재고 관리 및 경제적 주문량 모델편집자 확인

재고는 미래의 생산 활동이나 판매 활동을 위해 보유하는 모든 자원을 의미한다. 일반적으로 기업이 보유하는 원자재, 부품, 반제품, 완제품 등이 이에 해당한다. 재고는 기업의 운영 과정에서 필수불가결한 요소로, 생산과 소비 사이의 시간적, 공간적 격차를 메우는 완충 역할을 한다.

재고는 그 형태와 목적에 따라 여러 유형으로 분류된다. 주요 분류 기준은 재고가 위치한 공정 단계와 보유 목적이다. 공정 단계에 따른 분류는 다음과 같다.

보유 목적에 따른 분류로는 사이클 재고, 안전 재고, 예측 재고, 파이프라인 재고 등이 있다. 사이클 재고는 경제적 주문량 모델에 따라 일정 주기로 발주하여 발생하는 재고이다. 안전 재고는 수요나 리드 타임의 불확실성에 대비하여 추가로 보유하는 재고이다. 예측 재고는 계절적 수요 변동이나 판촉 활동을 대비해 미리 확보하는 재고이며, 파이프라인 재고는 발주에서 입고까지의 운송 중이거나 생산 공정 내에 있는 재고를 말한다.

이러한 재고 유형을 정확히 이해하는 것은 효율적인 재고 관리 시스템을 설계하는 첫걸음이다. 각 유형별 특성과 발생 원인을 파악함으로써 불필요한 재고를 줄이고 필요한 재고는 적시에 확보하는 전략을 수립할 수 있다.

재고 관리의 주요 목표는 재고 관련 비용을 최소화하면서 고객 서비스 수준을 유지하거나 향상시키는 것이다. 이는 상충 관계에 있는 비용 요소들, 예를 들어 보관비와 발주비, 결핍비 사이의 균형을 찾는 과정을 포함한다. 효과적인 재고 관리는 불필요한 자본 유동화를 방지하고, 창고 공간을 효율적으로 사용하며, 자재 소요 계획의 안정성을 높인다.

재고 관리의 중요성은 기업의 재무적 건강과 운영 효율성에 직접적인 영향을 미친다는 점에서 찾을 수 있다. 과다 재고는 막대한 보관 비용과 기회비용을 발생시키고, 부패나 구식화 위험을 증가시킨다. 반면, 재고 부족은 생산 라인 가동 중단, 판매 기회 상실, 고객 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다. 따라서 적절한 재고 수준을 유지하는 것은 현금흐름을 개선하고 수익성을 높이는 핵심 활동이다.

궁극적으로 재고 관리는 단순한 물류 활동을 넘어 공급망 관리의 핵심 요소로 작동한다. 이는 원자재 조달부터 완제품 판매에 이르는 전 과정에서 정보의 흐름과 물자의 흐름을 최적화한다. 효율적인 재고 관리는 기업이 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연성을 제공하며, 경쟁 우위를 확보하는 데 기여한다.

재고 관리에서 고려하는 주요 비용은 크게 보관비용, 발주비용, 결핍비용으로 구분된다. 이들 비용은 서로 상충 관계에 있어, 한 비용을 줄이면 다른 비용이 증가하는 특성을 보인다. 따라서 효과적인 재고 관리의 핵심은 이 세 가지 비용의 합인 총 재고 관련 비용을 최소화하는 지점을 찾는 것이다.

보관비용은 재고를 보유하고 유지하는 데 드는 모든 비용을 의미한다. 이에는 창고 임대료나 감가상각비, 보험료, 세금과 같은 고정비 요소와 재고 자본의 기회비용, 파손 및 부패 손실, 재고 관리 인건비 등이 포함된다. 보관비용은 일반적으로 평균 재고 수준에 비례하여 증가하기 때문에, 많은 양의 재고를 한 번에 보유하는 것은 이 비용을 상승시키는 주요 요인이다.

발주비용은 재고를 조달하기 위해 발주를 할 때마다 발생하는 비용이다. 여기에는 구매 주문서 작성 및 처리 비용, 입고 검사 비용, 운송비, 그리고 외부 구매 시 구매원의 활동과 관련된 비용 등이 포함된다. 이 비용은 발주 횟수에 비례하지만, 한 번의 발주량 크기와는 무관하다는 특징이 있다. 따라서 발주 비용을 줄이기 위해서는 발주 횟수를 줄이고 한 번에 많은 양을 주문하려는 유인이 생긴다.

결핍비용은 재고가 부족하여 수요를 충족시키지 못할 때 발생하는 비용이다. 이는 명시적 비용과 암묵적 비용으로 나뉜다. 명시적 비용에는 긴급 주문을 위한 추가 비용, 고객에게 배상하는 지연 배송 비용 등이 있다. 암묵적 비용에는 판매 기회 상실로 인한 이익 손실, 고객 신뢰도 하락 및 평판 손상, 향후 판매 감소 등이 포함된다. 결핍비용은 정량화하기 어려운 경우가 많지만, 재고 관리 전략 수립 시 반드시 고려해야 할 중요한 요소이다.

이 세 비용 간의 상충 관계를 이해하는 것이 경제적 주문량(EOQ) 모델을 포함한 다양한 재고 관리 모델의 기초가 된다. 예를 들어, 발주 비용을 줄이기 위해 한 번에 대량 주문하면 평균 재고가 증가하여 보관비용이 올라가고, 반대로 보관비용을 줄이기 위해 소량 자주 주문하면 발주 횟수가 늘어 발주비용이 증가한다. 또한 결핍비용을 피하기 위해 안전재고를 많이 두면 다시 보관비용이 늘어난다. 따라서 최적의 재고 정책은 이들 비용의 합을 최소화하는 균형점을 찾는 과정이다.

경제적 주문량 모델은 재고 관리를 단순화하고 분석하기 위해 몇 가지 명확한 가정을 설정한다. 이 모델은 이상적인 조건 하에서 최적의 주문량을 결정하는 이론적 틀을 제공한다.

첫째, 모델은 제품에 대한 연간 수요량이 알려져 있고 일정하다고 가정한다. 수요는 시간에 따라 변동하지 않으며, 예측 가능한 패턴을 보인다. 둘째, 각 주문에 따른 발주 비용 또는 설정 비용은 주문량과 관계없이 고정되어 있다. 셋째, 단위당 재고 보관 비용도 일정하며, 평균 재고 수준에 비례하여 발생한다. 이 비용에는 창고 임대료, 보험, 자본 비용, 감가상각비 등이 포함된다.

또한, 모델은 주문한 물량이 즉시 한 번에 모두 도착한다고 가정한다. 이는 리드 타임(발주부터 입고까지의 시간)이 0이거나, 적어도 알려져 있고 일정하여 언제 주문을 해야 할지 정확히 계산할 수 있음을 의미한다. 마지막으로, 모델은 재고 부족(품절)이 발생하지 않는다고 전제한다. 즉, 모든 수요는 즉시 충족될 수 있는 충분한 재고가 항상 유지된다. 이러한 가정들은 현실 세계의 복잡성을 배제함으로써 총 비용(발주 비용과 보관 비용의 합)을 최소화하는 정확한 수학적 해를 도출하는 것을 가능하게 한다.

경제적 주문량 공식은 연간 총 재고 관련 비용을 최소화하는 주문량을 도출하기 위해 수학적으로 유도된다. 연간 총비용(TC)은 연간 발주비, 연간 보관비, 그리고 EOQ 모델 기본 가정 하에서 무시되는 연간 구매비(단가 × 연간 수요)의 합으로 구성된다. 여기서 구매비는 주문량과 무관하므로 최적 주문량 결정 시 고려하지 않아도 된다.

주요 변수는 다음과 같다.

* D: 연간 총 수요량

* Q: 주문량 (EOQ는 이 Q의 최적값)

* S: 발주당 발주비(또는 설치비)

* H: 단위당 연간 보관비 (단가 P × 보관비율 i)

연간 발주비는 (연간 수요 D / 주문량 Q) × 발주비 S로 계산된다. 연간 보관비는 평균 재고 수준(Q/2)에 단위당 연간 보관비 H를 곱한 값이다. 따라서 연간 총 관련 비용 TC(Q)는 다음과 같은 함수로 표현된다.

TC(Q) = (D/Q) × S + (Q/2) × H

이 총비용 함수 TC(Q)를 주문량 Q에 대해 미분하고, 그 도함수를 0으로 설정하여 최소값을 갖는 Q를 구하면 경제적 주문량 공식을 얻을 수 있다.

d(TC)/dQ = - (D S)/Q² + H/2 = 0

위 식을 정리하면 Q² = (2 D S)/H 가 되므로, 최적 주문량인 EOQ는 다음과 같다.

EOQ = √(2DS / H)

이 공식을 통해 계산된 EOQ를 사용할 때의 연간 최소 총비용(TC*)과 최적 발주 횟수, 최적 주문 주기도 함께 계산할 수 있다.

* 최소 총비용: TC* = √(2DSH)

* 최적 발주 횟수: N* = D / EOQ

* 최적 주문 주기(년): T* = EOQ / D

예를 들어, 연간 수요(D)가 10,000단위, 발주비(S)가 50,000원, 단위당 연간 보관비(H)가 1,000원인 경우, EOQ는 √(2 × 10,000 × 50,000 / 1,000) = √(1,000,000) = 1,000단위가 된다. 이때 최소 총비용은 √(2 × 10,000 × 50,000 × 1,000) = 1,000,000원이며, 연간 10회(10,000 / 1,000) 발주하게 된다.

경제적 주문량 모델의 핵심 목적은 재고 관련 총비용을 최소화하는 최적의 주문량을 찾는 것이다. 총비용은 주로 보관비용과 발주비용의 합으로 구성되며, 때로는 결핍비용이 추가로 고려되기도 한다. 보관비용은 재고를 보유함으로써 발생하는 비용으로, 창고 임대료, 보험료, 자본 차입비, 감가상각비, 부패 및 구식화 비용 등이 포함된다. 반면 발주비용은 주문을 할 때마다 발생하는 비용으로, 구매 주문 처리 비용, 운송비, 검수 비용 등이 해당한다.

이 두 비용은 서로 상충 관계에 있다. 한 번에 많은 양을 주문하면 연간 발주 횟수가 줄어 발주비용은 감소하지만, 평균 재고 수준이 높아져 보관비용은 증가한다. 반대로 적은 양을 자주 주문하면 보관비용은 낮아지지만 발주비용은 급격히 증가한다. 따라서 총비용 곡선은 보관비용 곡선과 발주비용 곡선을 합한 것으로, 일반적으로 U자형을 띤다. 경제적 주문량은 이 U자형 곡선의 최저점, 즉 총비용이 최소가 되는 지점에 해당하는 주문량이다.

총비용 최소화 접근은 수학적으로 미분을 통해 공식화된다. 연간 총비용(TC)을 주문량(Q)에 대한 함수로 표현한 후, 이를 Q에 대해 미분하고 그 값을 0으로 설정하여 극값(최소값)을 구한다. 이 과정을 통해 도출된 EOQ 기본 공식은 √(2 × 연간 수요 × 발주당 비용 / 단위당 연간 보관비용)이다. 이 공식으로 계산된 주문량을 사용할 때, 흥미롭게도 최소 총비용 지점에서는 연간 보관비용과 연간 발주비용의 값이 정확히 같아진다[2]. 이는 두 상충 비용의 균형점에서 총비용이 최소화됨을 보여주는 중요한 특징이다.

경제적 주문량(EOQ) 모델은 외부 공급업체로부터의 주문을 전제로 하지만, 실제 많은 제조 환경에서는 자체 생산 라인을 통해 품목을 생산하여 재고를 보충한다. 이 경우, 주문이 한 번에 전체 수량이 도착한다는 EOQ의 기본 가정이 성립하지 않는다. 생산률이 유한한 모델, 즉 경제적 생산량(EPQ) 모델은 이러한 상황을 반영한다.

EPQ 모델에서는 생산이 시작되면 일정한 생산률(p)로 재고가 쌓여간다. 동시에, 판매나 후속 공정으로 인해 일정한 소비율(d)로 재고가 감소한다. 따라서 재고는 생산 기간 동안은 (p-d)의 순율로 증가하며, 생산이 중단된 후에는 소비율(d)로만 감소하는 패턴을 보인다. 이로 인해 재고 수준의 그래프는 EOQ 모델의 급격한 사각형 패턴이 아닌, 완만한 경사를 가진 사다리꼴 형태를 띤다.

이 모델의 목적은 총비용(보관비와 생산설비 준비비)을 최소화하는 최적의 생산량(Q*)을 결정하는 것이다. 계산 공식은 EOQ 공식과 유사하나, 재고가 순차적으로 쌓이는 특성을 반영한 보정 계수가 포함된다. 기본 EPQ 공식은 다음과 같다.

**Q* = √ [ (2DS / H) * ( p / (p-d) ) ]**

공식에서 √(p/(p-d)) 항이 핵심 보정 요소이다. 생산률(p)이 소비율(d)에 비해 매우 크면 이 값은 1에 가까워져 EOQ 공식과 동일해진다. 반면, 생산률이 소비율에 근접하면 분모 (p-d)가 매우 작아져 최적 생산량(Q*)은 크게 증가한다. 이는 생산 효율이 낮을수록 한 번에 더 많은 양을 생산하여 준비비를 분산시키는 것이 유리함을 의미한다.

EPQ 모델은 일괄 생산 방식이 일반적인 공장에 매우 유용하다. 예를 들어, 한 생산 라인에서 여러 제품을 교대로 생산할 때 각 제품의 최적 생산 로트 크기와 생산 주기를 결정하는 데 적용된다. 이를 통해 과도한 재고 보관으로 인한 비용과 빈번한 생산 전환으로 인한 준비 비용 사이의 균형을 찾을 수 있다.

할인을 고려한 경제적 주문량 모델은 공급업체로부터 대량 구매 시 제공되는 수량 할인을 EOQ 모델에 통합한 변형 모델이다. 기존 EOQ 모델은 단위당 구매 가격이 일정하다고 가정하지만, 현실에서는 주문 수량이 특정 기준을 초과할 경우 단가가 하락하는 계단식 할인 구조가 흔히 적용된다. 이 모델의 목표는 할인 혜택으로 인한 구매 비용 절감과, 증가된 주문량으로 인한 재고 보관비 상승을 비교하여 총 관련 비용을 최소화하는 새로운 최적 주문량을 찾는 것이다.

모델의 분석은 일반적으로 각 할인 구간별로 가능한 최적 주문량을 계산하는 방식으로 진행된다. 먼저, 각 할인 구간에 해당하는 단위 가격을 사용하여 고전적인 EOQ 공식을 적용한다. 계산된 EOQ 값이 해당 할인 구간의 최소 주문 수량 요건을 만족하는지 확인한다. 만약 만족하지 않는다면, 해당 구간에서 총비용을 최소화하는 지점은 할인을 받기 위한 최소 주문 수량이 된다. 이후 각 할인 구간(할인 미적용 기본 구간 포함)에서 도출된 후보 주문량에 대한 총비용을 계산하여 비교한다.

총비용 계산에는 기존의 발주비와 보관비 외에 구매 비용(단가 × 연간 수요)이 명시적으로 포함된다. 계산식은 다음과 같다.

총비용 = (연간 수요/주문량 × 발주비) + (주문량/2 × 단위당 보관비) + (연간 수요 × 단위당 구매 가격)

여기서 단위당 보관비는 종종 구매 가격의 일정 비율로 설정된다[3].

위 예시 표에서 볼 수 있듯, 계산된 EOQ 값은 할인율이 높아질수록 구매 가격 하락으로 인해 보관비 비중이 상대적으로 낮아져 미세하게 증가한다. 그러나 이 값들이 해당 구간의 최소 주문량을 충족하지 못하면, 할인을 받기 위한 최소 주문량이 해당 구간의 후보가 된다. 최종적으로 각 후보 주문량(150개, 500개, 1000개)에 대한 총비용을 계산한 결과, 1000개 주문 시의 총비용이 가장 낮으므로 새로운 경제적 주문량이 된다. 이는 대량 할인으로 인한 구매 비용 절감액이 증가된 보관비를 상쇄하고도 남기기 때문이다.

이 모델은 구매 담당자에게 가격 할인과 재고 비용 사이의 절충 관계를 체계적으로 분석할 수 있는 틀을 제공한다. 그러나 할인 구간이 여러 개일수록 분석이 복잡해지며, 증가된 주문량으로 인한 자본 회전율 저하나 부패 가능성과 같은 정성적 요인은 고려하지 못하는 한계가 있다.

경제적 주문량(EOQ) 모델의 기본형은 재고가 완전히 소진되기 전에 새로운 주문이 도착하여 재고 부족이 발생하지 않는다고 가정한다. 그러나 일부 비즈니스 환경에서는 일정 수준의 재고 부족을 의도적으로 허용하는 것이 총비용을 더욱 줄일 수 있다. 이 모델은 '계획된 재고 부족 모델' 또는 '백오더(backorder) 허용 모델'로도 불린다.

이 모델에서는 고객이 재고가 일시적으로 없을 때 기다리는 데 동의한다고 가정한다. 즉, 주문이 들어왔을 때 재고가 없으면 그 주문은 백오더 상태가 되어, 다음 입고되는 물량으로 충당된다. 이로 인해 발생하는 결핍비용은 주로 관리적 처리 비용이나 고객 기다림에 대한 할인 제공 비용이며, 판매 기회 상실이나 평판 손실과 같은 비용은 상대적으로 작다고 본다. 모델의 목표는 보관비용, 발주비용, 그리고 이제 추가된 결핍비용을 합한 총비용을 최소화하는 최적의 주문량(Q*)과 최대 허용 재고 부족량(S*)을 찾는 것이다.

계산 결과, 재고 부족을 허용할 경우 기본 EOQ 모델에 비해 최적 주문량(Q*)은 증가하고, 평균 재고 수준은 감소한다. 이는 더 많은 양을 한 번에 주문하여 발주 비용을 줄이는 대신, 보관해야 할 재고량을 줄이고 그만큼의 결핍을 관리적으로 수용한다는 의미이다. 최적의 재고 부족량(S*)은 보관비용과 결핍비용의 상대적 크기에 의해 결정된다. 보관비용이 결핍비용에 비해 매우 높을수록 재고를 적게 유지하고 부족을 더 많이 허용하는 것이 유리해진다.

이 모델의 적용은 고객이 백오더를 수용하는 제품, 즉 독점적이거나 교체가 어려운 부품, 맞춤형 제품, 또는 충성도 높은 고객층을 가진 제품에서 효과적이다. 또한 보관비용이 매우 높은 대형 제품이나 단기적으로 수요가 폭발하는 제품의 관리에도 유용한 접근법이 될 수 있다.

주기적 검토 시스템은 재고 수준을 일정한 시간 간격(예: 매주, 매월)으로 정기적으로 점검하여, 그 시점의 재고량과 예상 수요를 바탕으로 발주량을 결정하는 방식이다. 이 시스템에서는 발주 시점이 고정되어 있지만, 발주량은 각 검사 시점의 재고 상황에 따라 변동한다. 검사 주기는 사전에 설정되며, 이는 ABC 분석법을 통해 중요도가 낮은 C등급 품목에 적용하기에 적합한 경우가 많다.

이 시스템의 핵심은 각 검사 주기마다 목표 재고 수준까지 발주하는 것이다. 목표 재고 수준(T)은 다음 검사 주기와 발주 리드 타임 동안 발생할 예상 수요량과 필요한 안전재고를 합산하여 결정된다. 계산식은 일반적으로 T = d(L+R) + SS로 나타낼 수 있다. 여기서 d는 평균 일일 수요, L은 리드 타임(발주에서 입고까지 걸리는 시간), R은 검사 주기, SS는 안전재고 수준이다. 각 검사 시점에서 현재 재고량(I)을 확인한 후, 발주량(Q)은 Q = T - I 로 계산된다.

주기적 검토 시스템의 주요 장점은 관리의 편의성과 여러 품목의 통합 발주 가능성이다. 여러 품목을 동일한 주기로 검사하면 발주 및 검사 업무를 일괄 처리할 수 있어 관리 비용을 절감할 수 있다. 또한, 수요가 비교적 안정적이고 규칙적인 품목에 효과적이다. 그러나 단점으로는 검사 시점 사이에 재고가 고갈되어도 다음 검사 시점까지 발주가 이루어지지 않을 수 있으며, 리드 타임 동안의 수요 변동에 민감할 수 있다. 따라서 연속적 검토 시스템 (재주문점 모델)에 비해 일반적으로 더 높은 수준의 안전재고를 유지해야 할 필요성이 있다.

연속적 검토 시스템은 재고 수준이 실시간으로 모니터링되며, 재고가 미리 설정된 특정 수준인 재주문점에 도달할 때마다 고정된 양의 주문을 발주하는 방식이다. 이 시스템은 '고정 주문량 시스템' 또는 'Q 시스템'으로도 불린다. 시스템의 핵심 매개변수는 재주문점(R)과 경제적 주문량(Q)이다. 재고가 R에 도달하면 항상 동일한 수량 Q를 주문한다는 점에서 주문 시점은 가변적이지만, 주문량은 고정되어 있다.

재주문점(R)은 일반적으로 리드 타임 동안 예상되는 수요량과 안전재고 수준을 합산하여 결정된다. 공식적으로 R = (리드 타임 동안의 평균 수요) + (안전재고)로 표현된다. 안전재고는 수요나 리드 타임의 불확실성으로 인한 재고 부족 위험을 완화하기 위해 설정된 추가 재고 버퍼이다. 안전재고 수준은 서비스 수준 목표와 수요 변동성에 따라 계산된다.

이 시스템의 운영은 다음 표와 같은 순환 구조를 가진다.

이 시스템의 주요 장점은 재고 수준을 지속적으로 관리함으로써 재고 부족 발생 가능성을 낮출 수 있다는 점이다. 또한, 각 품목마다 개별적으로 모니터링하기 때문에 고가품이나 중요 품목의 관리에 적합하다. 반면, 모든 거래를 실시간으로 기록해야 하므로 주기적 검토 시스템에 비해 관리 비용과 시스템 유지비가 더 많이 들 수 있다. 따라서 이 시스템은 일반적으로 ABC 분석법에 따라 A등급 또는 중요한 B등급 품목에 적용된다. 현대에는 바코드 스캐너, RFID, ERP 시스템과 연계되어 이 시스템의 운영이 효율적으로 이루어지고 있다.

ABC 분석법은 재고 품목을 중요도에 따라 분류하여 관리 효율성을 높이는 기법이다. 이 방법은 파레토 법칙(80/20 법칙)에 기반하여, 전체 재고 품목 중 소수의 품목이 대부분의 가치나 사용량을 차지한다는 관찰에 착안한다. 품목은 일반적으로 연간 사용 금액(단가 × 연간 사용량)을 기준으로 A, B, C 세 등급으로 구분된다.

분류 기준은 일반적으로 다음과 같다.

이 분석을 실행하려면 먼저 모든 재고 품목의 연간 사용 금액을 계산하고, 금액 기준으로 내림차순 정렬한다. 그 후 누적 비율을 계산하여 위의 기준에 맞게 A, B, C 클래스로 할당한다. A등급 품목에는 가장 엄격한 재고 관리가 적용되어 재고 수준을 낮게 유지하고, 재주문점을 정밀하게 설정한다. 반면 C등급 품목에는 단순한 주기적 검토 시스템이나 대량 주문이 적용될 수 있다.

이 방법의 핵심 장점은 관리자의 시간과 자원을 가장 가치 있는 품목에 집중시켜 전체적인 재고 관련 비용을 줄이는 데 있다. 그러나 단점으로는 분류 기준이 단일 요소(주로 금액)에 치중할 수 있으며, 품목의 중요도가 반드시 금액만으로 결정되지 않을 수 있다는 점이 지적된다[6]. 따라서 일부 기업들은 중요도 평가에 납기 리드타임, 공급 안정성, 획득 난이도 등의 다중 기준을 추가로 고려하기도 한다.

EOQ 모델은 계산의 간편성과 명확성을 위해 몇 가지 주요 가정을 전제로 한다. 이러한 가정은 현실의 복잡한 재고 환경과는 괴리가 있을 수 있다. 첫째, 모델은 제품에 대한 연간 수요가 일정하고 알려져 있다고 가정한다. 그러나 실제 시장에서는 수요가 계절성, 경쟁 관계, 마케팅 활동, 경제 상황 등 다양한 요인에 의해 변동하며 불확실성이 항상 존재한다. 둘째, 발주에서 입고까지의 리드타임이 정확히 알려져 있고 항상 일정하다고 본다. 하지만 공급자 사정, 운송 지연, 생산 문제 등으로 인해 리드타임은 변동할 수 있다.

셋째, 모델은 한 번의 발주로 모든 물량이 동시에 입고된다고 가정한다. 이는 외부 공급업체로부터 구매하는 경우에는 타당할 수 있으나, 자체 생설 라인에서 생산하여 재고를 보충하는 경우에는 생산률이 유한하기 때문에 점진적으로 재고가 쌓인다. 이 차이는 생산률이 유한한 모델을 고려해야 하는 이유가 된다. 넷째, 단가는 주문량과 무관하게 일정하다고 본다. 현실에서는 대량 구매 시 단가 할인을 제공하는 경우가 흔히 있으며, 이는 할인을 고려한 모델로 확장하여 분석해야 한다.

마지막으로, EOQ 기본 모델은 재고 부족(품절)이 절대 발생하지 않는다고 가정한다. 이는 매우 엄격한 조건으로, 고객 서비스 수준을 100%로 유지하려면 막대한 안전재고가 필요할 수 있어 비경제적일 수 있다. 일정 수준의 재고 부족을 허용하고 그에 따른 결핍비용을 고려하는 것이 더 효율적인 경우가 많으며, 이는 재고 부족 허용 모델로 접근할 수 있다. 이러한 비현실적인 가정들은 EOQ 모델이 제공하는 최적 주문량이 이론적인 기준점은 될 수 있으나, 실제 적용 시에는 안전재고 도입, 수요 예측 기법 활용, 공급망 유연성 확보 등 추가적인 조정과 판단이 필수적임을 의미한다.

수요가 완벽하게 예측 가능하고 일정하다는 EOQ 모델의 기본 가정은 현실에서는 거의 존재하지 않는다. 실제 기업 환경에서는 계절성, 경쟁 상황, 마케팅 활동, 예상치 못한 사건 등 다양한 요인으로 인해 제품에 대한 수요는 변동성과 불확실성을 내포한다. 이러한 수요 불확실성은 예상보다 재고가 빨리 소진되어 재고 결핍이 발생할 위험을 증가시킨다.

이 위험을 완화하기 위해 도입되는 개념이 안전재고이다. 안전재고는 예측된 수요보다 더 많은 양을 보유하는 예비 재고로, 공급망의 불확실성(수요 변동 또는 리드 타임 변동)에 대비하는 완충재 역할을 한다. 적절한 안전재고 수준을 설정하면 고객 서비스 수준을 유지하고 주문 이행률을 높일 수 있지만, 반대로 과도한 안전재고는 재고 유지 비용을 증가시키는 트레이드오프 관계에 있다.

안전재고 수준은 주로 목표로 하는 서비스 수준, 수요 변동의 표준편차, 그리고 리드 타임의 길이와 변동성에 의해 결정된다. 일반적으로 수요 변동이 크거나 리드 타임이 길수록, 그리고 요구되는 서비스 수준이 높을수록 필요한 안전재고량은 증가한다. 이를 정량화하는 기본 공식 중 하나는 다음과 같다[7].

**안전재고 = Z * σ_DLT**

여기서:

* Z는 원하는 서비스 수준에 해당하는 표준정규분포의 Z값(예: 95% 서비스 수준 약 Z=1.65)

* σ_DLT는 리드 타임 기간 동안의 수요 표준편차를 나타낸다.

이렇게 계산된 안전재고는 재주문점을 조정하는 데 활용된다. 재주문점(R)은 기존 EOQ 모델의 공식(R = 리드 타임 동안의 예상 수요)에 안전재고(SS)를 더해 R = (리드 타임 동안의 예상 수요) + SS로 다시 계산된다. 이는 수요 불확실성 하에서도 재고가 바닥나기 전에 새로운 발주가 도착할 확률을 높여준다. 효과적인 안전재고 관리 전략을 수립하기 위해서는 수요 예측의 정확도를 높이고, 공급업체와의 협력을 통해 리드 타임을 단축하거나 안정화시키며, 공급망 가시성을 제고하는 것이 필수적이다.

경제적 주문량 모델은 종이와 계산기로도 계산이 가능한 단순한 공식이지만, 현대 기업의 복잡한 재고 관리 환경에서는 단독으로 사용되기보다는 ERP 시스템이나 전용 소프트웨어의 한 모듈로 통합되어 활용된다. 이러한 시스템은 EOQ 계산을 자동화하고, 실시간 재고 데이터를 기반으로 동적인 의사결정을 지원한다.

ERP 시스템 내 재고 관리 모듈은 수요 예측, 구매 발주, 창고 관리, 공급망 관리 등과 연계되어 작동한다. 시스템은 과거 판매 데이터를 분석하여 수요를 예측하고, 예측된 수요율, 현재 재고 수준, 미결제 발주량, 사전에 설정된 발주비와 보관비 등을 고려하여 최적의 주문 시점과 주문량을 자동으로 제안하거나 실행한다. 이는 EOQ 모델의 정적 가정을 보완하여 변동하는 수요와 공급 조건에 적응할 수 있게 해준다.

전용 재고 관리 소프트웨어는 종종 더 세분화된 기능을 제공한다. 다중 창고 관리, 선입선출 또는 선입후출 같은 재고 흐름 방법 적용, 유통기한 관리, 바코드 또는 RFID를 이용한 실시간 재고 추적 등을 지원한다. 이러한 시스템은 계산된 EOQ를 기본 틀로 삼되, 시즌성, 프로모션, 공급업체의 할인 정책, 운송 일정 등 다양한 현실적 제약 조건을 반영하여 최종 발주 권고안을 조정한다.

시스템 연계의 핵심 이점은 정보의 일관성과 의사결정 속도 향상에 있다. 판매 포인트에서 발생한 데이터가 즉시 재고 수준을 갱신하고, 이는 다시 조달 시스템에 연쇄적으로 영향을 미쳐 재주문 프로세스를 자동으로 트리거한다. 이로 인해 결핍비와 보관비의 합인 총 재고 관련 비용을 효과적으로 최소화하면서도 서비스 수준을 유지할 수 있다.

Just-In-Time (JIT) 시스템은 필요한 물품을, 필요한 때에, 필요한 양만큼 공급하는 것을 목표로 하는 생산 및 재고 관리 철학이자 방법론이다. 이 시스템은 도요타 자동차에서 개발된 도요타 생산 방식의 핵심 요소로, 재고를 최소화하거나 거의 제로에 가깝게 유지함으로써 낭비를 제거하고 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔다. JIT는 단순한 재고 관리 기법을 넘어 전사적 경영 철학으로 작동하며, 생산 흐름의 균형과 지속적인 개선을 추구한다.

JIT 시스템의 운영은 철저한 수요 주도 생산에 기반을 둔다. 후공정이 전공정에서 필요한 부품을 '끌어당기는' 방식(풀 시스템)으로 생산이 진행되며, 이를 위해 칸반과 같은 시각적 관리 도구가 널리 사용된다. 이 시스템을 성공적으로 구현하기 위해서는 공급자와의 긴밀한 협력 관계, 짧은 설비 교체 시간, 높은 품질 관리 수준, 그리고 안정적인 생산 일정이 필수적인 전제 조건으로 요구된다. 공급망의 어느 한 단계에서라도 지연이나 불량이 발생하면 전체 생산 라인이 중단될 수 있기 때문이다.

JIT 도입의 주요 이점은 재고 보관 비용의 현저한 감소, 공간 활용도 향상, 자본 회전율 가속화, 그리고 잠재적인 결함의 조기 발견을 통한 품질 개선 등이다. 그러나 이 시스템은 수요 예측이 비교적 안정적인 환경에서 가장 효과적이며, 공급망 차질에 매우 취약하다는 단점을 안고 있다. 자연재해나 글로벌 공급망 차단과 같은 외부 충격은 JIT로 운영되는 기업에 심각한 생산 중단을 초래할 수 있다[9].

재고 관리는 더 이상 단일 기업의 독립적인 활동으로 간주되지 않는다. 현대 경영 환경에서는 공급망 관리(SCM)와의 긴밀한 통합이 필수적이며, 이는 재고 수준 최적화와 전반적인 공급망 효율성 향상의 핵심 요소이다.

전통적인 경제적 주문량(EOQ) 모델은 주로 한 회사의 내부 비용(보관비, 발주비) 최소화에 초점을 맞췄다. 그러나 SCM 관점에서는 공급자, 제조사, 유통센터, 소매점, 최종 소비자를 포함하는 전체 네트워크를 고려한다. 이 통합은 정보, 물류, 자금의 원활한 흐름을 통해 불확실성을 줄이고, 납기를 단축하며, 궁극적으로 공급망 전체의 불필요한 재고를 최소화하는 것을 목표로 한다. 핵심은 정보 공유이며, 판매 시점 정보 관리(POS) 데이터, 실시간 재고 정보, 수요 예측 등을 파트너 간에 투명하게 공유하는 것이다.

이러한 통합은 몇 가지 구체적인 재고 관리 전략으로 구현된다.

결과적으로, SCM과의 통합은 개별 기업의 재고 최적화를 넘어 공급망 전체의 총 소유 비용(TCO)을 낮추고 고객 서비스 수준을 높이는 데 기여한다. 이는 재고 관리가 단순한 비용 중심의 기능에서 전략적 경쟁 우위의 원천으로 변화했음을 보여준다.

데이터 분석은 과거 판매 기록, 계절성 변동, 시장 동향, 심지어 외부 요인(예: 날씨, 경제 지표)까지 포함한 방대한 데이터를 처리하여 수요 패턴을 식별하는 데 사용된다. 기존의 경제적 주문량 모델이 비교적 단순하고 안정된 수요를 가정한 반면, 현대의 예측 기법은 복잡하고 변동성이 큰 수요를 더 정확하게 예측하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 안전재고 수준을 최적화하고, 재고 부족 또는 과잉 재고로 인한 비용을 줄일 수 있다.

주요 예측 기법으로는 시계열 분석이 널리 사용된다. 이는 과거 데이터의 패턴(추세, 계절성, 주기성)을 기반으로 미래 수요를 예측하는 방법이다. 구체적인 기법으로는 이동평균법, 지수평활법, 그리고 더 복잡한 ARIMA 모델 등이 있다. 또한, 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 예측 모델의 적용이 증가하고 있다. 이러한 모델은 신경망이나 랜덤 포레스트 같은 알고리즘을 사용하여 선형적 관계를 넘어서는 복잡한 패턴과 다양한 변수 간의 상호작용을 학습할 수 있다.

이러한 데이터 기반 예측은 연속적 검토 시스템이나 주기적 검토 시스템의 핵심 입력값이 된다. 예를 들어, 예측된 수요와 예측 오차의 분포를 바탕으로 재주문점과 주문량을 동적으로 조정할 수 있다. 결과적으로, 기업은 공급망 관리 전반에 걸쳐 보다 사전적이고 민첩한 의사결정을 할 수 있게 되며, 재고 회전율을 높이고 자본을 효율적으로 활용하는 데 기여한다[10].

제조업에서 경제적 주문량 모델은 주로 표준화된 원자재나 부품의 구매 결정에 널리 적용된다. 예를 들어, 자동차 제조사는 특정 등급의 강판, 엔진 부품, 또는 표준 볼트와 너트와 같은 소모성 자재의 구매량을 결정할 때 EOQ를 활용한다. 연간 수요가 비교적 안정적이고, 발주 비용과 보관 비용이 명확하게 측정 가능한 경우, EOQ 공식을 통해 총 재고 관련 비용을 최소화하는 최적의 발주량을 계산할 수 있다. 이를 통해 불필요한 재고 유지로 인한 자본 동결을 방지하고, 동시에 빈번한 소량 발주로 인한 행정 비용과 협상 부담을 줄일 수 있다.

한 구체적인 사례로, 가전제품을 조립하는 공장에서 사용되는 특정 집적 회로의 구매를 들 수 있다. 이 공장은 연간 10,000개의 수요가 있으며, 한 번의 발주 비용은 50달러, 단위당 연간 보관 비용은 2달러라고 가정한다. 기본 EOQ 공식에 따라 계산하면 약 707개가 최적 주문량으로 도출된다. 이는 약 5.2회(연간 수요 / EOQ)에 걸쳐 발주해야 함을 의미하며, 이를 기준으로 발주 일정과 재고 수준을 계획한다. 실제 운영에서는 이 계산값을 출하 단위나 공급업체의 최소 주문량에 맞춰 조정하여 적용한다.

그러나 제조 현장에서의 EOQ 적용은 몇 가지 실질적인 고려 사항을 수반한다. 첫째, 생산 일정과의 연동이다. 조립 라인의 가동률이 변동하면 원자재 소비율도 달라지므로, 고정된 연간 수요라는 가정이 훼손될 수 있다. 둘째, 공급망 리스크 관리이다. 주요 부품의 해외 공급에 의존하는 경우, 긴 리드 타임과 해운 사정 변동은 안전 재고 수준을 EOQ 모델이 제시하는 것보다 높게 설정하도록 요구한다. 따라서 많은 기업들은 EOQ를 출발점으로 삼되, 생산 자원 관리 시스템이나 공급망 관리 소프트웨어를 통해 실시간 수요 데이터와 공급 조건을 반영한 동적 모델로 발전시켜 활용한다.

유통업은 제조업과 달리 생산 과정이 없고, 상품의 구매, 보관, 판매가 핵심 활동이므로 재고 관리의 중요성이 특히 크다. 효율적인 재고 관리는 현금흐름 개선, 창고 공간 활용 최적화, 기회 손실 방지에 직접적인 영향을 미친다. 대표적인 사례로 대형 마트, 온라인 쇼핑몰, 편의점 체인 등을 들 수 있으며, 각각의 유통 채널 특성에 맞는 재고 관리 전략을 수립한다.

대형 마트는 수만 개의 SKU(단품)를 보유하며, 경제적 주문량(EOQ) 모델을 변형하여 적용하는 경우가 많다. 예를 들어, 신선식품은 짧은 유통기한으로 인해 주문 빈도는 높지만 주문량은 적게 설정하는 반면, 생활용품은 대량 구매를 통해 단위당 구매 비용을 낮추고 발주비용을 절감한다. 또한, ABC 분석법을 활용하여 전체 매출의 70~80%를 차지하는 소수의 A등급 상품에 대한 재고 수준을 실시간으로 모니터링하고, 나머지 상품에 대해서는 단순화된 규칙을 적용하기도 한다.

온라인 쇼핑몰은 수요 예측과 안전재고 관리가 성패를 좌우하는 대표적인 사례다. 계절성, 프로모션, 트렌드 변화에 따른 수요 변동성이 매우 크기 때문에, 과거 판매 데이터, 검색어 트렌드, 사회적 이슈 등을 분석한 데이터 기반 예측 모델을 재고 관리에 접목한다. 연속적 재고관리 시스템을 기반으로 하여, 각 상품의 재주문점을 동적으로 조정하고, 다수의 물류센터에 분산된 재고를 하나의 가상 재고처럼 관리하는 분산재고관리 시스템을 구축하는 것이 핵심 과제가 된다.

편의점 체인은 제한된 점포 공간과 높은 상품 회전율이 특징이다. 따라서 공급망 관리(SCM)와의 긴밀한 통합이 필수적이다. 본사 물류센터에서 각 점포로의 배송은 정기배송 스케줄에 따르며, 점포에서는 판매시점정보관리(POS) 시스템을 통해 실시간으로 판매 데이터가 수집된다. 이 데이터를 바탕으로 본사는 각 점포별로次日 필요한 상품과 수량을 추천하는 자동발주 시스템을 운영하여, 점포 매니저의 경험에만 의존하는 발주 오류를 줄이고 재고회전율을 높이는데 기여한다[11].