클라우드 기반 품질관리 솔루션 ‘피봇88’
 

 

- 2018 Pivot88 Apparel & Footwear Summit 통해 패션업계 품질관리 방향 제시

- 퀵 실버, 언더 아머 등 주요고객사 피봇88 솔루션 사용 우수사례 발표

 

클라우드 기반 품질 관리 솔루션을 제공하는 피봇88은 지난 3월 21일 홍콩 사이버포트 컨퍼런스 센터에서 개최된 2018 Pivot88 Apparel & Footwear Summit을 통해 한층 업그레이드된 피봇88 솔루션 기능과 빅데이터, AR(Augmented Reality) 및 AI(Artificial Intelligence)가 적용된 2018년 혁신 기능 개발 로드맵을 제시하였다.
 

패션업계 품질관리 트랜드, 피봇88의 현재와 향후 로드맵, 고객사들의 솔루션 사용 우수사례를 소개하는 목적으로 개최된 이번 컨퍼런스에는 VF, 퀵 실버(Quick Silver), 언더 아머(Under Amour)등 피봇88의 주요 고객사 임원 및 담당자와 해외 파트너사들이 참석하였다.
 

오전 강연은 피봇88 CEO 스테판 보빈(Stephane Boivin)의 최근 패션업계 품질관리 트랜드와 직면 과제에 대한 강연으로 시작되었고, 연이어 피봇88 솔루션의 업그레이드된 기능(Non-compliance report, Vendor geo-tracking map, 반품, 마일스톤 프로, Lab testing 및 Audit management 등)소개와 2018년 혁신 기능 강화 로드맵에 대해 설명되었다. 주요 혁신 기능 강화 부문에는 빅데이터 분석을 위한 비즈니스 분석 기능(사용자가 직접 분석 변수를 선택하여 Customize된 대시보드 구성)과 AR(Augmented Reality)과 AI(Artificial Intelligence)가 적용된 ‘상품결함 자동인식 기능’이 있었다.

 

 

특별히, ‘상품결함 자동인식 기능’은 피봇88 솔루션을 사용하여 품질검사를 하는 검사자가 상품에서 결함 부분을 찾으면 사진을 촬영하여 시스템에 업로드하여 처리하던 기존 방식에서, 검사자가 확인하지 않아도 자동으로 상품결함 부분을 찾아서 시스템을 통해 해당 담당자들에게 알람을 주는 기능을 말한다. 이 기능은 강연 중 데모 시연을 통해 현장 참석자들의 큰 관심을 받았다.
 

오후 강연에서는 피봇88 솔루션 주요 고객사로 참석한 ‘퀵 실버(Quick Silver)’와 ‘언더 아머(Under Amour)’의 솔루션 적용 우수 사례 발표 시간이 있었다.
 

‘퀵 실버(Quick Silver)’ 품질관리 헤드인 아만도 쿤타페이(Amando Cuntapay)는 ‘퀵 실버(QuickSilver)’는 2016년 7개의 벤더와 피봇88 파일럿을 도입한 후 단계별로 확대시켜 적용하게 되었으며, 시작단계에서는 ‘퀵 실버(Quick Silver)’ Sourcing파트의 품질관리(Quality Control)부문에서 벤더개발프로그램 (Vendor develop-ment program) 일환으로 진행되었다고 하였다. 초기 단계 58개의 벤더에서 현재는 전 세계의 14 개국 공장에서 100여개의 벤더(공급자)에 확대 적용되었고, 피봇88 관련된 구축 및 운영 비용은 Share Contribution의 명칭 아래 ‘퀵 실버(Quick Silver)’ 와 벤더가 공동으로 부담하고 있다고 하였다. 아만도 쿤타페이(Amando Cuntapay)의 팀에서 피봇88의 분석 KPI 중 가장 중요시 여기는 두 가지의 KPI는 예약검사이행(Inspection booking compliance)과 검사완료(Inspection completion)인데, 피봇88 도입 당시 60%에서 현재 98%까지 향상되었다고 전하였다. 이 두 가지의 KPI를 중요하게 보는 이유는 모든 하부 KPI들의 기본으로서 On-time shipment에 직접적인 영향을 주기 때문이며,더불어 이러한 검사 실행 데이터를 기반으로, 결함율, 결함 카테고리, 벤더 성과 등을 철저하고 상세하게 주간별, 월간별로 분석 및 확인하고 있었다. 또한 피봇88 솔루션 사용 후, 불필요한 매뉴얼 작업 감소와 상품결함 감소로 인해 클레임이 현저히 줄어 들었고, 무엇보다 누적된 데이터의 분석으로 품질 관리에서의 감추어진 이슈들을 발견하고 이를 벤더와 함께 해결 및 개선해 나가는 선순환 효과가 있다고 강조하였다.

 

 

 

두 번째 사례발표를 한 언더 아머(Under Amour) QA 부서의 Senior Director 조앤 벤슨(Jo Anne Benson)은 피봇88 솔루션 분석기능을 통한 품질관리 비용 측면에서의 효용성에 대해 강조하였다. 조앤 벤슨(Jo Anne Benson)은 일반적인 품질관리 비용의 모델로서, 품질관리(Quality Control)의 비용 구조를 4가지 영역으로 구분하여, 전체 품질관리 예산의 70%는 예방비용(Prevention costs), 15%는 평가비용(Appraisal costs), 나머지 15%는 내.외부 손실비용(Internal and external failure cost)항목으로 할당, 타이트하게 월별 관리해 오고 있다고 말하였다. 이러한 Metrics 관리를 위한 데이터들은 피봇88 모듈에서 Rework, Scrap, Return, Chargeback 등과 같은 내.외부 비용들은 각 검사 및 PO 레벨에서 기록 및 계산되어 업데이트 되어진다. 대부분의 회사가 효과적인 품질관리로 수익 향상에는 관심을 두지만, 품질관리 향상을 위한 투자는 줄이려고 하는데, 품질관리부문 리더로서, 실데이터를 기반으로한 품질관리 비용 모델의 분석을 통해 회사 내의 이러한 잘못된 인식을 이해시키고 함께 품질관리 향상을 이뤄갈 수 있었다고 말하였다. 피봇88 솔루션 도입을 통해 내부(Design, Deve -lopment, Production)팀과 외부(Vendor, Government)팀의 효율적인 상호연결을 실현하게 되었고, 현재 전세계 84개의 벤더와 190개의 공장이 피봇88 솔루션을 통해 관리되고 있다고 하였다. 이러한 실데이터, 관리 방법, 그리고 협업으로 결과적으로 2017년도 언더 아머(Under Amour)의 품질관리 비용(Cost of Quality)은 매출(Revenue)대비 1% 라는 타겟을 (기존 2%에서) 성공적으로 달성하게 되었다.

 

 

피봇88이 올해 처음으로 주요 고객사와 파트너사를 초대하여 하루 일정으로 진행된 2018 Pivot88 Apparel & Footwear Summit은 앞으로 정기적으로 개최되어, 품질관리 혁신사례를 공유하고, 패션업계 품질관리 방향에 대해 함께 고민해 갈 예정이며, 국내에서는 피봇88의 한국 파트너사인 ㈜인더스트리솔루션(INDUSTRY SOLUTION)을 통해 국내고객들에게 더 자세히 소개될 예정이다.

 

(사진-4) 2018 Pivot88 Apparel & Footwear Summit 주요현장 모습
 

출처 : 한국패션협회