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AI 기반 배정 조기경보 및 의사결정 지원 시스템

센터별 재고 편중, 출고 급증, 생산 공백 등 배정 필요 징후를 조기에 감지하여 선제적인 배정 준비를 지원하는 시스템

기획/PM데이터 분석AI/ML도메인 전문성
제안자 · 최수지 (S&OP팀)

상세 설명

현재 배정 운영은 가수요가 발생하고 전체 재고가 부족해진 이후, 특정 센터가 물량을 선점하거나 센터별 재고 편차가 확대된 시점에 시작되는 경우가 많습니다. 이로 인해 배정 시행 전에 일부 센터의 재고가 이미 과도하게 집중되거나, 다른 센터에서는 출고 가능한 물량이 부족해지는 문제가 발생합니다. 본 아이디어는 SKU별 센터 재고, 센터별 재고 비중, 최근 일별 출고량 및 증가 속도, 생산계획, 다음 생산일, 안전재고 등의 데이터를 분석하여 평소와 다른 이상 징후를 조기에 탐지하는 시스템입니다. 예를 들어 최근 출고량이 평시 대비 급격히 증가하거나, 특정 센터의 재고 비중이 평소보다 과도하게 높아진 경우, 또는 현재 출고 속도 대비 생산 및 재고가 충분하지 않은 경우 배정 검토 필요도를 ‘관찰·주의·긴급’ 단계로 표시합니다. 또한 AI가 경보 발생 원인과 확인이 필요한 사항을 요약하여, S&OP 담당자가 배정 여부와 준비 시점을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 지원합니다. AI가 배정 시행을 자동 결정하는 방식이 아니라, 배정 필요 가능성이 높아지는 징후를 사전에 제시하고 최종 의사결정은 담당자가 수행하는 구조로 구현하고자 합니다.

🎯 해결하려는 문제

가수요와 출고 급증을 사전에 인지하지 못해 배정 검토가 늦어지고, 배정 시작 전 특정 센터의 재고 집중 및 센터별 물량 불균형이 이미 발생하는 문제를 해결하고자 합니다.

✨ 기대 효과

배정 필요 징후를 조기에 파악하여 영업·생산·물류와 사전 협의를 시작할 수 있으며, 특정 센터의 물량 선점과 센터별 재고 불균형을 완화할 수 있습니다. 또한 배정 준비 및 시행 시점을 앞당겨 결품과 긴급 대응을 줄이고, 담당자의 경험에 의존하던 배정 판단을 데이터 기반으로 보완할 수 있습니다.

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S&OP화이팅26. 7. 16. 오후 3:35

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