예측이 아닌 추측에 의존했던 기존 방식의 한계
AI 수요예측은 오늘날 소매업체들이 시장 변화에 민첩하게 대응하고 재고 및 주문관리를 최적화하기 위한 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 방대한 상품군과 지역별 수요 패턴을 다루는 데 있어, 기존 IT 시스템만으로는 복잡한 유통 환경을 관리하기엔 한계가 있었습니다. 특히 고객 수요 예측과 주문 수량 결정에서 반복적으로 발생하는 오류는 재고 과잉과 품절 문제를 동시에 야기하며 수익성에 악영향을 미치고 있었습니다.
가장 큰 문제는 수요예측의 정확도였습니다. 이 기업은 과거 주문 기록과 제품 정보를 기반으로 수요를 추정했지만, 실제 시장에서는 계절, 날씨, 프로모션, 사회적 트렌드 등 다양한 외부 요인이 수요에 영향을 주고 있었습니다. 이러한 요인들을 반영하지 못한 결과, 특히 신제품 출시 시 수요를 제대로 예측하지 못했고, 이로 인해 과잉 생산 혹은 기회손실이 반복되었습니다.
또 다른 문제는 주문 의사결정이 개별 직원의 경험과 직감에 크게 의존하고 있었다는 점입니다. 이로 인해 매장 간 주문 방식이 일관되지 않았고, 체계적인 재고 운영이 어려워졌습니다.
GITS의 AI 수요예측 솔루션 도입
이러한 운영상의 문제를 해결하기 위해, GITS는 AI 기반 수요예측 시스템을 제안했습니다. 단순한 자동화가 아닌, 지속적인 학습과 개선이 가능한 예측 모델을 구축한 것이 특징입니다. 본 시스템은 예측값과 실제 결과 사이의 오차를 실시간으로 학습하며 정확도를 점차 높여가는 구조로 설계되었습니다.
또한, 단일 알고리즘이 아닌 다양한 머신러닝 기반 모델을 비교·평가하여 가장 높은 정확도를 가진 모델을 적용함으로써, 예측 신뢰도를 극대화했습니다. 고객 수 예측, 최적 수요량 분석, 주문 수량 제안까지 전 과정이 데이터 기반으로 이뤄지며, 기존의 감에 의존하던 주문 방식에서 벗어나게 된 것입니다.
이와 함께 주문처리 시스템도 함께 개선되어, 예측 데이터를 기반으로 자동 주문 제안이 가능해졌고, 매장 관리자들은 데이터를 근거로 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
실질적인 변화와 성과
GITS의 AI 수요예측 솔루션을 도입한 후, 이 일본 소매업체는 불과 수개월 만에 운영 효율성을 눈에 띄게 개선했습니다. 첫 번째 변화는 매출 상승이었습니다. 수요 예측이 정밀해지면서 재고 부족 현상이 줄어들었고, 그동안 놓쳤던 판매 기회를 다시 확보하게 되었습니다. 이는 전체 매출의 약 7~10% 증가라는 결과로 이어졌습니다.
두 번째는 비용 절감이었습니다. 주문량의 최적화로 불필요한 재고가 줄어들면서 물류비와 보관비가 크게 감소했고, 이익률이 개선되었습니다. 특히 신제품 개발 단계에서는 시장 데이터를 기반으로 한 수요 예측이 가능해져, 제품 기획과 마케팅 전략 수립에 있어 보다 과학적인 접근이 가능해졌습니다.
무엇보다 중요한 것은, 이 시스템을 통해 기업 내부의 업무 방식 자체가 변화했다는 점입니다. 데이터에 기반한 의사결정 문화가 정착되면서, 조직 전반의 디지털 전환이 가속화되었습니다.
GITS와 함께하는 스마트 물류의 시작
AI 수요예측은 단순한 기술 도입이 아니라, 기업의 운영 전략과 문화 전반을 바꾸는 전환점이 될 수 있습니다. GITS는 다양한 산업군과 시장 특성에 맞는 맞춤형 AI 물류 솔루션을 제공하고 있으며, 실제 운영에서 성과를 증명해왔습니다.
한국 기업들도 이제는 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해, 더 이상 예측이 아닌 ‘정확한 데이터 기반의 의사결정’이 필요한 시점입니다.
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