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구매칼럼
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구매 담당자라면 신규제품 개발 진행과정에서 난생 처음 적용해보는 신규부품을 개발해야되는 상황이 분명히 있었을 것이다. 이런 상황에서 팀장이 갑자기 “신규부품 견적이 너무 높은데 적정 가격을 분석해 보세요” 라고 하면 머리가 하얗게 변하면서 도대체 어떻게 적정가격을 분석해야 될지 막막한 경험들이 있을 것이다. 이럴 때 엔리코 페르미가 활용한 생각을 따라가면 초기 분석은 어느 정도 가능하다.

 

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[페르미 문제 예시]

 

이런 갑작스러운 질문(페르미 문제)에 답할 수 있는 사람은 많지 많다. 한때 구글, 마이크로소프트, 삼성, LG, 롯데, 두산 등 대기업 면접 과정에서 정확한 답보다는 신입사원들의 창의적인 문제 해결 능력을 검증하기 위한 수단으로 많이 활용되었다.

 

 

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[영화 오펜하이머에도 등장한 미국 핵물리학자 엔리코 페르미]

 

 

한번도 생각을 해 본적도 없고, 그로 인해 근사적인 숫자도 알 수 없는 것 같은 문제에 대해서 현상의 본질에 대해서 핵심을 찾아내어 숫자를 추론해 내는 것이 ‘페르미 추정(Fermi Estimate or Fermi Guestimation)’이라고 한다. 페르미 추정은 노벨 물리학상을 받은 미국 핵물리학자 엔리코 페르미의 ‘페르미 문제(Fermi Problem)’에서 유래했다.

 

‘엔리코 페르미 평전’(출판사 : 반니)에서 그가 어떻게 인류 최초의 원자폭탄의 위력을 추정 계산하였는지, 실제 측정값과 얼마나 차이가 나는지 보여주는 사례가 기술되어 있다.
 

 

‘1945년 7월 16일. 한 무리의 과학자가 뉴멕시코 사막의 아침 냉기를 맞으며 옹기종기 모여 서 있었다.

그들은 세계 최초로 원자폭탄을 폭발시킬 스위치를 누르게 될 것이다. 그들은 육중한 오크 목재 기둥 위로 콘크리트 슬래브 지붕을 올린 벙커 안에 대피해 있었다. 벙커의 지붕 위로는 흙을 두껍게 한 층 더 덮어 안전성을 강화시켰다.

대피소는 폭탄이 설치된 30m 높이의 탑으로부터 9km 남쪽에 위치하고 있어 그라운드 제로에서의 폭발이 아무리 강력하더라도 안전할 것이라 생각되었다.

(중략)

해당 프로젝트에 참가한 물리학자들 대부분은 그라운드 제로로부터 32km가량 북서쪽에 위치한 캄파니아 언덕에 자리 잡고 있었다. 물리학자중 키샤코프스키는 TNT와 동급인 1,000t 규모일 것으로 예상했다. 한스 베테는 8,000t, 근심에 찬 오펜하이머는 수수하게 300t 정도로 예상했다.

(중략)

폭발 직후, 페르미는 일어서서 큼직한 종이를 잘게 찢어 높이 들어 올리고는 종잇조각을 떨어뜨렸다. 40초가 지나 폭풍파의 전면이 벙커를 강타하자, 허공에서 낙하하던 종잇조각들이 약간 뒤로 밀렸다. 그는 보폭으로 종이가 떨어진 지점까지의 거리를 측정했는데, 대략 2.4m 정도였다.

 

페르미는 잠시 동안 미리 준비해 간 작은 표를 들여다보고 나서 주위 사람들에게, 자신이 폭발 강도를 대략적으로 계산한 결과 TNT 10kt과 맞먹는 규모라고 말했다. 1주일간의 정밀 조사 결과, 폭발 강도는 TNT 20kt에 해당하는 규모였으며, 페르미가 폭발 몇 분 후 계산한 근사값과 꽤 가까운 수치였다.’

 

 

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페르미 추정은 다음과 같이 진행된다.

 

첫째, 문제를 명확하게 이해

둘째, 파악가능한 정보와 가정이 필요한 가정으로 구분

셋째, 문제를 간단한 문제로 분해

넷째, 분해된 부분에 대해 대략적인 값을 추정

마지막, 추정한 값을 조합하여 최종 답을 도출

 

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다시 본론으로 돌아와서

“신규부품 견적이 너무 높은데 적정 가격을 분석해 보세요”라는 질문에,

"내가 어떻게 알지?" 라는 막연한 생각보다는

 

① 필요한 설비 가격은 대략 얼마인지?

② 생산에 필요한 공장 부지는 얼마인지?

③ 생산 투입에 필요한 인원은 몇 명일지?

④ 원재료/부재료는 어떤 게 필요한지, 시장 시세는 얼마인지?

⑤ 생산에 필요한 에너지는 전기인지, 가스인지, 수도인지?

⑥ 생산 공정은 어떻게 구성될지?

⑦ 시간당 몇 개의 제품이 생산이 될지?

⑧ 포장/운송은 어떤 방식으로 몇 개씩 될지?

⑨ 해당 산업의 평균적인 관리비/이윤은 어떻게 될지?

 

등의 질문에 대해 Data, 경험, 리서치, 통계, 인터넷 등을 통하여 값을 추정, 적확도를 높일 수 있다.

 

컨설팅으로 유명한 맥킨지, 엥클세리아 등의 구매 컨설팅도 이런 방법으로 초기 시뮬레이션을 마치고, 시간과 경험을 바탕으로 한 구체화 과정을 통하여 Should cost, Clean sheet로 정교화 작업을 마치게 된다. 이 글을 읽고 있는 독자분들도 막연한 고민보다는 페르미 추정과 유사한 과정을 거치면 초기의 적정가격 분석이 대략적으로 가능할 것이다. 이후 개발 과정을 거치면서, 혹은 양산 과정을 거치면서 점차 정교화 과정을 통해 원가에 대한 적확성을 높일 수 있을 것이다.

 

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일취월장 오메가3

정호정 칼럼니스트
기계공학&경영 MBA 학위와 전산&구매 자격증을 바탕으로 차량 브레이크, 전자제품 회사에서 설계, 업무혁신, 구매 부서를 거친 경험으로, 구매 관련 애로사항과 생각해 볼거리를 이론과 실무로 풀어 같이 고민해 보고자 함.
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