적으로 확인하십시오.
피커가 똑같이 생겼거나 나란히 놓여 있기 때문에 제품 B 대신 제품 A를 잡았습니다. 시스템은 제품 B가 건물을 떠났다고 생각하지만 여전히 선반에 있습니다. 수동 선택 오류를 제거하려면 바코드 스캔을 사용하십시오.
재고가 빈 C에 보관되었지만 시스템은 빈 D라고 말합니다. 또는 청소 중에 옮겨졌지만 WMS에서 재배치되지 않았습니다. 이것은 유령 재고(시스템은 있다고 말하지만 없음)와 발견된 재고(있지만 시스템은 모름)를 생성합니다.
입고 팀이 10상자를 세고 10개를 입력했습니다. 또는 시스템이 팔레트를 기대했을 때 개별을 셌습니다. UOM 오류는 시간이 지남에 따라 복합적인 엄청난 차이를 만듭니다. 참조 가이드를 만들고 시행하십시오.
누군가 15 대신 150을 입력하거나 숫자를 바꿨습니다(132 대 123). 수동 입력은 정확성의 적입니다. 가능한 한 자동화하십시오.
상자가 손상되어 도착했고 팀은 조정을 기록하지 않고 폐기했습니다. 또는 고객 반품이 수락되었지만 다시 보관되지 않았습니다. 손상 및 반품은 판매와 동일한 워크플로 엄격함이 필요합니다.
패턴 인식: 진짜 탐정 작업
개별 차이는 데이터 포인트입니다. 패턴은 통찰력입니다. 이것은 반응적 소방 활동에서 사전 예방으로 이동하는 곳입니다.
반복되는 트리거 찾기
차이 보고서를 실행하고 다음으로 필터링하십시오.
- 동일한 SKU가 반복적으로 벗어남: 제품 자체가 문제입니다. 포장이 헷갈립니까? 바코드가 손상되었습니까? 자주 반품됩니까?
- 동일한 위치가 반복적으로 벗어남: 빈이 문제입니다. 라벨이 바랬습니까? 명확하게 보기에는 너무 높거나 너무 낮습니까? 재고가 부딪히는 교통량이 많은 구역에 있습니까?
- 동일한 피커가 반복적으로 벗어남: 사람이 문제입니다. 재교육이 필요합니까? 서두르고 있습니까? 신입이라 SKU 위치에 익숙하지 않습니까?
- 동일한 시간/요일: 프로세스가 문제입니다. 교대 근무 중에 차이가 급증합니까? 주문량이 가장 많을 때입니까? 임시 직원이 감독 없이 일할 때입니까?
동일한 SKU가 한 달에 두 번 벗어나면 세는 것을 멈추고 해결을 시작하십시오. 재고 결함이 아니라 프로세스 실패로 취급하십시오.
SKU, 위치 또는 피커가 30일 이내에 두 번 차이 조사를 트리거하면 CAPA(시정 및 예방 조치) 검토로 에스컬레이션하십시오. 근본적인 문제를 해결하기 위해 소유자와 기한을 지정하십시오.
차이 해결 워크플로 만들기
임시 조사는 실패합니다. 모든 팀원이 매번 따르는 문서화된 워크플로가 필요합니다.
표준 차이 해결 워크플로
- 차이 감지됨:순환 실사 또는 물리적 감사가 임계값을 초과하는 불일치를 식별합니다.
- 재검표 트리거됨:시스템 또는 감독관이 블라인드 재검표를 위해 두 번째 카운터를 지정합니다.
- 차이 확인됨:재검표가 원본과 일치하면 차이가 실제입니다. 그렇지 않으면 재검표를 수락하고 닫습니다.
- 조사 개시됨:감독관은 거래 내역을 검토하고 적절한 팀(입고, 피킹 등)에 조사를 할당합니다.
- 근본 원인 식별됨:팀은 5가지 이유 분석을 완료하고 결과를 문서화합니다.
- 시정 조치:즉각적인 수정이 적용됩니다(예: 피커 재교육, 빈 라벨 다시 붙이기, SKU 이동).
- 예방 조치:프로세스 변경이 구현됩니다(예: SOP 업데이트, 바코드 스캔 요구 사항 추가).
- 조정 승인됨:감독관 또는 관리자가 문서를 검토하고 시스템 조정을 승인합니다.
- 차이 종료됨:조정이 게시되고 사례가 전체 감사 추적과 함께 보관됩니다.
많은 WMS 플랫폼이 승인 워크플로를 지원합니다. 이 프로세스를 자동으로 시행하도록 구성하십시오.
차이를 프로세스 개선으로 전환
궁극적인 목표는 차이 조사에 더 능숙해지는 것이 아닙니다. 애초에 차이가 생기지 않도록 하는 것입니다.
차이 로그를 지속적인 개선 엔진으로 사용하십시오.
- 월간 검토: 모든 차이에 대한 보고서를 가져옵니다. 상위 5개 근본 원인은 무엇입니까? 상위 5개 SKU는 무엇입니까? 상위 5개 위치는 무엇입니까?
- 분기별 심층 분석: 입고, 피킹 및 재고 팀을 모으십시오. 데이터를 공유하십시오. 수정 사항을 브레인스토밍하십시오.
- 연간 감사: 전년 대비 차이 비율을 측정하십시오. 건전한 운영은 프로세스가 성숙함에 따라 시간이 지남에 따라 차이 빈도가 감소해야 합니다.
모든 차이 조사는 두 가지 질문을 해야 합니다.
1. 이 불일치를 바로잡기 위해 지금 당장 무엇을 수정해야 합니까? 2. 이런 일이 다시는 일어나지 않도록 영구적으로 무엇을 변경해야 합니까?
첫 번째 질문은 증상을 해결합니다. 두 번째 질문은 질병을 치료합니다.
결론: 소방 활동에서 예방으로
차이를 찾는 것은 쉽습니다. 괜찮은 순환 실사 프로그램이라면 불일치를 드러낼 것입니다. 그러나 왜 그런 일이 일어났는지 찾고 재발을 방지하는 것은 세계적 수준의 운영과 평범한 운영을 구분합니다.
모든 차이를 교육의 순간으로 취급하십시오. 이유를 물어보십시오. 더 깊이 파고드십시오. 결과를 문서화하십시오. 패턴을 찾으십시오. 숫자가 아니라 근본 원인을 수정하십시오.
시간이 지남에 따라 차이 비율은 떨어질 것입니다. 정확도는 올라갈 것입니다. 그리고 팀은 불을 끄는 것을 멈추고 예방을 시작할 것입니다. 그것이 목표입니다.