Rudrendu Kumar Paul, Bidyut Sarkar 작성

공급망 관리의 미래 수용: 수요 예측에 대한 AI의 혁신적인 영향과 글로벌 불확실성을 탐색할 수 있는 잠재력에 대한 탐구.

출처: Anodot의 시계열 예측

테이크 아웃 :

• 과거에는 유용했지만, 전통적인 수요 예측 방법은 오늘날 급변하는 시장 환경에서 한계에 직면해 있습니다.
• AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 식별할 수 있는 수요 예측에 대한 보다 정교한 접근 방식을 제공합니다.
• AI 기반 수요 예측은 소매, 생명 과학/제약, 반도체 및 핀테크를 포함한 다양한 산업에서 최적화된 재고 관리, 낭비 감소 및 수익성 증가로 이어질 수 있습니다.
• COVID-19 팬데믹과 같은 글로벌 불확실성은 수요 예측에 상당한 어려움을 야기하지만 AI는 이러한 불확실성을 탐색하는 데 중요할 수 있습니다.
• 공급망 관리에서 수요 예측의 미래는 AI 기술의 지속적인 발전과 적용에 크게 영향을 받을 가능성이 높습니다.

공급망 관리의 역동적인 세계에서 수요 예측은 운영 효율성을 만들거나 깨뜨릴 수 있는 중요한 구성 요소이자 핵심 요소입니다. 그것은 수요와 공급의 균형을 맞추는 섬세한 춤이며 전통적으로 도전으로 가득 차 있습니다. 기존의 수요 예측 방법은 과거에는 그 목적을 달성했지만 빠르게 변화하는 시장 환경에 직면하여 점점 더 한계를 드러내고 있습니다. 종종 간단한 통계 모델과 수동 입력에 의존하는 이러한 방법은 수요를 정확하게 예측하는 데 도움이 필요하므로 재고 과잉, 재고 부족 및 운영 비용 증가와 같은 비효율성을 초래합니다.

이 기사는 이러한 과제를 탐구하고 전통적인 수요 예측 방법의 단점을 탐구하고 보다 혁신적이고 기술 중심적인 접근 방식에 대한 논의의 장을 마련하는 것을 목표로 합니다. 초점은 인공 지능(AI)과 기계 학습이 공급망 관리의 이 중요한 측면을 어떻게 혁신할 수 있는지에 있습니다.

전통적인 시계열 기반 수요 예측 모델

출처: 운영 관리의 예측

전통적인 수요 예측의 과제

기본적으로 수요 예측은 미래를 예측하려는 시도입니다. 전통적인 방법은 일반적으로 이 데이터를 미래로 추정하기 위해 통계 모델을 사용하여 과거 판매 데이터에 의존했습니다. 시계열 분석 및 인과 모델과 같은 이러한 모델은 수년 동안 수요 예측의 중심이었습니다. 그러나 이러한 전통적인 방법에는 고유한 한계가 있습니다. 그들은 종종 과거의 패턴이 계속될 것이라고 가정하는데, 이는 급변하는 시장 환경에서 오해의 소지가 있을 수 있는 가정입니다. 또한 이러한 모델은 시장 동향, 경제 지표, 수요에 큰 영향을 미칠 수 있는 예상치 못한 이벤트와 같은 외부 요인을 통합하는 데 도움이 필요합니다.

이러한 제한 사항은 공급망 관리에 중대한 문제를 야기합니다. 부정확한 수요 예측은 과잉 재고 또는 재고 부족으로 이어질 수 있으며 이는 심각한 영향을 미칩니다. 과잉 재고는 판매되지 않은 재고에 자본을 묶고 보관 비용을 증가시키는 반면, 재고 부족은 판매 기회를 놓치고 고객 관계를 손상시킬 수 있습니다. 또한 이러한 문제는 고립된 사건이 ​​아니라 공급망 전체에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 부정확한 수요 예측은 생산 일정을 방해하여 비효율성과 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 주문량의 예상치 못한 변화가 이러한 파트너십에 부담을 줄 수 있으므로 공급업체 관계에도 영향을 미칠 수 있습니다.

본질적으로 전통적인 수요 예측 방법의 한계는 도미노 효과를 일으켜 공급망 운영의 효율성과 수익성을 저해할 수 있는 일련의 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 배경에서 AI 기반 수요 예측의 잠재력이 빛나기 시작하여 미래 수요를 예측하는 보다 강력하고 정확한 접근 방식을 제공합니다.

솔루션: AI 기반 수요 예측

전통적인 수요 예측 방법의 한계가 점점 더 명백해짐에 따라 인공 지능과 기계 학습의 힘을 활용하는 새로운 접근 방식이 등장하고 있습니다. 이러한 기술은 수많은 분야에 혁신을 가져왔으며 이제 수요 예측을 변화시킬 태세를 갖추고 있습니다.

인공 지능, 특히 기계 학습은 수요 예측에 새로운 수준의 정교함을 제공합니다. 종종 단순한 가정에 의존하는 기존 방법과 달리 기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 과거 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 식별하며 이러한 패턴에서 학습하여 미래 수요에 대한 정확한 예측을 할 수 있습니다. 또한 이러한 알고리즘은 시장 동향에서 경제 지표에 이르기까지 다양한 외부 요소를 통합하여 보다 포괄적인 수요 보기를 제공할 수 있습니다.

기술적인 관점에서 수요 예측에 사용되는 일반적인 기계 학습 모델에는 회귀와 같은 시계열 모델과 순환 신경망(RNN) 및 장기 단기 메모리 네트워크(LSTM)와 같은 딥 러닝 모델이 포함됩니다. 이러한 모델은 판촉, 가격, 계절성 및 외부 요인과 같은 수요 동인을 캡처하는 과거 판매 데이터 및 엔지니어링된 기능에 대해 학습됩니다. 모델은 예측을 생성하고 주문 및 재고 계획 엔진에 연결하는 생산 시스템에 배포되기 전에 엄격한 검증 및 테스트를 거칩니다.

모니터링, 재교육 및 모델 개선은 시간이 지남에 따라 예측 정확도를 유지하는 데 중요합니다. 데이터 품질, 개념 드리프트 및 모델 저하와 관련된 문제를 관리해야 합니다. 그러나 올바른 ML 아키텍처, 파이프라인 및 인프라를 사용하면 AI 기반 수요 예측이 상당한 가치를 제공할 수 있습니다.

이 AI 기반 접근 방식의 이점은 다양합니다. 보다 정확한 수요 예측을 제공함으로써 AI는 재고 관리를 최적화하여 적시에 적절한 양의 재고를 보유하도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 과잉 재고로 인한 낭비를 줄이고 재고 부족으로 인한 판매 기회를 놓칠 수 있습니다. 또한 AI는 수요 예측의 정확성을 개선하여 생산 일정을 간소화하고 공급업체 관계를 개선하여 운영 효율성과 수익성을 높일 수 있습니다.

요컨대 AI 기반 수요 예측은 공급망 관리에서 중요한 진전을 나타냅니다. 기업은 인공 지능과 머신 러닝의 힘을 활용하여 기존 방법의 한계를 극복하고 더 정확하고 효율적으로 수요 예측의 복잡성을 탐색할 수 있습니다.

여러 산업에 걸친 응용 프로그램 및 사례 연구

소매업

AI 기반 수요 예측을 구현한 유명 온라인 소매업체의 사례를 생각해 보십시오. 다양한 제품과 변동하는 수요에 직면한 이 소매업체는 과거 판매 데이터와 시장 동향을 분석하기 위해 기계 학습 알고리즘으로 전환했습니다. 그 결과 예측 정확도가 크게 향상되어 재고 수준이 최적화되고 보관 비용이 절감되며 제품 가용성이 향상되어 판매가 증가했습니다.

출처: 제약 기술

생명 과학/제약 산업

생명 과학 및 제약 산업에서 AI 기반 수요 예측은 활성 구성 요소 공급 관리에 대한 가능성을 보여주었습니다. 선도적인 제약 회사는 기계 학습을 사용하여 질병 유병률, 시장 동향 및 규제 변화를 고려하여 다양한 기능 구성 요소에 대한 수요를 예측했습니다. 이 접근 방식은 보다 효율적인 생산 계획으로 이어져 중요한 의약품의 적시 가용성을 보장하고 만료된 구성 요소의 낭비를 줄였습니다.

반도체 산업

특히 미국의 칩 독립법과 관련하여 반도체 산업은 또 다른 강력한 예를 제공합니다. 지능형 제조의 과제와 칩 독립성의 필요성에 직면한 주요 반도체 제조업체는 AI 기반 수요 예측을 구현했습니다. 이를 통해 회사는 다양한 칩에 대한 수요를 더 잘 예측하고 생산 일정을 최적화하며 공급 부족 위험을 줄일 수 있었습니다.

핀테크 산업

핀테크 업계에서는 AI 기반 수요예측을 활용해 금융시장 동향을 예측해왔다. 핀테크 스타트업은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과거 시장 데이터를 분석하고 미래 추세를 예측하여 투자자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원했습니다. 이는 신생 기업의 서비스 제공을 개선했을 뿐만 아니라 플랫폼에 더 많은 사용자를 유치하여 수익성 향상에 기여했습니다.

이러한 사례 연구는 다양한 산업에서 AI 기반 수요 예측의 잠재력을 보여줍니다. 보다 정확하고 포괄적인 수요 예측을 제공함으로써 AI는 기업이 운영을 최적화하고 낭비를 줄이며 수익성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

글로벌 불확실성이 수요예측에 미치는 영향

COVID-19 대유행, 전쟁 또는 경기 침체와 같은 글로벌 불확실성은 수요 예측에 상당한 어려움을 야기합니다. 이러한 이벤트는 기존 시장 추세를 방해하고 예측할 수 없는 수요 변동을 유발할 수 있으므로 기존의 예측 방법으로는 정확한 예측을 제공하기 어렵습니다.

방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 식별하는 능력을 갖춘 인공 지능은 이러한 불확실성을 탐색하는 데 중요할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 전개되는 이벤트에 대한 실시간 정보를 포함하여 광범위한 데이터를 통합하여 그에 따라 수요 예측을 조정할 수 있습니다.

또한 AI는 불확실성이 있는 동안 시장 동향의 범위를 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다. 유사한 이벤트가 과거에 수요에 어떤 영향을 미쳤는지 분석함으로써 AI는 잠재적인 시장 반응에 대한 통찰력을 제공하여 기업이 그에 따라 전략을 조정할 수 있도록 돕습니다. AI는 불확실한 세상에서 수요 예측의 복잡성을 관리하기 위한 강력한 도구를 제공하고 기업이 이러한 과제를 탐색하는 데 필요한 민첩성과 탄력성을 제공합니다.

결론

이 기사의 AI 기반 수요 예측에 대한 탐구는 공급망 관리의 변혁적 잠재력을 강조합니다. 기업은 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 기존 예측 방법의 한계를 극복하고 미래 수요에 대한 보다 정확하고 포괄적인 예측을 제공할 수 있습니다.

이러한 기술은 소매 산업의 방대한 제품 배열 관리에서 제약 부문의 활성 구성 요소의 적시 공급 보장에 이르기까지 수요 예측의 복잡성을 탐색하는 방법을 제공합니다. 또한 AI는 글로벌 불확실성을 탐색하기 위한 강력한 도구를 제공하여 기업이 급변하는 시장 상황에 적응할 수 있는 민첩성과 탄력성을 제공합니다.

저자에 관하여

루드렌두 쿠마르 폴 링크드인

Rudrendu Kumar Paul은 여러 분야에서 15년 이상의 경험을 가진 AI 전문가이자 Applied ML 산업 전문가입니다. 현재 Walmart의 데이터 과학 팀에서 AI 전문가로 근무하고 있으며 PayPal 및 Staples와 같은 글로벌 기업에서 중요한 역할을 담당했습니다. Rudrendu의 전문 능력은 인공 지능, 응용 기계 학습, 데이터 과학 및 고급 분석 애플리케이션을 포함한 다양한 분야를 포괄합니다. 그는 광고, 소매, 전자상거래, 핀테크, 물류, 전력 시스템, 로봇 공학과 같은 다양한 분야의 여러 사용 사례에 AI를 적용했습니다.

그의 전문적인 업적 외에도 Rudrendu는 여러 글로벌 스타트업 대회에서 심사위원 및 전문가로서 스타트업 생태계에 적극적으로 기여하고 있습니다. 그는 IEEE, Elsevier, Springer Nature와 같은 저명한 학술지를 검토하고 University of California, Riverside에서 자문위원으로 활동하고 있습니다.

Rudrendu는 Boston University에서 MBA, 데이터 과학 석사 및 전기 공학 학사 학위를 받았습니다.

비듀트 사카르 링크드인

존경받는 IT 전문가인 Bidyut Sarkar는 생명 과학 및 산업 제조 산업에서 뛰어난 전문 지식을 보유하고 있습니다. IBM에서 20년 동안의 풍부하고 보람 있는 경력을 통해 Sarkar는 업계 경험, AI 및 분석에 대한 포괄적인 지식, 전략적 솔루션 기술의 고유한 융합을 연마했습니다. 주목할 만한 성과에는 IBM의 '고객 및 파트너 성공 상 – 2023' 및 'Growth Award -2023'과 같은 권위 있는 상이 포함됩니다.

그의 전문 지식은 위조 의약품과 같은 문제를 해결하고 AI/ML 기반 예측 수요 및 자동 보충 기능을 시작하여 미국의 대형 제약 회사에 상당한 영향을 미쳤습니다. AI를 활용하여 사이버 보안을 강화하고 전 세계적으로 약물 안전을 보장했습니다.

그의 경험은 여러 국가에 걸쳐 있으며 글로벌 조직 과제에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다. 고급 제조 및 공급망 혁신에 대한 확고한 이해를 바탕으로 Sarkar는 업계의 중요한 글로벌 과제에 AI 기반 솔루션을 계속 적용하고 있습니다.

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