매출 증대를 위한 S&OP 회의와 데이터 기반 의사결정

일반적인 S&OP 회의를 떠올리면, 매달 회의실에 모여 한 달 전 데이터를 함께 들여다보던 모습이 자연스럽게 생각납니다. 하지만 요즘처럼 시장 변화가 빠른 시대에는 이런 방식만으로는 흐름을 따라가기 쉽지 않습니다.

2026년이 가까워지고 있는 지금, S&OP 역시 정해진 월간 프로세스에서 벗어나, 점점 더 빠르게 실시간 의사결정을 내릴 수 있는 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 소비자 취향이 순식간에 바뀌고 공급망 문제도 예기치 않게 발생하는 상황에서, 기업들은 이전보다 훨씬 빠르고 정확한 판단을 내려야만 하게 됐습니다.

‍

2026년 S&OP의 3대 핵심 변화

실시간 계획이 새로운 표준이 되다

최근 가장 눈에 띄는 변화는 S&OP의 시간이 월 단위에서 주, 나아가 일 단위로 점점 촘촘해지고 있다는 점입니다. 이제는 지난주에 나타난 수요 변동을 이번 주 생산 계획에 바로 반영할 수 있고, 다음 주 판매 목표도 실제 시장 상황에 맞춰 신속하게 조정할 수 있게 됐습니다. 이런 실시간 계획은 예상치 못한 외부 충격에도 빠르고 유연하게 대응하는 힘을 줍니다. 예전처럼 한 달을 기다릴 필요 없이, 문제가 보이면 즉각적으로 조치를 취할 수 있게 된 셈입니다.

AI가 예측의 게임을 바꾸다

Gartner는 2030년까지 대규모 조직의 70%가 AI 기반 수요예측을 도입할 것으로 내다봅니다. 이미 AI를 활용하는 기업들은 예측 오류율을 최대 25%까지 줄이고, 이로 인해 매출이 4% 늘어나는 효과를 보고 있습니다. AI의 진짜 강점은 단순히 과거의 패턴을 반복하는 데 그치지 않고, 사람이 놓치기 쉬운 복잡한 데이터 사이의 상관관계를 찾아낸다는 데 있습니다. 계절성, 프로모션 효과, 경쟁사 동향, 그리고 소셜 미디어 트렌드까지 폭넓게 분석해 더 정밀한 미래 수요를 예측합니다.

실제로 AI 예측 시스템을 도입한 기업들은 예측 오류율을 40% 줄이고, 재고 비용도 15~30%까지 절감하는 성과를 내고 있습니다. 작업 자본도 15~25%가량 개선되고 있습니다. 이는 단순히 효율이 좋아진다는 차원을 넘어, 기업의 현금 흐름과 수익성에 직접적인 영향을 주는 변화입니다.

IBP로 확장되는 S&OP의 영역

S&OP는 이제 단순히 공급망이나 생산 부서만의 일이 아닙니다. 전략, 재무, 영업을 모두 아우르는 통합 비즈니스 계획, 즉 IBP로 진화하고 있죠. 이제 재무 계획과 운영 계획이 실시간으로 동기화되며, 경영진의 전략적 결정이 바로 현장에서 실행으로 이어집니다. 부서 간 벽이 허물어지면서 조직 전체에 투명성이 생기고, 모두가 같은 목표를 바라보며 움직일 수 있게 되었습니다.

‍

매출을 높이는 S&OP 회의 설계법

데이터 통합이 먼저다

과거 S&OP 회의의 가장 큰 문제점은 부서마다 서로 다른 데이터를 기반으로 논의한다는 것이었습니다. 영업팀은 CRM에서 나온 판매 데이터를 보고, 생산팀은 ERP로 관리되는 재고를 참고했으며, 구매팀은 각자 만든 스프레드시트를 들고 회의에 참석했죠. 이제는 판매 실적, 재고, 생산 능력, 원자재 현황, 시장 정보까지 모든 핵심 정보를 하나의 플랫폼에 실시간으로 통합하는 '단일 버전의 진실'이 필요합니다.

최근에는 내부 정보뿐만 아니라 외부 데이터의 중요성도 점점 커지고 있습니다. 기후 변화나 거시경제 지표, 소셜 미디어 트렌드, 신용카드 결제 내역, 인터넷 검색 추이 같은 외부 신호들이 수요 예측의 정확도를 크게 높여줍니다. 실제로 한국은행 연구 결과, 이런 외부 데이터를 결합하면 예측 성능이 뚜렷하게 향상된다고 합니다.

수요 계획, 미래의 신호를 담다

기존의 수요 계획은 대부분 과거 판매 데이터에만 의지하는 경우가 많았습니다. 하지만 2026년을 앞둔 지금은, 미래를 내다보는 신호를 얼마나 잘 포착하느냐가 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 특정 제품이 갑자기 언급이 많이 되거나, 유명인이 사용하는 장면이 퍼지면, 이 정보가 즉시 수요 예측에 반영되어야 하죠.

실제 글로벌 소비재 기업 중에는 소셜 미디어 분석을 통해 특정 제품에 유명인 착용 이슈가 생긴 직후 수요가 급등할 것임을 미리 예측하고, 생산 일정을 즉각적으로 조정해 재고를 미리 준비한 사례도 있습니다. 프로모션, 신제품 출시, 계절적 특성까지 통합해 예측하는 모델은 과거 데이터만 보는 것보다 훨씬 더 정확한 결과를 내놓습니다.

공급 계획의 현실적인 균형 찾기

수요 예측이 아무리 정확해도 공급 능력이 따라주지 못하면 소용없습니다. 공급 계획의 핵심은 수요 예측과 실제 생산 및 조달 능력 사이에서 최적 균형점을 찾는 것입니다. 물리 법칙을 거스를 수 없다는 현실을 인정하면서도, 창의적인 해결책을 모색해야 합니다.

Pre-S&OP 회의는 예외에 집중해야

Gartner의 연구에 따르면, S&OP 프로세스가 우수한 조직은 경쟁사에 비해 OTIF(정시·완전 납품), 비용, 재고 관리 등에서 1.2배 더 뛰어난 성과를 내고 있다고 합니다.

2026년을 내다보는 혁신적 Pre-S&OP 회의의 핵심은 '예외 중심' 의사결정입니다. 정상 범위에 있는 안건은 자동으로 승인하고, 회의 시간은 이슈가 생긴 항목에만 집중하는 거죠. 실시간 대시보드를 이용하면 주요 지표를 한눈에 파악할 수 있고, 덕분에 회의 시간도 절반 가까이 줄일 수 있습니다.

상태 보고는 미리 이메일로 공유하고, 회의 시간엔 실제 의사결정과 갈등 조정에만 집중하는 편이 훨씬 효율적입니다. 안건마다 명확한 우선순위를 세우고, 트레이드오프가 필요한 부분은 투명하게 논의해야 하겠죠.

전략의 방향을 정하는 Executive S&OP 회의  

경영진이 직접 참여하는 Executive S&OP 회의는 통합된 비즈니스 플랜을 최종 승인하고, 회사의 전략적 방향을 결정하는 자리입니다. 무엇보다 이때는 재무 목표와 운영 계획이 제대로 일치되어 있어야 합니다. 크고 작은 리스크와 기회를 서슴없이 공유하고, 실행 가능하면서도 수익을 극대화할 실질적인 계획을 만들어야 하죠.

‍

S&OP 회의 성과를 높이는 데이터 기반 의사결정

데이터 기반 의사결정은 직관이나 추측이 아닌 수집된 데이터를 분석하여 근거 있는 판단을 내리는 방법입니다. 이는 단순한 효율성 개선을 넘어 시장 경쟁력의 핵심이 되었습니다.

LLM이 데이터 분석의 문턱을 낮추다

2025년에 가장 크게 달라질 점 중 하나는 대규모 언어 모델과 생성형 AI의 확산입니다. 이제 복잡한 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않아도, 자연스럽게 질문만 하면 AI가 원하는 데이터를 바로 분석해줍니다.

예를 들어 '최근 3개월 동안 매출이 가장 높은 제품군이 무엇인지' 또는 '가격을 10% 올리면 매출이 어떻게 바뀌는지' 같은 질문에도 즉각적으로 답을 얻을 수 있습니다. AI가 스스로 데이터 패턴을 찾아내고 분석 결과까지 해석해주니, 데이터 분석은 전문가만의 영역이 아니라 현업 실무자 누구나 활용할 수 있는 도구로 점점 자리 잡고 있습니다.

데이터 기반 의사결정 5단계

효과적인 데이터 기반 의사결정은 수집, 연계, 분석, 시각화, 의사결정이라는 5단계를 거칩니다.

1. 수집 단계: 내부 데이터뿐 아니라 시장, 경쟁사, SNS 같은 외부 데이터까지 통합하고 정확성과 완전성을 확보해야 합니다.
2. 연계 단계: 부서 간 데이터 사일로를 제거하고 API와 클라우드 기반으로 통합 플랫폼을 구축합니다.
3. 분석 단계: 무슨 일이 일어났는지 보여주는 기술 통계에서 시작해 왜 일어났는지 설명하는 진단 분석, 무슨 일이 일어날 것인지 예측하는 예측 분석, 무엇을 해야 하는지 제시하는 처방 분석까지 단계적으로 심화됩니다.
4. 시각화 단계: 실시간 대시보드를 구축하여 경영진용 요약 뷰와 실무진용 상세 뷰를 분리하고 모바일 접근성을 확보합니다.
5. 의사결정 단계: 데이터 인사이트를 실행 가능한 액션으로 전환하고, 데이터를 가진 사람에게 의사결정 권한을 위임하며, 결과를 추적하고 학습하는 순환 구조를 만듭니다.

‍

임팩티브AI 딥플로우(Deepflow)로 구현하는 차세대 S&OP

‍

데이터 기반 S&OP를 제대로 실행하려면 강력한 AI 예측 플랫폼이 꼭 필요합니다. 임팩티브AI의 딥플로우는 설립 5년 차의 AI 기업이 만든, 수요와 가격 예측에 특화된 솔루션입니다. 이 솔루션은 기업이 비즈니스에서 겪는 불확실성을 미리 해소하는 데 강점이 있습니다.

Deepflow Forecast는 I-transformer, TFT와 같은 트랜스포머 기반의 시계열 예측 모델을 활용해 SKU별 판매와 출고 패턴을 꼼꼼히 반영한 고성능 예측 결과를 제공합니다. 앞으로 6개월에서 12개월 동안의 판매량과 출고량을 정확히 예측할 수 있고, 기초재고와 연동해 재고 소진일수를 체계적으로 관리합니다. 덕분에 데이터에 기반한 S&OP 의사결정 능력이 한층 높아집니다.

Deepflow Material은 원자재 가격 예측에 특화되어 있어, 구매 타이밍을 선택할 때 중요한 의사결정을 돕습니다. 다양한 경제 지표와 변수들을 AI로 분석해 광물, 농수산물, 건자재 같은 여러 품목의 미래 가격을 예측하며, 예측 정확도는 최고 98.6%까지 달성했습니다.

딥플로우의 가장 큰 강점 중 하나는 AutoML이 적용된 자동화 프로세스입니다. 데이터가 새로 들어올 때마다 모델 학습과 배포가 자동으로 이루어지고, 웹 대시보드에서는 재고 부족이나 과잉이 예상되는 품목을 한눈에 볼 수 있습니다. 이는 앞에서 언급한 예외 중심의 Pre-S&OP 회의를 가능하게 하는 핵심 기능이기도 합니다.

‍

사례로 이해하는 AI 수요예측 기반 S&OP

[Deepflow 활용 사례 예시] 식품 제조사의 Deepflow Forecast 활용

중견 식품 제조사 B사를 예시로 들어보겠습니다. 계절별 수요 변동이 심한 제품 생산으로 재고 관리에 어려움을 겪어왔습니다. 기존 엑셀 및 담당자 경험에 의존한 예측 방식으로는 외부 요인을 반영하지 못해, 재고 부족으로 판매 기회를 놓치거나 과잉 재고로 폐기 비용이 발생하는 문제가 반복되었습니다.

만약 B사가 Deepflow Forecast를 도입한다면, 음료 2개 제품군 파일럿을 통해 과거 판매, 날씨, 프로모션 등 다양한 데이터를 AI가 학습하여 SKU별 세밀한 판매 패턴과 복잡한 상관관계를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 폭염 시 특정 음료 판매 급증 등 AI가 그동안 놓쳤던 핵심 요인을 찾아내는 것이죠.

Deepflow 대시보드는 재고 이슈 제품을 명확히 보여주어, 월간 S&OP 회의에서 정상 제품 검토 대신 핵심 이슈(수요 증가 원인, 대응 전략)에 집중하게 합니다. 이는 엑셀 예측 설명 시간을 줄여줍니다. AI 예측 결과는 모든 부서(생산, 구매, 영업)가 동일 데이터 기반으로 계획을 수립하게 하여 부서 간 갈등과 조율 시간을 대폭 줄이고 효율성을 높입니다.

[실제 고객 사례] 명품 패션사 M, 딥플로우로 구현한 데이터 기반 S&OP 의사결정 혁신

글로벌 명품 패션 브랜드 M사는 빠르게 변화하는 시장과 지역별 상이한 소비 패턴 속에서 재고 및 공급망 운영 효율화에 어려움을 겪고 있었습니다. 기존의 경험 기반 예측으로는 소비자 심리, 환율, 프로모션 등 복잡한 외부 요인을 반영하기 어려워 SKU 단위 수요 예측 정확도에 한계가 있었고, 이로 인해 재고 과잉이나 품절 리스크가 반복되었죠. M사는 이러한 문제를 해결하고 데이터 기반의 정교한 S&OP(Sales & Operations Planning) 의사결정 체계를 구축하고자 임팩티브AI의 Deepflow Forecast를 도입했습니다.

딥플로우는 M사의 내부 판매 데이터는 물론 환율, 소비자 행동 지표, 실물 경제 지표 등 방대한 내외부 데이터를 통합 학습하여 복합적인 수요 패턴을 분석했습니다. 특히, 224개 모델 중 M사 데이터에 최적화된 84개 모델을 선별 적용하여 명품 수요의 비선형적 특성을 포착하고, 지역별 시장 차이, 글로벌 소비 관심도와 더불어 소비자 행동 요인이 거시경제 지표보다 훨씬 중요하게 작용한다는 핵심 인사이트를 도출했습니다. 이는 M사가 고객 심리와 행동에 기반한 전략적 의사결정을 내릴 수 있는 중요한 근거가 되었습니다.

결과적으로 M사는 프로젝트를 통해 평균 81.3%의 수요 예측 정확도를 달성했으며, 특히 전략적으로 중요한 Top 30% SKU에서는 83.6%의 높은 정확도를 기록했습니다. 이처럼 검증된 예측값은 재고 운영, 발주 계획, 프로모션 전략 등 실질적인 S&OP 비즈니스 의사결정에 적극적으로 활용되어 효율성을 극대화했습니다. M사는 AI 기반의 정교한 분석을 통해 데이터 기반 경영의 기반을 마련하고, 향후 예측 체계를 확대 적용하여 글로벌 운영 효율성을 지속적으로 높여나갈 계획입니다.

[실제 고객 사례] 제조사의 Deepflow Material 활용

국내 건설사 B사는 전통적인 건설 역량과 더불어 친환경 신사업을 추진하는 기업입니다. 그러나 최근 급격한 원자재 가격 변동과 글로벌 공급망 불안정으로 인해 구매 타이밍과 계약 단가 결정에 큰 불확실성을 겪어왔습니다. 건설업의 높은 원자재 비중 때문에 구매 시점의 미세한 차이가 수억 원의 원가 차이로 이어질 수 있어, 기존의 경험 기반 판단 방식으로는 정확도와 속도 모두 한계에 봉착했습니다. B사는 이러한 문제점을 해결하고 원자재 구매 결정을 경험과 직감이 아닌 데이터 기반으로 전환하고자 임팩티브AI의 DeepFlow Materials를 도입하여 AI 원자재 예측 검증 프로젝트를 진행했습니다.

DeepFlow는 철근, 전기동, 열연코일, 유연탄 등 네 가지 핵심 원자재 가격을 예측하기 위해 원자재 시장 데이터는 물론 국내외 생산량/재고량 등의 공급 데이터, 그리고 환율, 금리, 주식 시장 지수 같은 글로벌 경제지표까지 방대하게 활용했습니다. 특히, 딥플로우의 224개 예측 모델 중 B사의 주요 원자재 특성과 변수 구조에 가장 적합한 모델들을 선별 적용하여, 비선형적이고 복잡한 원자재 가격 변동 요인을 정량적으로 분석했습니다. 이 과정에서 각 원자재별로 가격 예측에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 변수를 명확히 파악하며 데이터 기반의 깊이 있는 통찰력을 확보했습니다.

이 프로젝트를 통해 B사는 7주간의 원자재 가격 예측에서 최대 98.5%, 평균 96% 이상의 정확도를 달성했습니다. 이 높은 정확도는 B사가 경험과 감이 아닌, 객관적인 데이터(AI 예측값)를 기반으로 구매 타이밍 결정, 발주 우선순위 조정, 장기 계약 시뮬레이션 등의 전략적인 구매 의사결정을 내릴 수 있는 확고한 기반을 마련했습니다. 결국 B사는 DeepFlow Materials를 통해 원자재 가격 변동성을 효과적으로 관리하며 원가 절감을 실현하고, 데이터에 기반한 전략적인 경영 의사결정 체계를 구축하는 중요한 전환점을 맞이했습니다.

‍

성공적인 S&OP를 위한 핵심 요소

미래 S&OP는 어떻게 변화할까

2026년이 되면 AI는 공급망 관리에서 더 이상 선택이 아닌 필수가 될 것입니다. 빠른 의사결정, 뛰어난 리스크 가시성, 정확한 예측, 그리고 대규모 자동화가 가능해지면서, 전 세계 제조업체와 공급망에서 AI는 없어서는 안 될 존재로 자리 잡을 것입니다. 경제적, 지정학적 불확실성이 계속되는 상황에서 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

성공적인 S&OP를 위한 다각적 접근

성공적인 S&OP 시스템을 구축하고 운영하기 위해서는 다각적인 접근이 필요합니다. 먼저, 문화적 측면에서는 협업과 투명성을 강화하고, 데이터 기반 의사결정을 장려하며, 실패를 하나의 학습 기회로 삼는 문화가 중요합니다.

기술적 측면에서는 통합 계획 플랫폼과 AI 예측 도구, 그리고 실시간 시각화 대시보드가 필수적으로 요구됩니다. 프로세스 측면에서는 S&OP 사이클을 명확히 하고, 예외 중심 회의를 운영하며, 꾸준한 개선을 위한 체계 또한 갖춰야 합니다. 마지막으로 인력 측면에서는 데이터 리터러시 교육과 부서 간 역량 강화, 그리고 변화 관리 프로그램이 반드시 뒷받침되어야 합니다.

AI 공급망 시대의 현실적 성공 전략

무엇보다 처음부터 완벽함을 목표로 삼기보다는, 작은 단계에서 출발해 배우면서 점차 확장하고 반복하는 것이 현실적인 성공 전략입니다. 2026년 AI 공급망 시대에 진정으로 승리하는 기업은 단순히 새로운 기술을 빠르게 도입한 곳이 아니라, 기술과 인간의 리더십을 자연스럽게 조화시킨 기업일 것입니다. 지금이 바로 여러분의 S&OP와 의사결정 프로세스를 다시 점검하고, 혁신해볼 최고의 시기입니다.

‍