[한국기술뉴스] 기술의 발전으로 제조업에서 생산공정을 컨트롤하기 위한 고도화된 프로그램 및 설비 등을 사용하고 있는 추세이다.

㈜송월 또한 생산효율 및 관리업무 개선을 목적으로 스마트팩토리를 구축하여 MES를 설치 후 실행함으로써 누적 데이터로 수요를 예측하고 이에 따른 발주를 진행하고 있다. 하지만 코로나 사태와 같은 특이 외부 요인 및 사회의 변화를 보다 효과적으로 예측함으로써 재고관리의 효율성을 높이고자 하였다. 이에 ㈜송월은 서강대학교 산학협력단의 기술마케팅 활동을 통하여 수학과 김종락 교수 연구팀의 AI 수요 예측 기술을 접하였고, 기업 MES와 연동한 수요 예측 및 재고 관리를 위한 프로그램을 개발하기 위한 합동 연구를 진행하였다.

연구팀은 ㈜송월의 기간별 로우 데이터 전처리를 통해 적합한 인공지능 모델을 확보하였으며,이를 기반으로 코어 알고리즘을 개발하였다. 또한 판매 데이터뿐만 아니라 외부 데이터도 추가하여 정확도를 높였다. 이를 통한 수요의 예측은 Random Forest Regression과 XG Boost Regression의 데이터를 처리 방법으로 이루어진다.

개발된 프로그램은 수요량을 예측하여 이에 상응하는 부분을 미리 생산하여 상품의 품절 가능성을 낮춘다. 이로써 고객만족도를 높이고, 재고는 감소시킬 수 있다. 또한 매출액과 판매량을 분석하여 고객이 원하는 가격대를 추적하여 그 수요에 맞는 제품을 개발할 수 있다. ㈜송월은 해당 기술을 이전 희망하였으며, 2021년 12월 서강대학교 산학협력단과 ‘AI 기반 타올 수요 예측 알고리즘 개발 노하우(Know-How) 기술이전’ 계약을 체결하였다. 

현재 대부분의 기업에서 AI를 통한 수요 예측은 개발 단계에 있으므로, 김종락 교수의 연구 결과는 생산 업체에 유의미한 판매량 및 재고량 예측 데이터를 제공함으로써 관련 시장에서 선두를 점할 것으로 보여진다. ㈜송월 또한 사회의 다변화로 수요의 예측이 어려워지는 시점에서 소비자의 요구에 민첩하게 대응하고 비용의 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.