음료 사례 연구

음료

음료 판매량은 계절 및 날씨 변화에 매우 민감하여 예측 및 관리가 어려울 수 있습니다. AI와 통계기법을 활용해 고객사에 맞는 판매수요관리 모델을 만들어 운영한다. 이 모델은 수요 변화를 분석하고 예측할 수 있으므로 회사는 재고 수준을 최적화하고 품절 및 초과 재고를 방지할 수 있습니다. 고급 분석을 사용하여 회사는 예측 정확도를 개선하고 날씨 및 계절과 같은 외부 요인이 매출에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 결과적으로 회사는 고객에게 안정적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 고객이 재고를 보다 효율적으로 관리하고 전반적인 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

산업 음료 메이커
사업 내용 청량 음료의 제조 및 판매
소개 모듈 수요예측(AI 및 통계) | 판매 계획 | 보충 계획 | 공급계획 | 생산 계획 | 재고 관리 | 분석 및 보고
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도전

MTS 생산을 전문으로 하는 선도적인 음료 제조업체인 "회사 A"는 수백 개의 SKU에 대한 수요를 효과적으로 예측하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 현재 Excel을 사용하는 방식은 예측 정확도가 낮아 재고를 제대로 관리하기 어렵습니다. 이로 인해 품절 상황, 초과 재고 및 만료된 제품과 같은 문제가 발생합니다. 제품의 짧은 유효 기간은 이러한 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 또한 갑작스러운 판촉으로 대형마트, 편의점 등에서 급한 주문을 받는 경우가 많아 생산계획 조정에 상당한 시간과 노력이 필요하다.

접근하다

수요예측

AI(머신러닝) 활용과 함께 날씨 정보와 판촉 데이터를 수요예측 프로세스에 통합하면 A사의 품귀 현상 방지와 예측 정확도 향상에 도움이 될 수 있다. AI 엔진은 기상정보, 명절정보, 경제지표, 할인율 등을 고려한다. T³SmartSCM의 BF 모듈은 머신 러닝을 수요 예측의 핵심 방법으로 활용하여 보다 정확한 예측을 하여 재고 관리를 개선하고 과잉 재고 또는 품절로 인한 낭비를 줄입니다.

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회사는 기존의 예측 방법과 통계 모델 및 AI 모델의 성능을 비교하고 가장 정확한 데이터를 판매 계획의 기준 값으로 자동 선택합니다. 이를 통해 예측 정확도가 향상되고 회사가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 시스템은 엑셀, 통계모델, AI 모델 등 3가지 기획 사례 중 가장 정확한 데이터를 판매계획의 Baseline Forecast(참고값)로 자동 제시한다. 이를 통해 회사는 판매 계획을 위해 항상 가장 정확한 예측 데이터를 사용하여 재고를 최적화하고 낭비를 줄이며 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

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판매 계획

수요 예측을 바탕으로 판매 계획을 수립할 때 회사는 비즈니스 파트너(소매점)의 판촉 데이터를 고려하여 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 회사는 특별 프로모션이나 이벤트와 같이 변화하는 시장 상황에 적시에 계획을 적용하여 회사가 항상 고객 요구를 충족할 수 있도록 합니다. 또한 비즈니스 파트너의 판촉 데이터를 통합함으로써 회사는 재고 및 생산을 각 소매점의 특정 요구에 더 잘 맞출 수 있으므로 리소스를 보다 효율적으로 사용하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

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물류 창고 관리, 물류 관리

A사는 재고에 있는 수천 개의 제품을 효과적으로 관리하기 위해 판매 특성, 고객 선호도 및 제품 중요도에 따라 제품을 분류합니다. 제품을 수십 개의 제품군으로 나누어 그룹별로 맞춤형 판매 전략과 안전재고 정책을 시행할 수 있다. 이는 회사가 각 제품 그룹의 고유한 수요에 따라 재고 수준을 조정할 수 있으므로 부족 및 초과 재고를 방지하는 데 도움이 됩니다.

또한 재고 등급에 따라 재고량을 관리하여 재고를 최적화하고 있습니다. 이를 통해 중요도가 높거나 고객 수요가 높은 제품에 우선순위를 부여하고 수요가 낮은 제품은 그에 따라 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 회사는 최적의 재고 수준을 유지하고 낭비를 줄이며 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

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투자 수익

A사는 상품군별 룰과 상품별 수요계획을 바탕으로 재고보충계획 및 재고관리계획을 수립하여 품절 및 과잉재고를 효과적으로 방지할 수 있게 되었습니다. 이 접근 방식을 통해 회사는 잠재적 판매 기회를 잃지 않고 재고 수준을 최적화하고 수익을 극대화할 수 있습니다.

수요예측 자동화로 기존 엑셀 방식을 대체하여 품목별, 거래처별 재고계산을 보다 빠르고 정확하게 관리할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 회사는 설정 변경, 사용 가능한 재고 및 리소스 용량과 같은 모든 제약을 고려하여 각 공장에 대한 현실적인 생산 계획을 공식화할 수 있습니다.

또한 회사는 이제 판촉 이벤트의 긴급 주문으로 인한 수동 변경을 보다 효율적으로 처리할 수 있으므로 적시에 효과적인 방식으로 재고 및 생산을 조정할 수 있습니다.

사례 연구

biotech
생명 공학

판매 목표, 재고 보충 계획 및 공급 캠페인을 시뮬레이션함으로써 결국 품절 및 제품 반품을 방지할 수 있는 실현 가능한 공급 계획을 생성할 수 있었습니다.

판매 계획 | 분석 및 보고
Petrochmicle
석유화학

공급망 계획 시스템은 다양한 원자재 공급 및 가격과 관련된 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 수요를 충족시키기 위해 충분한 공급을 유지하면서 이익을 극대화할 수 있는 최상의 시나리오를 제시할 수 있습니다.

기준선 예측(AI 및 통계) | 판매 계획 | 공급계획 | 공장계획 | 분석 및 보고