Excel에서 프로세스를 시뮬레이션하기: 가능한 것과 한계점
Excel에서는 단계별 가동률, 대기시간에 대한 Kingman 근사법과 난수로 수행하는 Monte Carlo 추출까지 재현할 수 있습니다. 세 가지는 불가능합니다: 여러 날에 걸쳐 쌓였다가 다시 줄어드는 대기열, 단계들의 연쇄(어떤 단계도 앞단에서 가장 느린 단계가 허용하는 것보다 더 많이 처리하지 못합니다), 교대와 묶음 처리(배치 처리)를 포함한 캘린더입니다. 바로 이 세 가지가 행정 프로세스의 결과를 결정합니다. 대략적인 계산에는 스프레드시트로 충분하지만, 그것이 비즈니스 케이스가 되면 실제 이벤트 시뮬레이션을 하는 도구가 필요합니다.
Inhaltsverzeichnis
Excel에서 실제로 통하는 것
적지 않습니다. 다음 세 가지 계산을 세워두면 대부분의 프로세스 프로젝트보다 앞서 있습니다.
1. 단계별 가동률
ρ = (일일 처리량 × 처리시간) ÷ (사람 수 × 생산시간 × 60)
단계별로 한 열을 만들고 내림차순으로 정렬하세요. 가장 높은 값이 병목입니다. 85 %를 넘으면 경고 값입니다. 이것이 전체 작업에서 가장 중요한 수치이며 계산에는 10분이면 충분합니다.
2. 대기시간의 근사
Kingman 공식은 셀로 쓸 수 있습니다:
Wq ≈ (ρ / (1 − ρ)) × ((ca² + cs²) / 2) × te
여기서 ca와 cs는 변동계수(표준편차 ÷ 평균)이고 te는 평균 처리시간입니다. 입력이 안정적인 단일 단계에서는 이것이 적절한 규모를 제공하며 85 % 가동률이 왜 비용이 큰지 즉시 보여줍니다.
3. 수작업 몬테카를로
시뮬레이션된 작업마다 한 행을 쓰고, ZUFALLSZAHL()로 분포에서 시간을 뽑아 천 개의 행을 만든 뒤 QUANTIL()로 P10, P50, P90을 구하세요. 이렇게 하면 평균 하나 대신 분포를 얻습니다. 이는 일반적인 점추정에 비해 큰 진전입니다.
부가 도구(@RISK, Crystal Ball, ModelRisk)를 쓰면 더 편리해지지만 원리는 변하지 않습니다.
세 개의 벽
벽 1: 시간에 따른 대기열
Kingman은 정상상태를 계산합니다. 표에 나오지 않는 점은 월 초에 적체가 생겨 해소되는 데 두 주가 걸릴 수 있다는 점입니다. 해소에는 전체 용량이 아니라 용량과 유입의 차이만 사용되기 때문입니다.
구체적으로: 연평균 가동률이 71 %이고 피크 주에 148 %인 프로세스는 한가한 분기에는 처리시간이 9일이고 그 이후에는 46일입니다. 표는 71 %만 계산해 ‘‘건강함’’이라고 말합니다.
벽 2: 단계의 연결
어떤 단계도 그 앞의 가장 느린 단계가 통과시키는 것보다 더 많은 작업을 보지 못합니다.
검사가 114 %에 걸려 있는 동안 그 뒤의 승인 단계는 여유 있게 보입니다. 승인 단계는 축소된 양을 받습니다. 검사를 풀면 승인은 전체 양을 받고 스스로 병목이 됩니다. 표는 각 단계를 개별적으로 계산하므로 이런 변화를 보지 못합니다.
이것이 표 기반의 비즈니스 케이스가 현장에서 실현되지 않는 가장 흔한 이유입니다: 약속된 절감은 해결된 병목에서 계산되었지만 효과는 다음 단계에 멈춰 있습니다.
벽 3: 캘린더
주 2회 집계, 평일에만 승인, 대체 없는 휴가, 교대 인수인계. 이들 각각은 대기시간을 만들어내며 이는 가동률에서 발생하지 않고 특정 시점 때문에 발생하므로 어떤 공식도 표현하지 못합니다.
테스트: Excel 이상이 필요합니까?
다섯 가지 질문. 한 번이라도 "예"이면 충분합니다.
- 어떤 단계에서 가동률이 80 %를 넘습니까?
- 유입이 월말, 계절 또는 캠페인으로 크게 변동합니까?
- 병목을 해소하는 변경을 평가하려고 합니까?
- 특정 시간에만 발생하는 집계, 교대 또는 승인이 있습니까?
- 누군가 그 수치를 확인하고 질문할 사람이 있습니까?
다섯 번 모두 "아니오"라면 표가 적절한 도구이며 다른 것은 노력 대비 이득이 없습니다.
사례별 대안
| 귀하의 사례 | 적절한 대안 |
|---|---|
| 더 나은 분산만 필요하고 대기열 모델은 불필요함 | Excel용 몬테카를로 추가(@RISK, Crystal Ball) |
| 팀이 Python을 사용함 | SimPy, Salabim 또는 Ciw: 오픈소스, 완전한 이벤트 시뮬레이션 |
| 설비를 설계함 | 시뮬레이션 실험실: Arena, Simul8, FlexSim, Simio, Plant Simulation |
| 어차피 BPMN으로 모델링함 | Bizagi Modeler, Signavio, ARIS: 에디션별 시뮬레이션 범위 확인 |
| 행정 프로세스에서 유로 단위 결정을 내려야 함 | FlowVisual 같은 슬림한 의사결정 도구 |
실제 전환
표에서 가져갈 것은 생각보다 많습니다:
- 단계 목록: 보통 이미 다섯에서 열 행, 정확히 적당한 크기입니다.
- 수량과 용량: 이미 관리하던 열들입니다.
- 처리시간: 이제 평균 대신 구간으로 기록하세요. 세 명의 처리자에게 따로 물어보고 그들의 답변으로 구간을 만드세요.
새로 추가되는 것: 입력의 피크 요인, 캘린더, 취소율. 이전 작업으로 옮기는 데 20분 정도 걸릴 것으로 예상하세요.
마지막의 대조 검증은 Excel이나 시뮬레이터에서 동일합니다: 재고를 세고 일일 처리량으로 나눠(Little's Law) 계산된 처리시간과 비교하세요. 측정값이 훨씬 크면 모델에 대기열이 빠져 있습니다.
Excel에 남겨둘 것
모든 것을 이관할 필요는 없습니다. 원가 계산(정액 단가, 수량 구조, 연간 환산)은 표에 잘 맞고 모든 컨트롤러가 검증할 수 있습니다. 그와 관련된 전형적인 실수는 Prozesskosten in Excel에 나와 있습니다.
표에 속하지 않는 것은 처리시간입니다. 처리시간은 대기열에서 발생하고 대기열은 표가 할 수 없는 것입니다.
자주 묻는 질문
Excel로 프로세스를 시뮬레이션할 수 있습니까?
어느 정도까지는 가능합니다. 단계별 가동률, 대기시간에 대한 Kingman 근사, 난수를 이용한 Monte Carlo 추출은 재현할 수 있습니다. 시간에 따른 대기열, 단계들의 연결성, 집계 실행이 있는 달력은 재현할 수 없습니다. 바로 이 세 가지가 행정 프로세스 결과를 결정합니다.
@RISK나 Crystal Ball이 시뮬레이션 도구를 대체할 수 있습니까?
일부 문제는 해결합니다: 점값을 분포로 만들고 평균 대신 P10에서 P90까지를 제공합니다. 하지만 계산 구조는 바꾸지 않습니다: 부가 도구를 써도 스프레드시트는 처리 시간을 더할 뿐 점유된 단계 앞에서 작업이 기다리게 하지는 않습니다. 불확실성이 있는 비용 계산에는 적합하지만 총소요시간에는 충분하지 않습니다.
제 Excel 계산이 지나치게 낙관적임을 어떻게 알 수 있습니까?
Little's Law로 알 수 있습니다. 오늘 대기 중인 작업 수를 세어 일일 처리량으로 나누세요. 이렇게 측정한 총소요시간이 계산된 값보다 훨씬 크면 귀하의 표에는 대기시간이 빠져 있는 것입니다. 이는 보통 어떤 단계라도 80%를 초과하는 가동률로 운영될 때 항상 발생합니다.
시뮬레이션 도구와의 가장 중요한 차이는 무엇입니까?
단계들의 연결성입니다. 스프레드시트는 각 단계를 개별적으로 계산하지만 시뮬레이터는 작업을 모든 단계를 통과하게 합니다. 그래서 표는 병목 뒤의 단계가 단지 조절되어 있기 때문에 한때 느슨해 보이는 것을 보지 못하며, 병목 해결 후에는 그 단계 자체가 병목이 되는 상황을 파악하지 못합니다.
하나의 프로젝트에 전환할 가치가 있습니까?
중요한 금액이 걸린 결정이라면: 예, 소요 시간이 반나절 수준이고 표는 체계적으로 낙관적으로 계산하기 때문입니다. 추정 계산으로 결과에 아무도 서명할 필요가 없다면: 아니요. 그 경우 표가 더 정직합니다. 모델인 척하지 않기 때문입니다.
자신의 프로세스로 직접 계산해 보세요
FlowVisual은 이 글의 수치를 귀하의 수량, 귀하의 용량, 귀하의 마진을 반영한 실행 가능한 모델로 만듭니다.
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