생산관리의 내용과 범위는 시대의 흐름에 따라 점차 확대되었고 강조하는 점 도 변하여 왔다. 1970년대 후반까지만 해도 생산관리라 하면 공장에서 작업자들과 다른 여러 자원의 효율적 사용과 비용의 절감에 초점을 둔 가격경쟁력에 주로 의 존해 왔다. 이러한 기업들의 노력으로 오늘날 우리들의 삶은 풍요롭고 소득수준은 향상이 되었다.
그러다가 1970년대 말부터 미국 제품이 세계 시장에서 일본 제품에 밀리기 시작하자 품질의 경쟁력을 인식하고 TQM에 신경을 쓰게 되었다. 1980년대에는 린 생산시스템에 의한 품질 및 비용절감 전략이 글로벌 시장에서 경쟁우위를 확보 할 수단으로 등장하였다.
그 후 1990년대 이후에는 글로벌화와 정보통신기술의 진보에 힘입어 공급사 슬관리가 전략적 수단으로 각광을 받고 있다. 한 기업의 생산운영은 공급사슬 파 트너들과 독립적으로 이루어지는 것이 아니다. 한 기업은 구매, 생산, 유통의 과정 을 반복하면서 파트너들과 자재, 정보, 자금의 흐름을 통하여 서로 연관되어 있다. 이러한 파트너들과의 협력을 통하여 고객들의 수요를 제대로 만족시키기 위하여 공급관리를 할 수 있는 것이다.
2000년대에 들어와서는 지구의 온난화 등 환경의 변화에 대처하기 위하여 기 업들은 지속가능성에 관심을 갖기 시작하였다. 대기와 물의 오염방지에 노력하게 되었다. 이산화탄소의 배출량을 줄이고 자재와 제품의 재사용과 재활용은 물론 포 장과 수송에까지 신경을 쓰게 되었다. 이제 기업은 제품과 프로세스의 설계에 있 어서 이러한 환경보호를 고려하지 않을 수 없게 되었다.
디지털 혁명으로 정보통신기술은 나날이 발전해 가고 있다. 여러 가지 기기 를 통해 전에는 데이터라고 생각지도 않았던 문자, 음성, 동영상 같은 비정형 데이 터가 쏟아져 나오고 있다. 수치 데이터 같은 정형 데이터를 포함하는 빅 데이터(big data)의 범람으로 이제 빅 데이터를 어떻게 분석해서 생산운영 분야에서의 의사결 정에 사용할 것인가가 중요한 과제가 되고 있다. 이를 위해서는 비즈니스 분석론(business analytics)과 데이터 마이팅(data mining)이 새로운 분야로 각광받고 있다.
물론 시계열분석과 회귀분석에서 변수들의 관계를 찾아내지만 데이터 마이닝 은 이러한 전통적인 분석방법이 할 수 없는 일을 해내고 있는 것이다. 예를 들면, 데이터 마이닝은 한 번에 수많은 변수들을 검토하고 분석하는 것이다. 본서는 이 러한 데이터 마이닝의 분석법에까지는 미치지 못하는 한계를 갖는다.
본 개정판을 손질하는 데 있어서 생산운영관리의 최근 흐름을 강조하면서 전 반적으로 내용을 수정하고 보완토록 하였다. 학생들이 생산운영관리 과목을 기피 하려는 이유는 공식과 수식을 이용한 계산 과정이 복잡하기 때문이다. 따라서 본 개정판에서는 가급적 이해하기 쉽도록 자세히 설명하도록 노력하였으며 연습문 제, 각 장의 본문을 다시 요약하는 예제와 해답(solved problems), 예, 표 등의 문제 를 손으로 직접 풀었고 또한 Excel을 사용하여 해답을 구하도록 하였는데 이들을 도서출판 박영사의 홈페이지에 올려놓았으니 일반 독자들은 여기에 접속해서 다 운로드 받아 활용하기 바란다.
한편 이 책을 교재로 채택하시는 강사님들을 위해서는 이들 해법 외에 PowerPoint를 사용하여 모든 강의안을 CD에 담았으니 박영사 기획부에 연락하여 구하시기 바랍니다.
끝으로 본 개정판이 오랜만에 햇빛을 보게 된 데는 몇 분들의 배려와 수고가 있었다. 우선 박영사의 안종만 회장님의 관심과 배려에 대해 고맙다는 인사를 전 하고자 한다. 또한 시간이 촉박한 가운데도 열정과 노력을 아낌 없이 쏟아 부은 편 집부의 전채린 과장께 심심한 사의를 표하고자 한다.
2019.1.15.
강 금 식
