물류매거진

임팩티브AI / ‘딥플로우’ AI 수요예측으로 재고관리 효율성 향상

ㆍ게재년/월

2024/11

‘딥플로우’ AI 수요예측으로 재고관리 효율성 향상

5만여건 데이터 AI로 분석 ‘수요예측 정확도 상승’

수요예측은 기업이 자원과 생산 계획을 효율적으로 관리하는데 핵심적인 역할을 한다.

수요예측이 정확하지 않을 경우 재고부족으로 인한 추가 공장 가동 비용이 발생하고, 고객이 수요를 적시에 충족할 수 없어 기업 신뢰도는 하락한다. 반대로 재고과잉이 발생하면 폐기 비용이 증가하게 된다. 따라서 수요예측이 정확할수록 유통·제조업체들이 겪고 있는 재고부족 및 과잉 문제로 인한 손실을 해결할 수 있다.

임팩티브AI는 AI 기반 수요예측 및 재고관리 솔루션 ‘딥플로우(Deep Flow)’를 통해 기업이 수요예측 정확성을 높일 수 있도록 지원한다.

임팩티브AI 영업본부 안수호 본부장은 “다양한 외부 환경 변수를 고려하지 않고 내부 데이터로만 수요예측을 해도 정확성이 떨어지는데, 심지어 데이터 없이 감에 의존해 판매량을 예측하고 재고를 발주하는 기업들이 굉장히 많다”며, “수요예측 부서나 AI팀이 별도로 존재하는 대기업마저 부서가 하는 일이 한정적이다 보니, 실제 현업에서 요구하는 수요예측을 제대로 하지 못하는 경우가 대부분”이라고 지적했다.

딥플로우는 ERP와 연동해 제품정보, 판매량, 마케팅, 영업 등 기업 내부 데이터뿐만 아니라, 거시경제, 소비자 물가지수, 심리지수, 산업별 변동지수, 날씨, 소셜미디어 등 5만여건의 외부 데이터를 기반으로 AI가 모델 학습을 통해 수요예측의 정확성을 높이는 솔루션이다.

안수호 본부장은 “SAP, IBM, 오라클 등 글로벌 기업들이 제공하는 수요예측 솔루션이 있지만, 고가인데다 수요예측만을 전문으로 하는 시스템이 아니어서 정확도가 높지 않다는 고객들의 평이 많다”고 말했다. 반면 “임팩티브AI는 고급 머신러닝 기반 예측모델 생성 방법 등 35개에 달하는 특허출원 기술을 기반으로 수요예측을 전문으로 하는 딥플로우 분석을 통해, 미래에 발생할 판매량, 재고부족 및 재고과잉을 예측해 최적화된 재고 및 생산관리 의사결정 인사이트를 합리적인 가격으로 제공한다”고 강조했다.

224개 예측 모델로 데이터 분석

딥플로우는 자체 고도화시킨 224개 예측 모델을 통해 5만여건 이상의 데이터를 분석해 수요예측을 수행한다.

수요예측에서 가장 중요한 것은 어떤 변수가 기업에 가장 많은 영향을 주는지에 대한 조합을 찾는 것이다. 업종별로 변수가 달라지고, 업종이 같아도 기업별로 해당되는 변수는 모두 다르기 때문이다.

이에 딥플로우는 5만여개의 대내외 데이터를 기반으로 데이터 전처리, 피쳐(변수)엔지니어링, 모델학습 등 모델링 자동화를 통해 영향을 끼치는 변수를 찾는다.

안수호 본부장은 “예컨대 작년 1~12월까지의 데이터중에 1~10월 데이터는 학습 데이터, 즉 모의고사, 11~12월 데이터는 테스트 데이터, 즉 수능이라고 보면, 모의고사를 통해 수능문제의 정답을 맞추는 것으로 생각하면 된다”고 설명했다.

즉, 1~10월까지의 데이터를 기반으로 모든 경우의 변수를 조합해, 어떤 변수를 적용했을 때 11~12월 데이터와 정확해지는지를 확인하면 기업에 영향을 미치는 중요한 변수들을 찾을 수 있는 것이다.

안수호 본부장은 “딥플로우는 별도의 사용자 작업없이 데이터를 자동으로 연동하고, 모델을 주기적으로 업데이트해 프로세스를 자동처리한다”고 말했다.

이같은 머신러닝 및 딥러닝 과정을 거치면서 ▲AI 수요예측 ▲향후 재고예측 ▲최적 발주량 자동 도출 ▲안전재고 수량예측 ▲원자재소요량 및 가격예측 ▲동적 가격 최적화 ▲신제품 성과 사전 예측 등의 정보를 도출할 수 있다.

서울향로 발주작업 초안 7분 이내 자동산출

풀무원, 클리오, BGF리테일, CJ제일제당, 온라인팜 등 현재 많은 기업들이 딥플로우를 활용하고 있다.

서울향로는 매달 1,500여개에 달하는 식품향료 조달을 위해 담당자가 매달 15일에 걸쳐 관련 자료를 수집하고 수요를 예측하는 작업을 진행했으나, 정확도가 낮은 문제가 있었다.

그러나 딥플로우 도입 이후 발주작업 초안이 7분 이내 자동산출돼 작업 효율성이 비약적으로 향상됐다. 또한 월별비교에서 예측모델 오차율이 70~80% 개선됐으며, 모델 예측정확도도 30~40% 향상되는 결과가 나타났다.

서울향로는 데이터가 축적될수록 학습 모델이 고도화됨에 따라 정확도는 더욱 높아질 것으로 기대하고 있다.

베트남 패션의류 기업의 경우 기존에는 수요예측이 제대로 되지 않아 70% 제품에 과잉재고가 발생했다. 이에 딥플로우를 도입한 결과, 생산발주 최적화로 매월 과잉재고를 10~20% 감축했다. 또한 최근 신제품 예측 적용 모듈을 추가 도입해, 신제품 기획 성공률을 35%에서 70% 이상으로 높였다.

딥플로우 SaaS로 도입 가능

이외에 많은 기업들이 딥플로우를 주목하고 있다.

안수호 본부장은 “최근 시장 불확실성이 증가하면서, 업종에 상관없이 정확한 수요예측을 통해 시장변화에 능동적으로 대응하고 운영 효율성을 높이기 원하는 기업들의 문의가 증가하고 있다”며, “물류는 물론 유통, 식품, 제약 등에 대한 영업을 강화하고 있다”고 밝혔다.

임팩티브AI는 딥플로우를 클라우드 환경에서 쉽게 사용할 수 있는 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공한다. 이를 통해 기업은 별도의 인프라 구축 없이 손쉽게 AI 기반의 수요예측 기능을 도입할 수 있다.

국내뿐 아니라 해외시장도 적극 진출할 계획이다. 이미 베트남, 말레이시아, 미국 기업 등에 딥플로우를 공급했으며, 베트남 최대 그룹인 빈그룹 등도 관심을 보이고 있다.

안수호 본부장은 “미국 CES, 독일 IFA 등 해외 박람회에 참가해 현지 기업들에게 딥플로우를 적극 알리고 접촉을 늘려나가고 있다”며, “내년에 바르셀로나에서 열리는 MWC에도 참가하는 등 적극적으로 해외진출을 모색할 것”이라고 말했다.