AI 수요예측으로 재고 최적화를 실현하는 Deepflow
인블로그의 국내 SaaS 소개 캠페인으로 작성된 게시글입니다.
오늘의 SaaS: AI 수요 예측 자동화 솔루션, Deepflow
수요예측, 여전히 엑셀과 경험에 의존하고 계신가요?
제조와 유통 기업이 가장 어려워하는 의사결정 중 하나는 재고 관리입니다. 수요를 정확히 예측하지 못하면 재고가 쌓여 비용이 늘어나거나, 재고 부족으로 판매 기회를 놓치게 됩니다. 특히 수천 개의 SKU를 관리하는 기업이라면 이 문제는 더욱 복잡해집니다.
많은 기업이 여전히 엑셀 기반의 수작업으로 수요를 예측하고 있습니다. 담당자의 경험과 직관에 의존하다 보니 예측 정확도가 일관되지 않고, 계절성이나 프로모션 효과 같은 다양한 변수를 반영하기 어렵습니다. 원자재 구매 시점을 결정하는 일도 마찬가지입니다. 가격 변동을 예측하지 못하면 불필요한 비용이 발생합니다.
복잡한 수요예측을 자동화하는 AI 플랫폼, Deepflow
임팩티브AI의 Deepflow는 고도화된 예측 기술을 활용해 복잡한 수요예측 과정을 자동화하고, 재고 관리 최적화와 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 플랫폼입니다.
임팩티브AI는 수요 및 가격 예측 전문 AI 기업으로, 5년간 제조, 유통, 식품, 제약 등 다양한 산업에서 20개 이상의 프로젝트를 수행했습니다. 224개의 머신러닝 및 딥러닝 모델을 보유하고 있으며, 67건의 수요예측 관련 특허를 출원했습니다. 이는 글로벌 기준으로도 최상위 수준의 기술력입니다.
예측부터 실행까지 이어지는 핵심 기능
Deepflow는 두 가지 핵심 예측 서비스를 제공합니다. Deepflow Forecast는 향후 6~12개월의 제품 판매량과 출고량을 예측하며, 각 SKU별 패턴에 맞춤화된 모델을 적용합니다. Deepflow Materials은 원자재의 미래 가격을 예측해 최적의 구매 시점 결정을 돕습니다.
특히 최근 추가된 LLM 기반 인사이트 리포트는 생성형 AI를 활용해 과거 판매 추이와 패턴을 분석하고, 세일즈, 마케팅, SCM 등 부서별로 최적화된 실행 전략을 자동으로 제안합니다. 실무자들은 복잡한 데이터 해석과 보고서 작성에 시간을 쏟지 않고 전략적 의사결정에 집중할 수 있습니다.
BI 대시보드는 재고 부족이나 과잉이 예상되는 제품을 한눈에 확인할 수 있도록 시각화하고, 재고 소진일수와 적정 생산량을 자동으로 계산합니다. MI 대시보드는 환율, 원자재 가격, 글로벌 경제 지표 등을 제공하며, 환율과 유가에 대한 3개월 단기 AI 예측 기능도 지원합니다.
실제 도입 기업들이 경험한 성과
AI 기반 수요예측으로 효율적인 글로벌 운영 확보
글로벌 명품 패션 브랜드 M사는 빠르게 변화하는 트렌드와 지역별 상이한 소비 패턴 속에서 재고 과잉 및 품절 리스크를 관리하고자 SKU 및 지역 단위의 정교한 수요예측 체계 구축을 목표로 임팩티브AI의 Deepflow Forecast를 도입했습니다.
M사는 내부 판매 데이터는 물론 환율, 소비자 행동 지표, 거시 경제 지표 등 폭넓은 외부 데이터를 활용했으며, 딥플로우의 224개 모델 중 M사 특성에 최적화된 84개 모델(Boosting Regressor, Prophet 등)을 적용하여 비선형적 수요 패턴과 외부 변수 간 복잡한 상호작용을 학습시켰습니다.
그 결과, 지역별 시장 차이, 글로벌 소비 관심도와 함께 특히 소비자 행동 중심의 패턴이 수요 변동의 핵심 요인임을 밝혀내며 전체 SKU 기준 평균 예측 정확도 81.3%(주요 제품군 83.6%)를 달성했습니다.
이를 통해 M사는 데이터 기반의 재고 운영, 발주 및 프로모션 전략 수립을 위한 견고한 기반을 마련했으며, 향후 AI 기반 수요예측 체계를 확대 적용하여 글로벌 운영 효율성을 극대화할 중요한 전환점을 맞이할 것으로 기대하고 있습니다.
원자재 가격 예측 정확도 98.5% 달성
국내 건설사 B사는 급격한 원자재 가격 변동성과 글로벌 공급망 불안정으로 인한 구매 의사결정의 불확실성을 해소하고 제조 원가를 절감하기 위해 임팩티브AI의 Deepflow Materials를 도입하여 AI 원자재 예측 검증 프로젝트를 진행했습니다.
이 프로젝트는 철근, 전기동, 열연코일, 유연탄 등 주요 원자재 가격을 예측하는 것을 목표로 했으며, 원자재 가격 데이터뿐만 아니라 공급 및 시장 데이터, 환율, 금리 등의 글로벌 경제지표까지 광범위하게 활용했습니다. Deepflow는 데이터 간 상관관계를 분석하여 예측 정확도에 영향을 미치는 중요 변수들을 모델에 반영했습니다.
딥플로우의 224개 예측 모델 중에서는 B사의 데이터와 주요 원자재 특성 및 변수 구조에 최적화된 XGBoost, LSTM, Transformer 계열 모델 등이 선별 적용되었습니다. 이로써 복잡한 가격 변동 요인과 비선형 시계열 패턴을 정량적으로 해석하고 예측 근거를 투명하게 설명할 수 있었습니다.
그 결과, 원자재 가격 예측 정확도를 최대 98.5% (평균 96% 이상) 달성하여 데이터 기반의 명확한 구매 전략 수립 및 전략적인 경영 의사결정의 가능성을 확인했습니다. B사는 Deepflow를 통해 원자재 구매 및 재고 비용 절감과 함께 더욱 전략적인 경영 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
AI 수요예측이 만드는 실질적인 변화
임팩티브AI는 Deepflow를 단순한 예측 도구를 넘어 종합 의사결정 지원 플랫폼으로 계속 발전시켜 나가고 있습니다. 생성형 AI 기술을 더욱 깊이 통합하고, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 솔루션을 지속적으로 개발할 계획입니다.
수요예측의 어려움으로 고민하고 계신다면, 임팩티브AI와 함께 해결 방법을 찾아보시기 바랍니다. 임팩티브AI는 200개 이상의 고급 딥러닝·머신러닝 모델, 67건의 예측 특허 기술뿐만 아니라 예상하기 어려운 관세, 코로나 등에 대처하는 블랙스완 방법론, 데이터 부족 문제를 해결하는 증강 기법 등 독보적인 기술력으로 예측 오차를 최소화하고 있습니다.
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