재고 예측

재고 예측이란 무엇인가요?

재고 예측은 기업이 고객 수요를 충족시키면서 과잉 재고나 품절 없이 미래의 재고 필요량을 예측하는 과정입니다. 이는 과거 판매 데이터, 시장 동향, 기타 요소를 분석하여 특정 기간 동안 필요한 재고를 추정합니다.

정확한 수요 예측을 통해 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 재고 수준 최적화
• 보유 비용 절감
• 전반적인 운영 효율성 향상

재고 예측은 공급망 관리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 고객이 원하는 시점에 제품이 준비되어 있어 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 정확한 예측은 서비스 수준과 재고 비용의 균형을 맞추고, 품절 또는 과잉 재고의 위험을 최소화하도록 돕습니다. 수요를 이해하고 예측함으로써, 기업은 구매, 생산 일정, 자원 배분에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

재고 예측은 어떻게 활용되나요?

재고 예측은 기업이 고객 수요에 맞추어 재고 수준을 조정하고, 최적의 재고 가용성을 유지하면서 비용을 관리할 수 있도록 사용됩니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

품절 최소화

• 품절은 고객이 제품을 구매하지 못해 매출 손실과 고객 불만족으로 이어집니다.
• 재고 예측은 미래 수요를 예측하여 충분한 재고를 유지할 수 있도록 돕습니다.
• 판매 트렌드와 패턴을 분석해 재고가 부족해질 시점을 미리 파악하고, 선제적으로 재고를 보충할 수 있습니다.

재고 보유 비용 절감

• 과잉 재고는 자본을 묶어두고, 보관(창고, 보험, 노후화) 비용을 발생시킵니다.
• 예측을 통해 적시에 적정량을 주문함으로써 불필요한 재고를 줄일 수 있습니다.
• 재고 최적화는 보유 비용을 낮추고 현금 흐름을 개선합니다.

제품 폐기 감소

• 특히 신선식품 등은 과잉 재고로 인해 판매 전에 유통기한이 지나 폐기될 수 있습니다.
• 예측을 통해 판매가 느린 품목을 파악하고, 미래 판매량을 예측하여 주문 수량을 조정할 수 있습니다.
• 실제 수요에 맞춘 재고 수준은 폐기를 줄이고 수익성을 높입니다.

재고 예측의 핵심 개념

효과적인 재고 예측을 위해서는 다음 개념의 이해가 필수적입니다:

리드타임 수요

• 리드타임: 주문 후 재고를 받기까지의 기간
• 리드타임 수요: 리드타임 동안 판매되는 상품의 수량

공식:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

예시:
평균 리드타임이 5일이고, 평균 일일 판매량이 20개일 때:

lead_time_demand = 5 * 20  # 결과: 100개

즉, 리드타임 동안 100개가 판매될 것으로 예상됩니다.

판매 트렌드 측정

• 과거 판매 데이터를 분석하여 계절성, 성장 트렌드 등 패턴을 파악
• 예상 변화(예: 명절 시즌 매출 증가)에 따라 예측값 조정
• 도구: 이동평균, 전년 동기 대비, 통계 모델 등

재주문점

• 새 주문을 해야 하는 재고 수준
• 리드타임 수요와 안전 재고를 고려

공식:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

예시:
리드타임: 5일, 평균 일일 판매량: 20개, 안전 재고: 50개

reorder_point = (20 * 5) + 50  # 결과: 150개

재고가 150개에 도달하면 주문합니다.

안전 재고

• 예기치 못한 변동에 대비해 추가로 보유하는 재고
• 수요 및 공급 변동성에 대한 완충 역할

공식:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

예시:
최대 일일 판매량: 30개, 최대 리드타임: 7일, 평균 일일 판매량: 20개, 평균 리드타임: 5일

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # 결과: 110개

예상치 못한 수요 급증이나 지연을 대비해 110개의 안전 재고를 유지합니다.

재고 예측 공식

리드타임 수요 계산

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

정확한 리드타임 수요 산정은 재입고 기간 동안 충분한 재고 확보를 보장합니다.

안전 재고 계산

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

수요 및 공급의 변동성을 고려합니다.

재주문점 계산

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

재고가 안전 수준 이하로 떨어지기 전에 주문이 이뤄지도록 합니다.

재고 예측 방법의 유형

정성적, 정량적 기법 등 다양한 접근법이 있습니다:

정성적 예측

• 전문가 의견, 시장 조사, 주관적 판단에 의존
• 과거 데이터가 부족하거나 신제품일 때 적합

방법:

• 시장 조사: 설문조사, 인터뷰, 포커스 그룹
• 델파이 방법: 전문가 패널의 합의 도출

정량적 예측

• 수학적 모델과 과거 데이터를 활용
• 과거 패턴이 지속된다는 가정하에 적용

방법:

• 시계열 분석: 시간 흐름에 따른 데이터 패턴 분석
• 인과 모델: 수요와 영향 요인 간의 관계 분석

트렌드 예측

• 시간에 따른 판매 데이터의 패턴을 식별
• 수요의 증가, 감소, 안정성 예측에 유용
• 예시: 유기농 상품 판매 증가 추세 확인 시 재고 확대 필요

그래프 예측

• 차트/그래프에 판매 데이터를 시각화하여 트렌드와 패턴 파악
• 예시: 선 그래프로 계절별 매출 변동 확인

활용 사례 및 예시

재고 예측에서의 AI 및 자동화 활용

AI와 자동화 기술의 발전으로 재고 예측이 혁신적으로 변화하고 있습니다:

머신러닝 알고리즘

• 머신러닝 모델은 방대한 데이터를 분석하고, 복잡한 패턴을 파악하며, 학습을 거듭할수록 정확도가 높아집니다.
• 과거 판매, 시장 동향, 프로모션, 외부 요인(날씨, 경제 지표) 등 다양한 변수를 고려합니다.
• 새로운 데이터가 지속적으로 반영되어 예측 정확도가 향상됩니다.

AI 기반 재고 관리 시스템

주요 이점:

• 실시간 재고 추적: 재고 변동을 지속적으로 모니터링
• 자동 재주문: 재주문점에 도달하면 구매 주문 자동 생성
• 예측 분석: 데이터 분석을 통한 수요 예측

AI 자동화 및 챗봇 통합

• 고객 인사이트를 위한 챗봇:
  챗봇이 고객과 소통하며 선호도와 트렌드를 수집

  def gather_customer_feedback(): # 고객 선호도를 수집하는 챗봇 상호작용 코드 pass

• 공급업체와의 자동 커뮤니케이션:
  자동 주문으로 수작업과 지연 최소화

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # 공급업체에 구매 주문서를 생성 및 전송하는 코드 pass

• 예측 분석 통합:
  AI와 분석의 결합

  • 신흥 트렌드 파악
  • 실시간 예측 조정
  • 의사결정 고도화

예시: 재고 예측에서의 AI 활용

한 소매 기업이 AI를 재고 관리에 통합하여 판매 데이터, 소셜 미디어 트렌드, 경제 지표를 분석합니다.

• 판매 데이터: 베스트셀러 및 계절 트렌드 파악
• 소셜 미디어 트렌드: 해시태그/언급을 모니터링해 인기 상품 조기 감지
• 경제 지표: 소비 지출 변화에 맞춰 예측값 조정

AI 시스템은 재주문을 자동화하고, 시장 상황에 따라 재주문점을 동적으로 조정합니다.

얻은 효과:

• 예측 정확도 향상(품절 및 과잉 재고 감소)
• 시장 변화에 대한 대응력 향상
• 비용 절감(보유 비용 감소, 매출 손실 최소화)

AI와 자동화를 활용해 기업은 재고를 최적화하고, 수요에 맞춰 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

재고 예측 관련 연구

재고 예측은 공급망 관리에서 핵심적이며, 비용을 최소화하면서 요구사항을 예측하는 것이 목표입니다. 최근 연구들은 다음과 같습니다:

1. 비정기 수요의 확률적 예측 결합
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • 비정기 수요 예측에서 불확실성 하의 의사결정에 확률적 방법론을 강조
   • 확률적 예측의 결합을 제안해 정확성과 재고 관리를 균형 있게 함
   • 결합 접근이 단독 방법보다 우수하지만, 트레이드오프가 존재

2. 가치 기반 재고 관리
   Grzegorz Michalski

   • 재고 관리와 기업 가치 극대화 목표의 정렬
   • 가치 극대화를 통합한 수정된 접근법 제시
   • 재고전략과 재무 목표의 일치에 기여

3. 소매 재고 관리에서의 의사결정 지원을 위한 범용 프레임워크
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • 소매 재고의 총체적 의사결정 프레임워크 제안
   • 세계화와 전자상거래로 인한 복잡성 대응
   • 상품 세분화와 수요 예측 통합으로 목표 균형

4. 특성 기반 비정기 수요 예측 결합: 편향, 정확성, 재고 영향
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • 생산 시스템의 비정기 수요 예측 결합 방법에 초점
   • 정확성 및 재고 영향 개선을 위한 특성 기반 프레임워크 제시

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