PROPOSAL 01 AI · 예측 · 수요분석

수요 예측 AI
94% 정확도로 내일의 수요를 오늘 압니다

SKU 단위 수요 예측부터 이상 급증 조기 경보까지 — LSTM과 Prophet 앙상블 AI가 물류 계획의 불확실성을 제거합니다.

94%
예측 정확도 (MAPE)
SKU
단위 세분화 예측
30%
재고비용 절감
24h
조기 경보 리드타임
PROBLEM STATEMENT

왜 수요 예측이 실패하는가

직관에 의존한 예측

담당자 경험과 감으로 수요를 예측. 시즌성·프로모션·외부 이벤트 변수를 반영하지 못해 예측 오차 28% 이상 발생.

엑셀 이동평균 한계

단순 이동평균(MA)으로는 급격한 수요 변화 탐지 불가. 갑작스러운 수요 급증 시 재고 부족으로 매출 손실 직접 발생.

대응 시간 부족

수요 급증을 파악했을 때는 이미 재고가 부족. 긴급 발주·특송 비용 급증. 고객 불만·계약 위반 리스크 상시 존재.

AI MODEL ARCHITECTURE

앙상블 AI 예측 구조

LSTM 딥러닝
Long Short-Term Memory

장기 시계열 패턴을 학습하는 딥러닝 모델. 계절성, 트렌드, 주기적 패턴을 자동 추출하여 복잡한 수요 패턴에 강점.

장기 의존성 학습
다변량 입력 지원
SKU별 개별 학습
Facebook Prophet
시계열 분해 예측

트렌드, 시즌성, 휴일 효과를 자동 분해하는 모델. 이상값에 강건하며 비즈니스 이벤트·휴일을 명시적으로 반영.

시즌성 자동 분해
휴일·이벤트 반영
이상값 강건성
XGBoost 이상 탐지
Anomaly Detection

수요 이상 급증·급감을 실시간으로 탐지. 프로모션, 외부 이벤트, 경쟁사 행동을 변수로 반영한 트리 기반 모델.

실시간 이상 탐지
외부 변수 통합
특징 중요도 설명
앙상블 통합
Ensemble Voting

LSTM, Prophet, XGBoost 3개 모델의 예측값을 가중 앙상블로 통합. 단일 모델 대비 MAPE 8%p 추가 개선.

3-model 앙상블
동적 가중치 조정
불확실도 정량화

입력 데이터 소스

판매 이력
ERP 연동
프로모션 캘린더
마케팅 연동
날씨 데이터
기상청 API
휴일·이벤트
공공 API
EARLY WARNING SYSTEM

이상 급증 조기 경보

평소 대비 150% 이상 수요 급증이 예측되면 담당자에게 24시간 전 자동 알림을 발송합니다.

긴급 · SKU #A-1847 신선 냉장식품
내일 수요 예측 340% 급증 (프로모션 영향). 현재 재고 소진 예상 D+1 14:00. 즉시 긴급 발주 필요.
CRITICAL
주의 · SKU #B-3201 음료 카테고리
다음 주 수요 180% 증가 예측 (여름철 시즌). 발주 리드타임 5일 감안 시 금일 중 발주 권장.
WARNING
참고 · SKU #C-5502 의류 잡화
3주 후 수요 120% 증가 예측 (추석 연휴). 정기 발주 일정 앞당기기 검토 권장.
INFO
* 경보 레벨: CRITICAL (48h 내 재고 소진 위험), WARNING (1주 내 위험), INFO (1개월 내 계획 필요)
EXPECTED OUTCOMES

도입 후 기대 효과

수요예측 정확도 72% → 94%
업계 평균 72% 대비 22%p 개선
재고 과잉률 18% → 6%
과잉재고 67% 감소
품절 발생률 12% → 3%
품절 손실 75% 감소
긴급 발주 비용 ↓ 80%
조기 경보로 특송·긴급발주 대폭 감소
IMPLEMENTATION ROADMAP

4주 도입 로드맵

WEEK 1
데이터 수집·정제
ERP 판매 이력 연동, 데이터 품질 검증, 결측치 처리
WEEK 2
모델 학습·검증
LSTM, Prophet 학습, 앙상블 구성, 정확도 검증
WEEK 3
경보 시스템 구축
이상 탐지 임계값 설정, 알림 채널 연동 (Email/SMS/Slack)
WEEK 4
운영 이관·교육
대시보드 연동, 담당자 교육, 모니터링 체계 수립