고급 예측을 통한 재고 비용 절감

오늘날 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 효율적인 재고 관리는 비용을 줄이고 고객 만족도를 높이는 핵심 전략적 요소입니다. 이를 달성하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 고급 예측을 통한 것입니다.

고급 예측의 필요성

고급 예측의 필요성은 설득력이 있습니다. 이는 최첨단 기술과 방법론을 활용하여 미래의 추세와 행동을 예측하고, 기업이 정보에 기반한 결정을 내리고 운영을 최적화할 수 있게 하는 전략적 접근법입니다.

통계는 모든 예측 모델의 기반이 됩니다. 그러나 고급 예측은 전통적인 통계 방법을 넘어섭니다. 다변량 분석, 베이지안 추론, 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 복잡한 통계 기법을 사용합니다. 이러한 기법들은 데이터에 대한 더 세밀한 이해를 가능하게 하며, 여러 변수와 그 상호 의존성을 고려합니다.

고급 분석 또한 고급 예측의 또 다른 기둥입니다. 이는 데이터에서 학습할 수 있는 정교한 알고리즘의 사용을 포함하며, 패턴을 식별하고 예측을 만들 수 있습니다. 기계 학습은 고급 분석의 하위 집합으로, 모델이 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시키고, 그들의 오류에서 학습하며, 그들의 예측을 정제할 수 있게 합니다.

빅 데이터 모델은 고급 예측에 필수적입니다. 빅 데이터의 등장은 기업에 방대한 정보를 제공했습니다. 고급 예측은 이 데이터를 활용하여, 빅 데이터 모델을 사용해 대규모이며 다양한 데이터 세트를 처리하고 분석합니다. 이 모델들은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리할 수 있어, 미래 추세에 영향을 미치는 요소들에 대한 보다 전체적인 관점을 제공합니다.

인공지능(AI)은 예측을 혁신적으로 변화시켰습니다. 신경망과 딥러닝 모델과 같은 AI 알고리즘은 전통적인 통계 방법으로는 모델링할 수 없는 복잡하고 비선형적인 관계를 모델링할 수 있습니다. 이들은 새로운 데이터와 변화하는 조건에 적응할 수 있어, 동적이고 불확실한 환경에서의 예측에 특히 유용합니다.

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고급 예측의 이점은 명백합니다. 맥킨지 연구에 따르면, 과거 결과가 아닌 수요의 기본 원인에 기반한 고급 예측을 가능하게 함으로써, 예측 정확도를 10에서 20퍼센트 향상시킬 수 있습니다. 이는 잠재적으로 재고 비용을 5퍼센트 줄이고 수익을 2에서 3퍼센트 증가시킬 수 있음을 의미합니다 (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

이러한 이점들은 오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 고급 예측의 가치를 강조합니다. 통계, 고급 분석, 대규모 데이터 모델, 그리고 AI를 활용함으로써, 기업들은 미래를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 그것을 형성할 수도 있습니다.

사례 연구: IKEA와 AI 기반 예측 예측

글로벌 소매 거인인 IKEA는 수요 예측의 정확성을 크게 향상시키는 고급 도구를 개발했습니다. 이 도구는 "Demand Sensing"이라고 알려져 있으며, 인공 지능을 사용하고 기존 및 새로운 데이터를 모두 활용하여 매우 정확한 예측 통찰력을 제공합니다.

Demand Sensing의 구현 전, IKEA는 과잉 재고나 재고 부족, 놓친 수익 기회, 비효율적인 자원 배분과 같은 도전에 직면했습니다. 이러한 문제들은 54개 시장에 걸쳐 450개 이상의 IKEA 매장과 전자 상거래 플랫폼에서 필요한 제품을 추정하는 IKEA의 운영 규모를 고려할 때 특히 중요했습니다.

AI 기반 예측 분석 시스템의 구현은 판매 예측의 정확성을 크게 향상시키고 예측 오류를 줄였습니다. 이 시스템은 각 제품에 대해 최대 200개의 데이터 소스를 사용하여 예측을 계산하고 미래 수요를 예측할 수 있어 더욱 똑똑하고 효과적입니다. 시스템이 고려하는 영향 요인에는 축제 기간 동안의 쇼핑 선호도, 계절 변화가 구매 패턴에 미치는 영향, 그리고 날씨 예보가 포함됩니다.

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결과는 인상적이었습니다. Demand Sensing 도구를 사용하여 IKEA는 거의 98%의 예측을 승인 받았으며, 단 2%만이 수정되었습니다. 이는 이전의 92% 승인 예측과 8% 수정된 것에 비해 큰 향상입니다.

AI를 IKEA의 공급망에 Demand Sensing 도구를 통해 구현하는 것은 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시키는 고급 예측 시스템의 변혁적인 힘을 보여줍니다.

고급 예측을 통해 줄어드는 재고 비용 요소

고급 예측은 주로 재고 비용의 두 가지 요소를 줄입니다(그림 1):

보유 비용 및 품절 비용

1. 보유 비용 보유 비용, 또는 캐리 비용이라고도 하는 것은 판매되지 않은 재고를 저장하는 데 관련된 비용입니다. 이러한 비용은 상당할 수 있으며 여러 구성 요소를 포함합니다:

보관 비용: 이것은 창고 공간, 유틸리티, 보안의 비용을 포함합니다. 기업이 보유한 재고가 많을수록 저장할 공간이 더 많이 필요합니다.

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보험 및 세금: 기업은 재고를 손실이나 손상으로부터 보호하기 위해 보험에 가입해야 합니다. 또한 지역 규정에 따라 재고에 대한 세금을 납부해야 할 수도 있습니다.

감가상각: 시간이 지남에 따라 일부 유형의 재고는 가치가 감소할 수 있습니다. 이는 특히 유통기한이 짧은 상품, 계절성 품목 또는 짧은 수명 주기를 가진 제품에 해당됩니다.

기회 비용: 재고에 묶인 돈은 새로운 비즈니스 기회에 투자하거나 부채를 갚는 등 다른 목적으로 사용할 수 있었습니다. 이것은 재고를 보유하는 기회 비용으로 알려져 있습니다.

재무제표에서 보유 비용은 일반적으로 유동 자산 섹션의 재고 아래에 나타납니다. 그러나 보유 비용의 일부 구성 요소(감가상각, 보험 및 세금과 같은)는 비용과 같은 다른 제목 아래에 나타날 수 있습니다.

2. 품절 비용: 품절 비용은 기업이 특정 품목이 소진되어 고객의 수요를 충족시키지 못할 때 발생합니다. 이러한 비용은 직접적이거나 간접적일 수 있습니다:

판매 손실: 고객이 원하는 제품을 찾을 수 없는 경우, 다른 곳에서 쇼핑을 선택할 수 있어 판매 손실로 이어질 수 있습니다.

고객 불만: 품절은 고객 불만을 초래하고 회사의 명성을 해칠 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이는 고객 충성도의 손실과 판매 감소로 이어질 수 있습니다.

긴급 배송 비용: 경우에 따라, 비즈니스는 고객 주문을 충족시키고 품절을 피하기 위해 자체 비용으로 긴급 배송을 선택할 수 있습니다.

품절 비용은 일반적으로 대차대조표에 직접적으로 나타나지 않습니다. 그러나, 이는 재무제표의 여러 영역에 간접적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 자주 발생하는 품절은 판매 수익의 감소로 이어질 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이는 순이익과 비즈니스의 전체 자본에 영향을 미칠 수 있습니다.

고급 예측 시스템은 비즈니스가 재고 수준을 최적화하고 보유 및 품절 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 수요를 정확히 예측함으로써, 비즈니스는 너무 많지도, 너무 적지도 않은 정확한 양의 재고를 보유할 수 있습니다. 이는 비용 절감, 판매 증가 및 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있습니다.

고급 예측 구현

고급 예측을 구현하는 것은 5단계를 포함합니다(그림 2):

1. 데이터 수집: 고급 예측을 구현하는 첫 단계는 역사적 판매 데이터와 프로모션 활동, 경제 지표, 시장 동향과 같은 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 빅 데이터의 등장으로, 기업들은 이제 실시간으로 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. 이 데이터는 거래 기록, 고객 상호작용, 소셜 미디어, 외부 데이터베이스와 같은 다양한 출처에서 올 수 있습니다. 수집된 데이터는 분석에 적합한 형식으로 정리되고 변환됩니다.

2. 모델 선택: 다음 단계는 비즈니스 요구에 맞는 예측 모델을 선택하는 것입니다. 이는 시계열 모델, 머신 러닝 모델 또는 둘의 조합일 수 있습니다. 시계열 모델은 시간에 따라 수집된 데이터를 분석하여 추세와 패턴을 식별하는 통계 기법입니다. 반면, 머신 러닝 모델은 데이터로부터 학습하여 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘을 사용합니다. 인공 지능(AI)은 데이터의 특성에 기반하여 가장 적절한 모델을 선택하는 과정을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다.

3. 모델 훈련: 모델이 선택되면, 이전 데이터를 사용하여 훈련해야 합니다. 이 과정에서는 모델의 매개변수를 조정하여 모델의 예측과 실제 관찰된 값 사이의 차이를 최소화합니다. 고급 분석 기술을 사용하여 이 과정을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 모델이 데이터의 기본 패턴을 정확하게 포착할 수 있도록 보장합니다.

4. 예측: 모델이 훈련된 후에는 미래 기간에 대한 예측을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이때 수요 감지가 중요한 역할을 합니다. 수요 감지는 기계 학습 및 AI를 사용하여 현재 데이터를 분석하고 미래 수요를 예측하는 방법입니다. 전통적인 예측 방법을 넘어서 실시간 데이터와 단기 예측을 포함하여 더 정확하고 시기적절한 예측을 생성합니다.

5. 검토 및 조정: 마지막 단계는 예측의 정확성을 정기적으로 검토하고 필요에 따라 모델을 조정하는 것입니다. 이는 시장 조건, 고객 행동 및 기타 요인의 변화로 인해 예측의 정확성이 시간이 지남에 따라 변할 수 있기 때문에 지속적인 과정입니다. 고급 분석을 사용하여 예측 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

이러한 단계를 따르고 대규모 데이터 모델, 인공 지능, 고급 분석, 수요 감지를 활용함으로써 기업은 운영 효율성을 향상시키고 비용을 줄이며 고객 만족도를 높일 수 있는 고급 예측 시스템을 구현할 수 있습니다. 이러한 시스템은 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 필요한 통찰력을 제공합니다.

결론

최첨단 기술과 방법론을 활용한 고급 예측은 재고 관리를 최적화하고 비용을 줄이며 고객 만족도를 향상시키는 강력한 도구로 부상했습니다. 복잡한 통계 기법, 고급 분석, 대규모 데이터 모델, 인공 지능을 활용함으로써 고급 예측은 전통적인 방법을 초월하여 기업이 미래의 추세와 행동을 더욱 정확하게 예측할 수 있게 합니다.

AI 기반 "수요 감지" 도구의 IKEA 구현 사례는 고급 예측의 변혁적인 힘을 예시합니다. 이는 판매 예측의 정확성을 크게 향상시키고, 예측 오류를 줄이며, 재고 수준을 최적화하여 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시키는 시스템의 잠재력을 보여줍니다.

고급 예측은 주로 재고 비용의 두 가지 요소인 보유 비용과 품절 비용을 줄입니다. 수요를 정확하게 예측함으로써 기업은 최적의 재고 수준을 보장할 수 있으며, 이는 비용 절감, 판매 증가 및 고객 만족도 향상으로 이어집니다.

고급 예측의 구현은 데이터 수집, 모델 선택, 모델 훈련, 예측, 그리고 모델의 정기적인 검토 및 조정과 같은 단계를 포함합니다. 이러한 단계를 따르고 빅 데이터 모델, 인공 지능, 고급 분석, 수요 감지를 활용함으로써, 기업들은 그들에게 필요한 통찰력을 제공하는 고급 예측 시스템을 구현할 수 있으며, 이를 통해 정보에 기반한 결정을 내리고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

고급 예측은 비즈니스가 미래를 예측할 수 있게 할 뿐만 아니라 그것을 형성할 수 있게 하는 전략적 접근법으로, 오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 수익성과 경쟁력을 증가시킵니다.