머신러닝과 인공지능을 활용한 재고관리 개선방안

인공지능(AI)은 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 향상시켜 수요 예측, 재고 수준 최적화 및 폐기물 감소에 도움을 줄 수 있습니다.

오늘날 디지털 시대에 재고를 효율적이고 정확하게 관리하는 것은 많은 기업들이 직면하고 있는 과제입니다. 인공지능(AI)을 활용하면 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 높일 수 있어 수요 예측, 재고 수준 최적화, 폐기물 감소 등에 도움이 됩니다. 자세한 내용을 살펴보고 실제 사례를 들어보겠습니다.

AI는 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 재고 관리에서 이것은 제품 수요 예측, 판매 패턴 파악, 이상 감지 및 재고 권장 사항과 같은 능력으로 해석됩니다. 다음은 AI를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법입니다:

 

 

머신러닝과 인공지능을 활용한 재고관리 개선방안

 

 

인벤토리 최적화

재고 최적화는 적재적소와 시간에 적정한 재고량을 확보하는 것으로 AI는 과거의 판매량 데이터를 분석하여 미래의 판매량을 예측하고 각 제품의 재고량을 최적으로 추천함으로써 이 작업을 도울 수 있습니다.

재고 최적화에는 AI가 특히 유용할 수 있는 몇 가지 주요 측면이 있습니다:

 

 

점 재정렬 계산

AI는 재고를 다시 주문할 최적의 시간을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 지점은 이상적으로는 재고가 부족하여 판매를 놓치기 전에 도달해야 합니다. 머신 러닝(ML) 알고리즘은 리드 타임, 수요 변동성 및 서비스 수준과 같은 요소를 고려하여 재주문 지점을 계산할 수 있습니다.

다음은 평균 수요, 리드 타임 및 안전 재고가 주어진 리오더 포인트를 계산하는 간단한 Python 함수의 예입니다:

def calculate_reorder_point(average_daily_demand, lead_time_days, safety_stock):

    return average_daily_demand * lead_time_days + safety_stock



# Assuming average daily demand = 20 units, lead time = 7 days, safety stock = 30 units

reorder_point = calculate_reorder_point(20, 7, 30)

print(f"The reorder point is {reorder_point} units")

 

 

 

안전재고 산정

세이프티 스톡은 수급 변동에 따른 스톡아웃 위험을 줄이기 위해 재고를 보유하고 있는 품목의 추가 수량으로, AI는 과거 데이터를 활용하여 수요 및 공급 리드 타임의 변동성을 계산하고 적정 수준의 세이프티 스톡을 결정할 수 있습니다.

수요 및 공급 변동성과 원하는 서비스 수준(Z)을 고려하여 Python에서 안전 재고를 계산할 수 있는 방법은 다음과 같습니다:

def calculate_safety_stock(demand_stddev, lead_time_stddev, service_level_Z):

    return service_level_Z * (demand_stddev**2 * lead_time_stddev**2)**0.5



# Assuming standard deviation of demand = 5 units, lead time stddev = 2 days, Z = 1.96 (for 95% service level)

safety_stock = calculate_safety_stock(5, 2, 1.96)

print(f"The safety stock is {safety_stock} units")

 

 

다중 Echelon 인벤토리 최적화

다수의 저장 위치(echelon)를 가진 공급망에서 AI는 각 위치의 재고 수준을 최적화하여 총 비용을 최소화할 수 있도록 도울 수 있습니다. 이를 Multi-Echelon Inventory Optimization(MEIO)라고 합니다. AI 알고리즘은 각 위치의 수요, 위치 간 리드 타임, 각 위치의 비용 등의 요소를 고려하여 최적의 재고 수준을 추천할 수 있습니다.

MEIO를 구현하는 것은 복잡하고 보통 전문화된 소프트웨어가 필요합니다. 그러나 높은 수준에서 프로세스에는 모든 위치에서 총 재고 비용을 최소화하려는 반복 최적화 알고리즘이 포함될 수 있습니다.

AI는 필요할 때 제품이 항상 재고가 있도록 보장함으로써 재고를 최적화하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시키는 강력한 도구를 제공합니다. AI를 통해 기업은 단순한 경험칙을 넘어 수요 변동성 및 공급망 구조와 같은 복잡한 요소를 고려한 데이터 기반 재고 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

장치 관리

특히 수백 대 또는 수천 대의 장치를 사용하는 대규모 조직에서는 장치와 장치의 위치를 관리하는 것이 쉽지 않은 작업이 될 수 있습니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 장치를 효과적으로 모니터링하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 장치가 체크아웃되었을 때 누가 체크아웃했고, 장치가 어디에 있는지, 언제 반환해야 하는지 추적할 수 있습니다.

다음은 기기 관리 개선을 위해 AI를 활용할 수 있는 방법입니다:

 

 

사용자 식별 및 기기 체크아웃

AI는 기기를 체크아웃하는 사용자를 식별하고 인증하는 데 활용될 수 있어 무단 접근의 위험성을 줄일 수 있습니다. 이는 안면 인식 또는 지문 인식과 같은 생체 인식 시스템과 AI를 통합하여 수행할 수 있습니다.

다음은 얼굴 인식 라이브러리를 사용하여 Python에서 얼굴 인식을 사용하는 방법에 대한 기본적인 예입니다:

import face_recognition



known_user_image = face_recognition.load_image_file("known_user.jpg")

unknown_user_image = face_recognition.load_image_file("unknown_user.jpg")



# Encoding the features of known and unknown images

known_user_encoding = face_recognition.face_encodings(known_user_image)[0]

unknown_user_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_user_image)[0]



# Comparing the faces and returning True if they match

face_match = face_recognition.compare_faces([known_user_encoding], unknown_user_encoding)



print(face_match)  # Prints [True] if the faces match, else [False]

 

 

 

장치 위치 추적

기기의 위치를 추적하기 위해 인공지능은 GPS나 RFID와 같은 기술과 결합될 수 있습니다. 기기는 위치 데이터를 전송할 수 있는데, 이 데이터는 움직임을 추적하거나 이상 징후를 탐지하기 위해 인공지능 알고리즘을 사용하여 처리될 수 있습니다.

다음은 AI를 사용하여 장치가 특정 지리적 영역을 벗어났는지 여부를 감지하는 예입니다(지오펜싱이라고 알려진 프로세스):

def device_in_area(device_location, area_boundaries):

    # Check if the device's location is within the area's latitude and longitude boundaries

    return (area_boundaries['min_latitude'] <= device_location['latitude'] <= area_boundaries['max_latitude'] and

            area_boundaries['min_longitude'] <= device_location['longitude'] <= area_boundaries['max_longitude'])



# Assuming area_boundaries is a dictionary with 'min_latitude', 'max_latitude', 'min_longitude', and 'max_longitude' keys

# And device_location is a dictionary with 'latitude' and 'longitude' keys



if not device_in_area(device_location, area_boundaries):

    print("Device has left the designated area!")

 

 

 

장치 상태 및 유지보수 예측

AI는 사용시간, 오류율, 유지보수 기록 등의 변수를 포함한 이력 데이터에 대한 모델 학습을 통해 기기 유지보수 요구를 예측할 수 있습니다.

Python에서 유지보수 요구사항을 예측하기 위해 간단한 선형 회귀 모델을 교육한 예는 다음과 같습니다:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split



# Assuming you have a DataFrame 'df' with 'Hours_Used' and 'Maintenance_Required' (in hours)

X = df['Hours_Used'].values.reshape(-1, 1)

y = df['Maintenance_Required'].values



# Splitting data into training and testing sets

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)



# Training the model

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)



# Predicting the maintenance

maintenance_prediction = model.predict(X_test)

 

​

결론적으로, AI와 ML은 프로세스를 자동화하고 효율화함으로써 기기 관리를 크게 향상시킬 수 있으며, 이는 비용 절감, 기기 보안 향상, 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다.

 

 

수요예측

수요 예측은 제품이나 서비스의 미래 판매를 예측하는 과정입니다. 그런 다음 이러한 예측을 사용하여 부족과 재고 과잉을 방지하고 수요를 충족시키기 위해 충분한 재고를 보유할 수 있습니다.

수요 예측에 사용할 수 있는 다양한 인공지능 및 기계 학습(ML) 모델과 방법이 있습니다:

 

 

시계열 예측

가장 일반적인 방법 중 하나는 시계열 예측으로, 이전에 관측한 값을 기반으로 미래의 값을 예측하는 것입니다. 시계열 예측을 위한 모델로는 ARIMA(자기회귀 통합 이동 평균), SARIMA(계절 ARIMA), LSTM(Long-Short-Term Memory) 등이 있습니다.

파이썬의 statsmodels 라이브러리를 이용한 간단한 ARIMA 모델의 예는 다음과 같습니다:

import pandas as pd

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA



# Assuming you have a DataFrame 'df' with a DateTimeIndex and a 'Sales' column

# Fit an ARIMA model

model = ARIMA(df['Sales'], order=(1, 1, 1)) # Parameters are for (p, d, q) for ARIMA

model_fit = model.fit()



# Forecast sales for the next 10 days

forecast = model_fit.forecast(steps=10)

print(forecast)

 

 

 

회귀 모형

선형 회귀, 의사결정 트리 및 지원 벡터 머신과 같은 회귀 모델도 수요 예측에 사용할 수 있습니다.

이러한 모델은 하나 이상의 입력 특성(예: 가격, 계절 등)을 기반으로 지속적인 결과(수요)를 예측합니다

scikit-learn의 Decision Tree Regressor를 사용하는 예는 다음과 같습니다:

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor



# Assume you have a DataFrame 'df' with 'Sales', 'Price' and 'Season' columns

X = df[['Price', 'Season']]

y = df['Sales']



# Splitting data into training and testing sets

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)



# Training the model

regressor = DecisionTreeRegressor()

regressor.fit(X_train, y_train)



# Predicting the sales

y_pred = regressor.predict(X_test)

 

 

 

딥 러닝 모델

RNN(Recurrent Neural Networks) 및 CNN(Convolutional Neural Networks)과 같은 딥 러닝 모델은 복잡한 패턴과 여러 변수를 처리할 수 있으므로 복잡한 수요 예측 작업에 적합합니다.

다음은 Keras로 구현된 간단한 RNN의 예입니다:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, SimpleRNN



# Assuming X_train and y_train are your training data, reshaped for RNN input

# Initialize the model

model = Sequential()



# Add an RNN layer with 10 units

model.add(SimpleRNN(10, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))



# Add an output layer with 1 unit (for the sales prediction)

model.add(Dense(1))



# Compile the model

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')



# Train the model

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1)

 

 

AI 기반의 수요예측은 대량의 데이터와 복잡한 패턴을 처리할 수 있어 기존의 예측방법보다 우수하며, 실시간 예측이 가능하여 빠르게 진행되는 시장에서 유용하게 활용될 수 있지만, 이러한 모델들은 학습된 데이터만큼만 우수하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 효율적인 수요예측을 위해서는 정확하고 포괄적인 데이터 수집이 중요합니다.

 

 

결론

위의 예들은 AI가 재고 관리를 개선하기 위해 실제 시나리오에서 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다. AI의 힘은 데이터를 통해 학습하고 미래 트렌드를 예측하며 프로세스를 자동화하는 능력에 있습니다. 재고 관리에 AI를 구현함으로써 기업은 보다 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.