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저는 물류 직무를 준비하면서 "현장 경험, 시스템이해, 데이터 역량"을 축으로 준비했습니다.
현장 경험입니다.
KCC 실리콘의 물류에서 저는 단순 수행자가 아니라, 개선을 만드는 실행자가 되겠습니다.
물류는 혼자 잘해서 성과가 나는 일이 아니기 때문입니다.
그래서 물류에서의 소통은 친절이 아니라, 성과를 만드는 기술입니다.
KCC 실리콘 물류에서도 같은 방식으로 일하겠습니다.
저는 물류지표는 많지만, 결국 고객 신뢰와 비용을 동시에 설명할 수 있어야 한다고 봅니다.
저는 현장에서 발생하는 문제를 데이터로 바꿔야 개선이 가능하다는 걸 경험으로 배웠습니다.
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KCC 실리콘 인재상중 자신에게 가장 부합하는 항목을 선택하여 개인의 경험과 함께 구체적으로 기술
작은 제안이었지만, 재분류 건수가 줄면서 상차 마감이 안정되었고, 저는 그때부 터 '현장을 관찰해 원인을 구조화하고, 숫자로 설득해 바꾸는 사람'이 되었습니다.
기보다, 현장에서 흙 묻히며 배운 걸 내 것으로 만들기 위해 집요하게 움직인 사람입니다.
이 회사의 제품과 산업이 앞으로도 "필요해질 것인가".둘째, 그 필요를 충족하기 위해 회사가 "공급 안정과 품질 신뢰"를 어떤 방식으로 만들고 있는 가입니다.
KCC 실리콘의 물류부문은 그 신뢰를 눈에 보이는 형태로 구현 하는 자리이며, 저는 그 최전선에서 일을 배우고 성장하고 싶습니다.
저는 물류가 회사의 비용을 줄이는 기능을 넘어, 회사의 브랜드를 지키는 기능이라고 생각합니다.
결국 물류는 매출과 직결됩니다.
두 번째 1 년차 목표는 지표 기반 개선을 직접 한 건 이상 만들어내는 것입니다.
사내에서 이루고 싶은 큰 그림은 "납기예측 가능성을 높이는 물류 운영"입니다. 고객이 가장 불안해하는 순간은 물건이 언제 도착할지 모를 때입니다.
저는 물류 직무를 준비하면서 "현장 경험, 시스템이해, 데이터 역량"을 축으로 준비했습니다.
현장 경험입니다.
정리하면, 저는 현장을 이해하고, 시스템의 원리를 알고, 데이터를 통해 개선을 설계하는 방식으로 물류 직무를 준비해 왔습니다.
그런데 데이터를 모아보니, 늦는 주문의 대부분이 '주문 접수 후 포장 준비까지 시간이 오래 걸리는 구간'에서 발생하고 있었습니다.
판매자는 "주문이 몰리면 어쩔 수 없다"라고 했지만, 저는 현장에서처럼 구조를 바꿀 수 있다고 봤습니다.
포장 담당자는 전진배치가 작업 동선을 바꾼다며 반대했고, 판매자는 재고기준을 바꾸면 판매 기회를 놓칠까봐 걱정했습니다 .
예를 들어 출고 컷오프, 파렛트 단위, 로트 기준, 검수 샘플링 기준이 실제 리드타임과 오출 고율에 어떤 영향을 주는지 기록 하겠습니다.
이렇게 현장이해, 지표 연결, 작은 실험을 반복해 6개월 안에 한 가지 핵심 지표를 확실히 개선하는 성과로 보여드리겠습니다.
재고 정확도가 낮으면 피킹 효율이 떨어지고, 누락과 오출고가 늘며, 긴급 출고와 특송 같은 숨은 비용이 폭발합니다.
오출고는 단순 실수가 아니라, 반품 처리, 재출고, 고객 클레임, 신뢰 하락까지 연결되는 고비용 이슈입니다.
재고 정확도가 높아지면 피킹이 안정되고, 오출고가 줄고, 결과적으로 납기 준수율이 좋아집니다.
먼저 저는 재고 정확도와 리드타임이 왜 함께 흔들리는지 공통원인을 찾겠습니다.
보통은 입고 처리 지연, 마스터 데이터 오류, 예외 처리 누락, 임시적치 남발 같은 지점에서 동시 문제가 발생합니다.
예를 들어 재고가 불안정하면 피킹에서 헤매며 리드타임이 늘어나므로, 우선 상위 출고 품목의 재고부터 사이클 카운트를 돌려 기준 재고를 확보합니다.
우선 고객 영향이 큰 구간을 안정화하고, 원인을 데이터로 확정한 뒤, 표준을 바꾸겠습니다.
실제로는 검수 자체가 문제라기보다, 검수 기준이 명확하지 않아 재작업이 반복되는 것이 더 큰 원인이 었습니다.
실수는 개인에게서 발생하지만, 반복되는 실수는 구조에서 발생합니다.
저는 현장에서 발생하는 문제를 데이터로 바꿔야 개선이 가능하다는 걸 경험으로 배웠습니다.
물류 현장에서 상차 마감이 자주 지연되는 문제가 있었는데, 처음에는 모두가 "물량이 많아서"라고만 말했습니다.
지연 발생 시간, 해당 구간, 재분류 발생 여부, 스캔 오류 여부, 임시적치 발생 여부를 체 크했습니다.
지연의 상당 부분이 특정 권역의 라벨 표기 방식 때문에 재분류가 반복되는 구간에서 발생했습니다. |
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2025.12.25
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