야고르: 생산 결정을 더 지능하게 하다

2009년 국제금융위기가 실체경제로 만연, 외부 시장 수요 환경, 환율 추세, 국제 무역 환경의 여러 요소, 계절성 강하고 미약한 중국 방직 의류 업계의 발전에 심각한 영향을 미친다.

방직 의류 업계의 더욱 가혹한 외수 환경에 직면해 중국 의류 업계의 거물 야고그룹의 전략도 상응적인 조정을 벌이고, 이사회는 이전에 대외무역을 1위에 두는 방식을 내판으로 전개했다.

IT 도 때문에 더 높은 지위로 언급됐다.

정보화 의 힘 으로 야고르 의류 제국 을 만들다

“ 우리는 중국 시장을 더 잘 만들기로 결심한 것은 바로 이전의 순서를 거꾸로 ： 내판매를 1위, 둘째는 단매하고 셋째는 대외무역이다.

이와 함께 이여성 회장도 IT 기술이 업무의 발전에 따른 변화를 요구하며 정보화를 수단으로 원가를 낮춰 회사의 핵심 경쟁력 및 산업 사슬의 하위권에 대한 통제력, 정보화의 힘으로 야고의 의류 제국을 만들어야 한다.

아고르 그룹 부사장과 수석 기술관은 기자에게 말했다.

야고르그룹은 1979년, 최근 30년 동안 발전해 브랜드의류, 부동산 개발, 지권투자 등 산업을 주체로, 다위안, 전문화 발전의 경영 구도를 점차 확립했다.

이 중 브랜드 의상은 아고르그룹의 기초 산업으로 단일 생산 가공을 시작으로, 지금까지 브랜드의 의류 경영을 선두로 하는 방직 의상 수직 산업 사슬을 형성했다.

현재 야고르룩은 전국 100여 개 지사, 400여 개 자영 전문점, 총 2000여 개 상업 사이트를 포함해 2008년 중국 제조업 업체 500대 134위에 올랐다.

야고는 지금의 성취와 그 강대한 채널 자원은 2000년 의류 업계의 전환기였다.

1990년대부터 사람들의 생활 수준이 향상됨에 따라 시장의 의류에 대한 수요가 공전 높아지고, 중국 의류 업계는 황금 발전기에 진입하여 지금의 유명 브랜드, 아고르는 그 중의 백미이다.

하지만 2001년 전후 의류 시장이 판매자 시장으로 바뀌면서 이윤이 얇아질 뿐만 아니라 소비자들의 시선도 점점 까다로워졌다.

기존의 주문에 근거하여 생산계획을 배치하는 방식은 제때에 시장의 수요를 만족시켜서는 안 되며, 의류 제조 공장의 생산력 과잉, 재고적압 등 문제로 재고와 물류의 원가 압력이 부각되고, 시장 수요에 대한 통찰과 빠른 반응 능력이 중국 의류 행업에 직면한 중대한 도전이 된다.

야고르도 같은 문제에 부딪혀 2001년 야고는 셔츠 하나만으로 많은 자금을 쌓았다.

탁월한 시선을 가진 야고인은 "수요를 아는 자는 천하를 얻는다"고 알고 IT 의 힘을 빌려 시장 수요를 탐색하는 촉각을 전국 각지로 뻗어 나가기로 했다.

그러자 아고르는 투자에 억원을 투자해 자신들의 공급사슬과 물류 관리 시스템을 점차적으로 세워 생산 코너, 판매 단말기 및 전체 공급사슬의 정보화, 정보의 힘으로 생산과 판매 사이의 큰 차이를 메웠다.

완벽한 공급 체인 시스템은 생산, 재고, 판매 코너가 완전히 투명하고, 야고본본부는 각각각의 인터넷 판매 상황, 각 복장 판매 상황, 각 지역의 판매 특성을 손꼽아 소비자의 수요를 파악해 과학적으로 생산 계획을 세웠다.

고약군은 21세기 초에 지금까지 몇 년 동안 복장 품종의 지도자 브랜드가 거의 한 가지 일을 하고 있다는 점을 언급했다.

복장 위, 중, 하류 자원을 통합, 의류 기업의 반응은 더욱 신속하고 효율적이고, 핵심 경쟁력이 더 강하고, 가치 사슬 핵심 코너를 더욱 장악하는 것은 중국 의류업의 큰 진보이다.

야고는 바로 이 시기에 정보화의 수단으로 자신의 공급 체인 관리 시스템을 점차적으로 세웠다.

보조 결정: 공급 체인 시스템의 핵심 구성 요소

아고르의 공급 체인 시스템에서 IBM Cognos 는 보조 결정의 핵심 요소다.

글로벌 상업지능 도구로, Cognos 는 개방성 없이 야고에 끼워넣은 정보 시스템 중 전체 공급 체인 시스템의 중요 자료를 추출과 다차원 분석을 통해 2차원 보고서와 다차원 데이터 입방체를 통해 나타나 결정 요건에 따라 문제를 찾을 수 있는 관건이다.

이벤트 분석 결과에 따르면 Cognos Reporting 은 다양한 2차원 보고서 형식을 통해 아고르의 결정층을 나타낸다. 결과를 탐구할 이유로 Cognos OLAP Server 와 Cognos Analyssss는 크게 두드러진다.

온라인 사무 분석 처리 방면에서는 Cognos OLAP Server 가 가장 중요한 데이터를 'PowerCubes' 라고 불리는 다차원 데이터 입방체로 만들 수 있다.

이 입방체를 바탕으로 아고르의 결정계층은 트렌드를 판명할 수 있고, 업무 운영, 고효율의 통계 어셈블리시트를 창출할 수 있다. 이에 따라 Cognos Analyssis 도구를 빌려 야고르는 MLOP (다차원 분석 처리)과 ROLAP (관계 연계분석 처리)을 진행할 수 있으며, 결정자는 자신의 사고로에 따라 미시적인 분석을 통해 빠르게 문제를 발견하고, 추세를 파악하고, 문제의 발생 원인을 찾아서 경쟁 우위를 얻을 수 있다.

Cognos 응용 상황에 대해 고약군이'단순 '2자로 평가했다.

그는 어떤 도구의 기능이든 Cognos 는 웹에 기반 사용방식을 제공했다고 말했다.

간단한 마우스를 끌어당겨 형식의 양식, 데이터 분석이 순조롭게 진행되고 있으며, 동시에 개방 전략을 취하기 때문에, Cognos 는 각종 데이터베이스, 데이터 창고, 데이터 창고를 양호하게 겸용할 수 있으며 시스템의 배치에 많은 인력 및 시간비용을 절약했다.

야고르 사장 보좌관 진효춘은 물류 부서의 책임자, 아고르 물류의 마케팅 및 운영 두 대부분의 업무를 담당하고 있으며, 물류 배송, 제품 하표, 창고, 그리고 사후 판촉, 추진과 사후 회계 등을 포함해 매일 데이터와 교차한다.

“ 예전에는 우리가 데이터를 하자마자 머리가 어지러웠다. 많은 데이터가 엑셀을 통해 연산을 진행해야 하기 때문에 많은 데이터는 다른 테이블 안에 있고, 정돈은 하나하나 하나하나 조율적으로 대응해야 하는데, 이 일은 매우 번잡하다.

Cognos 를 사용한 후 상황이 크게 달라졌다. 현재 임의의 상품번호를 배출하고, 관련 정보는 곧 명확하게 나열되고, 출생시간, 제조 가격, 소매가격은 최후의 판매 가격을 포함하고 각종 규격에 대해 하나하나 대응할 수 있으니, 물류 부문에 너무 편리하다.

진효춘설.

현재 야고르는 1년에 2천여 개의 상품의 상품 번호를 생성하고, 물류부는 매 상품번호를 따라야 하며, 조금씩 데이터베이스에 축적해야 한다.

아고르의 점포는 2000년 3000여 개에서 지금의 1500여 개에서 현재 매출액은 3배나 늘었다.

시스템 응용과 각 부문의 노력을 통해 재고 회전률이 배 가까이 높아졌고, 품절된 지역도 뚜렷하게 하락했다.

Cognos, 아고르는 주문에 대한 반응 능력과 생산 주기가 50% 줄었다.

재고 회전율이 1배 이상 높아 2억 5000만 위안의 재고 원가를 절약했다. 부족 손실은 30% 이상 감소했으며, 공장의 제시간 인도율은 99% 이상이었다.

야고르 사장 보조, 물류부 책임자 진효춘은 상업지능을 물류부에서 응용을 다음 6개 방면으로 추천한다.

첫째, 판매 수입의 분석, 총량, 판매 구조의 분석.

현재 야고르는 브랜드화 운영을 강조하고 있으며, 대류, 시리즈, 디자인, 생산 날짜, 색계에서 화물번호까지 현재 4대 브랜드를 둘러싸고 진행해야 한다.

판매 경로, 고객 등 각도별 분석을 통해 총량과 변화를 예측할 수 있으며 어느 정도 다음 단계의 변화 추세를 예측할 수 있으며, 회사 지도를 위해 마케팅 전략을 만들어 과학과 효과적인 근거를 제공할 수 있다.

둘째, 마케팅 관리의 분석.

정가, 시장 수요, 판촉 활동, 마케팅 채널 등을 포함한다.

아고르는 1999년 3천여 개의 인터넷 점포를 통합해 현재의 1,500개로 매출액이 3배나 되며, 예전 많은 인터넷 점들을 강화시켜 집중할 수 있는 것이며, 자원을 절약할 수 있는 투자는 물론 상품재고에 큰 도움이 되며, 아고르의 브랜드에 대한 인상이 강렬하고 또렷하다.

셋째, 제품 구매와 재고 통제.

매년 구매 업무는 내년의 모든 상품 대금, 매출액을 예측하고 전체 생산능의 분포를 예측해야 한다. 이것들은 모두 연동적으로 연결되어 있다.

최근 몇 년 야고르는 재고 회전율을 중요한 평가지표로 삼아 이미 뚜렷한 진보를 얻었다.

넷째, 매장 재배, 반품 분석.

전문점의 컴퓨터를 통해 데이터 수집을 통해 전체 회사의 데이터 변화를 고찰할 수 있으며 특히 지역 데이터를 분석할 수 있다.

시스템 분석을 통해 제때에 재배품, 반품 등을 할 수 있다.

다섯째, 단일 상품에 대한 관리.

하나의 단류 상품은 시스템을 통해 모든 관건적인 요소를 결합할 수 있다.

어떤 상품을 주문하면 그 내력과 생명주기를 알 수 있다.

여섯, 데이터 발굴.

이른바 ‘데이터 발굴 ’이란 많은 데이터 표면에서 서로 연결되지 않고, 2, 3층의 발굴을 통해 그 중 논리적인 관계를 발견할 수 있다. 이는 IT 와 업무부문이 더 밀접한 협력이 필요하고, 데이터 배후 정보를 깊이 파헤쳐야 한다.