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대형 자동차부품 기업 서비스 자재 수요예측
글로벌 자동차부품 기업의 서비스 자재 수요를 예측하고 재고 적정화를 최적화하는 AI 모델을 개발하여 공급망 효율화를 지원합니다.
과제 배경
- 서비스 자재는 SKU 수가 많고 수요 변동성이 커 재고 정책을 정교하게 관리해야 했습니다.
- 과잉 재고와 품절 위험을 동시에 줄일 수 있는 예측 기준이 필요했습니다.
접근 방식
- 품목군별 수요 특성을 반영한 예측 모델과 보정 규칙을 설계했습니다.
- 재고 운영 의사결정에 바로 연결할 수 있도록 리포트와 운영 기준을 함께 정리했습니다.
주요 성과
서비스 자재 운영의 불확실성을 줄이고 공급망 비용 절감을 검토할 수 있는 기반을 만들었습니다.
- 서비스 자재 수요예측 정확도 향상
- 재고 비용 절감 기대
적용 기술
ML/AIDemand ForecastingInventory Optimization
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