AI 수요예측
인공지능을 이용한 수요예측
고급 AI 및 기계 학습 기술을 활용한 수요 예측
BF(Baseline Forecasting Module)는 기계 학습과 기존 통계 기법의 힘을 활용하는 최첨단 솔루션입니다.
소비재 및 B2B 공급 부품에 대한 정확하고 상세한 수요 예측을 생성하는 데 사용됩니다.
BF 모듈은 실제 판매 데이터 분석을 활용하여 패턴과 추세를 식별한 다음 예측 프로세스에 통합하여 정확도를 높입니다.
BF 모듈에 사용되는 머신 러닝 알고리즘은 지속적으로 학습하고 적응하도록 설계되어 생성된 수요 예측이 항상 사용 가능한 가장 최신의 관련성 있는 데이터를 기반으로 하도록 합니다.
머신 러닝은 판매 데이터를 분석하여 날씨, 소득 및 추세를 포함하여 소비자 행동에 영향을 미치는 요인을 식별합니다.
Zionex의 BF(Baseline Forecasting Module)는 머신 러닝의 강력한 하위 집합인 딥 러닝의 기능을 활용하여 소비재 및 B2B 공급 부품에 대한 수요 예측을 개선하는 최첨단 솔루션입니다.
BF 모듈은 과거 판매 데이터를 분석하는 것을 넘어 날씨, 경제 지표 및 소비자 심리와 같이 소비자 구매 결정에 영향을 미치는 광범위한 외부 요인을 고려합니다.
이를 통해 BF 모듈은 보다 상세하고 정확한 예측을 제공하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
외부 요인을 분석하는 것 외에도 BF 모듈은 경쟁 제품의 제품 가격과 추세를 분석합니다.
이를 통해 BF 모듈은 기회를 식별하고 소비자가 가장 필요로 하는 장소와 시간에 제품을 배치할 수 있으므로 예측 정확도가 향상되고 기업이 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
BF 모듈을 통해 기업은 사용 가능한 가장 최신의 관련성 있는 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리고 있다는 확신을 가질 수 있습니다.
판촉을 통한 수요예측
소비자 제품 판매자로서 우리의 판매는 트렌드와 판촉 캠페인의 영향을 많이 받지만 수요 예측에 미치는 영향을 정확하게 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
수요에 영향을 미치는 외부 요인
우리의 판매는 날씨, 인플레이션 및 환율과 같은 외부 요인의 영향을 받습니다. 그러나 우리는 이러한 요인을 수요 예측 프로세스에 통합하는 데 성공하지 못했습니다.
온라인 마켓플레이스에 대한 수요 예측
우리는 온라인 마켓플레이스를 통해 판매하고 과거 판매 데이터가 많이 있지만 이 데이터를 판매 예측에 활용할 수 없었습니다.
AI Forecasting은 비즈니스 특성 및 제품 특성을 기반으로 예측 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.
수요 예측은 복잡하고 미묘한 프로세스이므로 각 시나리오에 대한 맞춤형 접근 방식이 필요합니다.
각 산업, 비즈니스 및 제품에는 고유한 특성과 요구 사항이 있기 때문에 모든 시나리오에 적용할 수 있는 만능 예측 모델은 없다는 점에 유의해야 합니다.
이 문제를 해결하기 위해 Zionex는 과거 실적 분석으로 시작하는 데이터 기반 접근 방식을 채택하여 시장과 수요에 영향을 미치는 요인에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
이 분석을 바탕으로 산업 유형, 비즈니스 성격 및 제품 특성에 맞는 적절한 수요 예측 모델을 신중하게 선택합니다.
그런 다음 선택한 모델은 비즈니스 및 제품의 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정되고 보정됩니다.
또한 예측 모델의 구현을 보장하기 위해 판매 계획에 대한 명확한 로드맵을 제공하는 운영 표준 및 지침을 개발합니다.
여기에는 명확한 목표와 이정표를 설정하는 것뿐만 아니라 필요에 따라 예측을 모니터링하고 조정하기 위한 시스템을 구축하는 것이 포함됩니다.
이 접근 방식을 사용하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하는 데 도움이 되는 정확하고 실행 가능한 수요 예측을 제공할 수 있습니다.
식품제조업체의 수요예측은 AI 활용 시 평균 80% 이상의 정확도를 보인다.
한 식품 및 음료 제조업체는 기계 학습의 기능을 활용하여 편의점의 특정 제품에 대한 수요 예측 기능을 향상시키고 있습니다.
제조업체는 지난 2-3년 동안의 풍부한 과거 실적 데이터를 고급 AI 예측 엔진에 입력함으로써 복잡한 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 향후 두 달 동안의 판매량을 높은 정확도로 예측할 수 있습니다.
이 프로세스에 사용되는 머신 러닝 알고리즘은 날씨, 경제 지표, 소비자 심리, 경쟁사의 가격 및 추세와 같이 수요에 영향을 미치는 광범위한 요인을 고려하여 지속적으로 학습하고 적응하도록 설계되었습니다.
이를 통해 제조업체는 미래 판매량을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적인 위험과 기회를 식별하여 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
또한 제조업체는 예상 판매량을 사용하여 생산 일정 및 재고 관리를 최적화하여 낭비를 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
이 고급 머신 러닝 시스템을 사용하여 제조업체는 수익을 개선하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이 식음료 제조업체는 실제 2개월 실적 데이터를 AI 예측 엔진에서 계산한 데이터와 비교하여 AI 예측 시스템의 효과를 측정할 수 있습니다.
그 결과는 인상적이었으며, 예측 수량 차이는 평균 약 6%였으며, 이는 매우 수용 가능한 오차 한계로 간주됩니다.
또한 예측 정확도는 평균 80% 이상으로 지속적으로 높았습니다.
이러한 수준의 정확도는 제조업체가 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화할 수 있도록 하기 때문에 제조업체에 특히 중요합니다.
수요 예측에 대한 높은 수준의 확신을 가짐으로써 제조업체는 생산 일정과 재고 관리를 더 잘 계획할 수 있으며, 이는 낭비를 줄이고 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
또한 80% 이상의 정확도를 지속적으로 유지함으로써 제조업체는 시간이 지남에 따라 예측 기능을 개선할 수 있으므로 더 나은 결정을 내리고 시장 동향을 보다 효과적으로 예측할 수 있습니다.
이는 궁극적으로 수익성을 높이고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 것으로 이어집니다.
