본 연구는 공급 네트워크 회복 전략의 효과를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 공급 네트워크가 맞이할 수 있는 다양한 비정상 상황을 고려하고 각 상황에 따른 회복 전략의 효과성을 분석하고자 한다. 이를 통해 각 기업과 공급 네트워크 관련 의사 결정자들로 하여 ...

본 연구는 공급 네트워크 회복 전략의 효과를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 공급 네트워크가 맞이할 수 있는 다양한 비정상 상황을 고려하고 각 상황에 따른 회복 전략의 효과성을 분석하고자 한다. 이를 통해 각 기업과 공급 네트워크 관련 의사 결정자들로 하여금 상황별로 어떠한 회복 전략이 가장 적절한지에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

현대의 제품 경쟁은 하나의 기업과 또 다른 기업과의 싸움이 아니라, 여러 기업으로 연결된 공급 네트워크와 또 다른 공급 네트워크 간의 싸움이다. 기업들은 하나의 제품을 만들기 위해 연결되기에 더욱 용이해졌으며 연결되는 기업들의 지리적 위치도 그 영역을 넓혀가고 있다. 하나의 국가를 넘어 전 세계에 퍼져 있는 기업들이 서로 연결되어 부품을 공급하고 제품을 배송한다. 이러한 공급 네트워크의 팽창은 올바른 사양의 제품을 적절한 시기에 적절한 장소에 있는 고객에게 납품한다는 공급 네트워크의 사명을 완수하기에 더욱 용이하다. 반면에 이러한 팽창은 공급 네트워크를 여러 가지 다양한 위험에 노출시키고 있다. 자연 재해, 화재, 테러, 계엄선포, 품질 문제, 파업 등과 같은 여러 상황의 비정상 사건이 일어나게 되면 작게는 해당 기업의 생산 능력의 저하를 가져오며 크게는 공급 네트워크 전체의 마비를 가져오게 된다. 공급 네트워크에게 비정상적 상황은 기업 또는 공급 네트워크의 운명을 좌우할 수 있으므로 이를 극복하고 살아남을 수 있는 회복 전략이 필요하다. 이러한 필요성에도 불구하고 기존 연구들은 대부분 일반적인 원칙을 제시하는데 그쳐있고, 다양한 상황에서의 각 전략의 효과성을 제시하고 평가하는데 부족함이 많았다. 이에 본 연구는 공급 네트워크가 맞이할 수 있는 다양한 비정상 상황을 유형별로 구분하고 주어진 공급 네트워크의 구조에 따라 어떠한 회복 전략이 최적의 선택이 될 수 있는지 밝히고자 한다.

공급 네트워크 회복 전략에 관한 기존 연구들은 다음의 중요한 한계들을 갖고 있다. 첫째, 기존 연구들은 정적인 분석이 대부분이었다. 공급 네트워크의 파괴와 회복은 본질적으로 시간의 흐름에 따른 연속적인 과정이므로 연구 모형 또한 정적인 모형에 비해 시간의 흐름과 복구 과정을 반영할 수 있는 동적인 모형이 더 타당하다. 하지만 선행 연구들은 정적인 수리적 모형 또는 횡단 자료를 사용한 실증 연구가 대부분이었고 공급 네트워크의 연속적인 상태를 추적 관찰하기에는 부족했다. 이에 본 연구는 동적인 모형을 사용하여 공급 네트워크의 정상 상황과 비정상 상황이 반복되어 흘러가는 장기적인 행태를 살펴볼 수 있도록 한다. 둘째, 공급 네트워크의 회복 전략의 다양한 상황별 효과성을 살펴보는 연구는 드물었다. 공급 네트워크가 비정상 상황을 맞게 되는 유형은 다양하다. 예측 불가능한 자연 재해부터 예방이 가능한 품질 문제까지 그 영향과 심각성에 있어 차이가 크다. 하지만, 기존 연구들 중 다양한 상황별로 어떤 회복 전략이 효과적인지 살펴본 연구는 드물었다. 이에 본 연구는 행위자 기반 시뮬레이션 모형을 이용하여 다양한 상황과 다양한 참여자들의 능력을 반영한 차별화된 모형을 제시하고 여러 가지 시나리오를 사용한 분석을 통해 공급 네트워크의 효과적인 회복 전략을 제시하고자 한다. 셋째, 기존 문헌들이 살펴 본 공급 네트워크의 형태는 매우 단순하여 네트워크 구조에 의한 효과를 살펴보기에 부족했다. 본 연구는 공급 네트워크의 복잡다단한 현실을 반영하기 위해 기존 연구들의 한계를 극복하고 더 많은 수의 참여자, 더 많은 단계(tier), 다양한 연결 형태(topology)의 네트워크를 고려함으로써 네트워크 구조에 의한 효과를 반영하여 연구의 타당성을 높이고자 한다.

본 연구는 공급 네트워크의 회복 전략과 회복 효과의 관계를 새롭게 조명함으로써 공급 네트워크 분야와 기업 전략 분야에 다음과 같은 학문적 기여를 할 것으로 기대한다. 첫째, 공급 네트워크 참여자들의 회복 전략이 갖는 효과를 동적으로 살펴볼 수 있다. 예를 들어, ...

본 연구는 공급 네트워크의 회복 전략과 회복 효과의 관계를 새롭게 조명함으로써 공급 네트워크 분야와 기업 전략 분야에 다음과 같은 학문적 기여를 할 것으로 기대한다. 첫째, 공급 네트워크 참여자들의 회복 전략이 갖는 효과를 동적으로 살펴볼 수 있다. 예를 들어, 비정상 상황에서 사용하는 복구 전략이 단기적으로는 납기 준수율을 향상시킬 수 있으나 장기적으로는 전체 비용을 증가시킬 수 있다. 이는 공급 네트워크가 본질적으로 참여자들의 상호작용으로 그 결과가 발생하기 때문에 한 기업의 단순한 전략이 전체 공급 네트워크에 미치는 영향을 예측하기 힘들고 그것이 다시 그 기업에게 되돌아 와서 끼치는 영향은 더욱 짐작하기 어렵다. 기존 연구들은 자료 확보의 어려움과 수리적 분석의 한계로 인해 횡적인 연구에 그칠 수밖에 없었다. 이에 본 연구는 동적 시뮬레이션 모형을 통해 회복 전략의 장기간에 걸친 효과를 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 다양한 상황을 고려한 포괄적인 회복 전략을 제시한다. 본질적으로 전략의 효과는 상황마다 다를 수 있으며 기업과 네트워크가 맞이하는 상황은 다양하다. 대부분의 기존 연구는 기업들과 공급 네트워크의 회복 전략 또는 구조적 요인들에 대한 효과성을 검증하는데 집중하였다. 본 연구는 다양한 상황과 구조적인 요인, 환경적인 변수들을 종합적으로 고려함으로써 전략의 효과에 대한 타당성을 높일 것으로 기대한다. 셋째, 연구 방법론에 있어 네트워크를 기반으로 한 행위자 기반 모형을 사용함으로써 네트워크 시뮬레이션 방법론의 응용 범위를 확장시킨다. 공급 네트워크에 관한 선행 연구들은 이론적 연구나 실증 연구가 대부분을 차지했는데, 실증 연구가 갖는 한계를 극복하고자 본 연구는 행위자 기반 모형을 통한 모의실험을 사용한다. 그 결과 공급 네트워크의 회복성과 관련한 동적인 행태와 요인들 간의 상호 작용을 모형 안에 포함함으로써 타당성 높은 연구 결과를 가져올 것으로 기대한다.

더불어 본 연구는 다양한 상황 속에서 공급 네트워크 회복 전략의 효과성을 살펴봄으로써 기업 수준에서는 최고 경영자를 비롯한 구매 담당자, 협력업체 관리자에게, 산업 수준에서는 관련 정책 입안자에게 다음과 같은 실무적인 기여를 할 것으로 기대한다. 첫째, 기업 담당자에게 다양한 상황에 대한 실질적인 회복 전략에 대한 제언을 준다. 본 연구는 다양한 비정상 상황을 고려하고 있다. 자연재해나 인재로 인한 기업의 파괴, 고장 뿐 아니라 연결 도로의 파괴나 고장 등으로 인한 배송의 문제 등을 모두 포괄하고 있으며 고장의 수준도 다양하게 고려하고 있어 어떠한 상황에서 어떤 전략이 효과적인지에 대한 지침을 제시할 수 있을 것으로 기대한다. 이와 더불어 네트워크의 다양한 형태를 고려함으로써 산업 전반의 특수성을 반영한 전략의 효과성도 살폈다. 이에 본 연구 결과는 개별 기업에 있어 현실적인 처방을 제공할 것으로 기대한다. 둘째, 회복 전략에 관한 장기적인 효과를 조망하게 한다. 본 연구는 동적인 모형을 사용하여 충분히 긴 시간 동안 시뮬레이션을 진행함으로써 개별 전략들의 장기적인 효과뿐만 아니라 전략들 간의 상호작용, 전략과 환경적 요인들 간의 상호작용에 의한 효과를 살필 수 있도록 했다. 기업 담당자들은 이를 통해 복구 전략 실행을 위한 장기적인 투자 방향에 대한 지침을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 셋째, 산업 관련 정책 입안자에게 공급 네트워크 구조의 역할을 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 다양한 네트워크 크기, 형태에 따른 회복 전략의 효과성을 살펴본다. 네트워크의 규모가 큰 산업과 작은 산업, 네트워크의 연결 형태가 랜덤인 산업과 척도 없는 형태를 따르는 산업에 따라 그 효과를 구분하여 보여줌으로써 산업 수준의 의사결정자로 하여금 어느 요인으로 해당 산업이 더 취약할 수 있는지를 판단하도록 도울 수 있다. 더불어 해당 공급 네트워크에 참여하는 기업들에게 어떠한 회복 전략을 독려하고 지원해야 하는지에 관한 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 공급 네트워크의 회복 전략과 공급 네트워크의 회복 효과 간의 관계를 살펴보고자 한다. 공급 네트워크의 회복 전략이란 비정상적인 상황에 대비하거나 기존의 정상적인 상황 또는 더 나은 상태로 가기 위해 기업이 선택할 수 있는 전략이다. 공급 네트워크 참 ...

본 연구는 공급 네트워크의 회복 전략과 공급 네트워크의 회복 효과 간의 관계를 살펴보고자 한다. 공급 네트워크의 회복 전략이란 비정상적인 상황에 대비하거나 기존의 정상적인 상황 또는 더 나은 상태로 가기 위해 기업이 선택할 수 있는 전략이다. 공급 네트워크 참여 기업들은 자연 재해, 정치적 상황, 파업, 인적 재해 등의 비정상 사건으로 인해 적기에 적량을 공급하고자 하는 공급 네트워크의 미션을 수행하는 데 어려움을 겪고 있으며 이를 극복하거나 대비하기 위해 다양한 전략을 사용하고 있다. 비정상 사건으로 인해 공급 네트워크가 쉽게 훼손되지 않게 하거나 만약 훼손되더라도 빠르고 효과적으로 공급 네트워크를 정상 수준으로 되돌리고자 하는 노력이 바로 공급 네트워크의 회복 전략이라 할 수 있다. 이러한 회복 전략은 공급 네트워크의 성과를 좌우하는 중요한 요소다. 하지만, 어떤 상황에서 어떤 회복 전략을 사용해야 하는지에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 본 연구는 상황이론을 바탕으로 공급 네트워크의 상황별 최적의 회복 전략을 제시하고자 한다. 구체적으로 비정상 상황을 유형별로 구분하고 회복 전략의 효과성을 세분화해서 살펴본다. 또한 공급 네트워크의 크기와 연결 형태에 따라서 그 효과가 달라질 수 있으므로 다양한 형태의 공급 네트워크를 시나리오에 반영하여 효과성을 검토한다.

공급 네트워크의 각 참여 업체들은 각자 자율적인 의사결정을 가지고 있지만 계약 관계에 놓여있는 파트너 업체의 상황에 따라서 그 의사결정이 달라질 수 있다. 이렇듯 자율적인 행위자들이 서로 상호 작용하고 행위자를 둘러싼 주변 환경과 상호 작용하는데 적절한 모형이 행위자 기반 모형이다. 나아가 행위자 기반 모형은 공급 네트워크의 참여 기업들의 속성, 기업들 간 관계들의 속성, 기업을 둘러싼 환경에 대한 속성, 비정상 상황의 발생 빈도와 세기, 공급 네트워크의 성과 등 여러 변수들을 포괄함으로써 연구의 타당성을 높일 수 있다. 또한 시간에 따른 공급 네트워크의 동적인 행태와 상황별 시나리오를 고려하기에 적합한 방법론이다. 이러한 장점을 바탕으로 본 연구는 행위자 기반 모형을 개발하여 다양한 시나리오를 통해 공급 네트워크의 동적 행태를 살펴볼 것이다. 특히 공급 네트워크에 관한 연구 중 가장 많이 사용되는 행위자 기반 모형인 비어 게임 모형을 네트워크 형태로 확장하여 사용함으로써 연구의 신뢰성을 높이고자 한다.

공급 네트워크를 표현하기 위해 각 참여 기업은 노드로, 기업과 기업 간의 주문 및 납품 계약 관계는 링크로 연결한다. 공급 네트워크는 상류 기업부터 위치시키고 다음 단계의 하류 기업들을 상류 기업에 연결해 나가는 방식으로 구성하며 랜덤 방식과 선호적 연결 방식 중 하나로 생성한다. 정상 상황에서의 주문 및 납품 프로세스는 Sterman의 비어 게임 가정을 그대로 따른다. 비정상 상황은 파괴와 고장의 경우로 구분되며 그 대상에 따라 노드와 링크로 구분된다. 노드가 파괴되는 경우는 네트워크에서 사라지지만 고장의 경우는 기업의 복구 능력에 따라서 시간이 흐르면 정상수준으로 복구 된다. 이렇듯 공급 네트워크는 정상과 비정상 상황이 반복되어 나타나게 되며 이러한 상태는 행위자 기반 모형에 반영되어 구현된다.

모의실험에 사용되는 매개변수의 기본 값은 타당성을 높이기 위해 기존 실증 연구 결과와 시뮬레이션 모형을 바탕으로 설정한다. 네트워크의 구조, 비정상 상황의 유형의 다양한 조합으로 시나리오를 만들고 각 시나리오에 대해 반복 실행을 실시한다. 반복 실행을 통해 수집된 기업 수준의 방대한 데이터는 통계적 분석 방법을 통해 분석된다. 분석 결과를 바탕으로 기업 수준의 제언, 산업 수준의 제언을 이끌어 내어 학문적, 실무적 시사점을 제공하고자 한다.