KR102518108B1 - 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법 - Google Patents

빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102518108B1
KR102518108B1 KR1020210065800A KR20210065800A KR102518108B1 KR 102518108 B1 KR102518108 B1 KR 102518108B1 KR 1020210065800 A KR1020210065800 A KR 1020210065800A KR 20210065800 A KR20210065800 A KR 20210065800A KR 102518108 B1 KR102518108 B1 KR 102518108B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
order
inventory
information
module
product
Prior art date
Application number
KR1020210065800A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220158191A (ko
Inventor
채성수
Original Assignee
(주)애버커스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)애버커스 filed Critical (주)애버커스
Priority to KR1020210065800A priority Critical patent/KR102518108B1/ko
Publication of KR20220158191A publication Critical patent/KR20220158191A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102518108B1 publication Critical patent/KR102518108B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법에 있어서, 하나 이상의 단말기와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보 포함하는 주문정보 수신하는 수신모듈; 상기 수신모듈을 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트로부터 주문확인정보를 수신하는 주문모듈; 상기 주문모듈을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 재고검출모듈; 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고 예측수량을 검출하는 재고예측모듈; 및 상기 재고예측모듈에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 가장 최신의 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고 예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 생산량검출모듈;을 포함하는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 주문의 상태 변경과 동시에 현재 비축하고 있는 재고와 기존 유사한 환경에서 얻어진 빅데이터를 통한 예측수요를 통해 재고를 파악함으로써 보다 실시간 주문에 빠른 배송이 가능하고, 재고부족으로 인한 기회손실을 최소화하는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.

Description

빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법{system and method for Appropriate inventory prediction through big data}
본 발명은 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하나 이상의 단말기와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보 포함하는 주문정보 수신하는 수신모듈; 상기 수신모듈을 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트로부터 주문확인정보를 수신하는 주문모듈; 상기 주문모듈을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 재고검출모듈; 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고 예측수량을 검출하는 재고예측모듈; 및 상기 재고예측모듈에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 가장 최신의 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고 예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 생산량검출모듈;을 포함하는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 재고예측 시스템에 관한 것이다.
기존의 물류방식은 인맥에 의존한 영업으로 정보의 폐쇄성과 기반 시스템의 부족으로 비효율적인 물류에 의해 물류비의 절감을 기대하기 어려웠고, 물류의 수요를 통합 관리함으로써 얻어지는 막대한 물류비의 절감효과를 가져오지 못했다.
따라서, 기업에서는 기업간의 정보의 폐쇄성으로 인해 기업의 부품의 구매, 생산, 판매까지의 모든 과정을 수립하고, 고객의 수요계획 및 물류 현황을 체계적으로 정리하며, 제품의 흐름을 원활하고 효율적으로 수행할수 있도록 해주는 SCM 구현이 어려웠다.
재고를 처분하는 기존의 방법은 많은 경우 음성적인 방법을 통해 처분이 이루어져 세무회계상의 문제점 및 생산자의 대의적 이미지를 저하시키는 등의 문제점이 있다.
또한 기존 인터넷 쇼핑몰들은 구매절차에 있어서 구매자가 먼저 결제를 해야 구매가 이루어지고, 이에 따른 상품 입고, 판매, 배송 등의 절차가 수행되는데, 상품의 수요 공급을 예측하지 않고 상품 구매 결정 이후에서야 실질적인 물류 관리를 수행하기 때문에 효율적인 물류관리를 하는데 제한이 있는 문제가 있다.
따라서, 물류의 효율적 관리를 위해 상품의 수요 공급을 예측하고자 하는 요구가 증대되고 있으나 현실적으로 이를 예측하기는 어려운 실정이다.
대한민국 등록특허공보 제10-2244568호
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명의 목적은, 주문의 상태 변경과 동시에 현재 비축하고 있는 재고와 기존 유사한 환경에서 얻어진 빅데이터를 통한 예측수요를 통해 재고를 파악함으로써 보다 실시간 주문에 빠른 배송이 가능하고, 재고부족으로 인한 기회손실을 최소화하는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 제공하기 위함이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 빅데이터를 통해 각종 변수에 따라 재고를 예측함으로써 재고과도로 인한 폐기 발생 손실을 방지하여 적정재고 보유를 통해 환경보호에 동참하고 효율적으로 시간과 자원을 사용하여 핵심업무에 집중할 수 있는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 제공하기 위함이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명인 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템은, 하나 이상의 단말기와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보를 포함하는 주문정보 수신하는 수신모듈, 상기 수신모듈을 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트로부터 주문확인정보를 수신하는 주문모듈, 상기 주문모듈을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 재고검출모듈, 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고예측수량을 검출하는 재고예측모듈, 상기 재고예측모듈에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 생산량검출모듈을 포함하는 메인서버; 및 상기 주문모듈은 상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성하고, 하나 이상의 출금데이터가 생성되면 상기 하나 이상의 출금데이터에 따라 은행서버를 통해 출금을 진행하여 상기 재고검출모듈은 산출된 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트로 재고부족메시지를 생성하여 송신하며 상기 단말기로 배송지연메시지를 생성하여 송신하고, 상기 클라이언트로부터 보충되는 재고수량이 입력되면 상기 단말기로 배송을 재개한다는 메시지를 보내어 상기 단말기의 이용자가 배송상황에 따라 실시간으로 파악할 수 있도록 하고, 상기 하나 이상의 변수는, 주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함하고, 상기 재고예측모듈은 제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장하는 재고예측학습모듈을 더 포함하여, 제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출하고, 특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량을
Figure 112022134058403-pat00016
(
Figure 112022134058403-pat00017
= 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한)으로 계산하고, 상기 생산량검출모듈(150)은 현재 재고에서 주문완료 주문건을 차감하는 계산식으로 시간별 재고수량을 계산하고, 적정재고예측수량 - (현재 재고 - 주문완료 주문건)의 산식으로 상기 필요생산량을 산출한다.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 본 발명인 빅데이터를 통한 적정재고 예측 방법은, 수신모듈, 주문모듈, 재고검출모듈, 재고예측모듈 및 생산량검출모듈이 포함된 메인서버를 통해 빅데이터를 통한 적정재고를 예측하는 방법으로서, (a) 수신모듈이 하나 이상의 단말기와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보를 포함하는 주문정보 수신하는 단계, (b) 상기 (a)단계를 통해 주문정보를 수신하면, 주문모듈이 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트로부터 주문확인정보를 수신하는 단계, (c) 상기 (b)단계를 통해 주문확인정보가 수신되면, 재고검출모듈이 상기 클라이언트를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 단계, (d) 재고예측모듈이 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고예측수량을 검출하는 단계 및 (e) 상기 (d)단계에서 적정재고 예측데이터가 생성되면, 생산량검출모듈이 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 단계를 포함하고,
상기 (b) 단계는 상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성하고,
상기 (c) 단계는 산출된 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트로 재고부족메시지를 생성하여 송신하며 상기 단말기로 배송지연메시지를 생성하여 송신하고, 상기 클라이언트로부터 보충되는 재고수량이 입력되면 상기 단말기(200)로 배송을 재개한다는 메시지를 보내어 상기 단말기의 이용자가 배송상황에 따라 실시간으로 파악할 수 있도록 하고,
상기 하나 이상의 변수는 주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함하고, 상기 재고예측모듈은 제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장하는 재고예측학습모듈을 더 포함하여, 제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출하고, 특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량을
Figure 112022134058403-pat00018
(
Figure 112022134058403-pat00019
= 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한)으로 계산하고, 상기 생산량검출모듈은 현재 재고에서 주문완료 주문건을 차감하는 계산식으로 시간별 재고수량을 계산하고, 적정재고예측수량 - (현재 재고 - 주문완료 주문건)의 산식으로 상기 필요생산량을 산출한다.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
이상 살펴본 바와 같은 본 발명에 따르면, 주문의 상태 변경과 동시에 현재 비축하고 있는 재고와 기존 유사한 환경에서 얻어진 빅데이터를 통한 예측수요를 통해 재고를 파악함으로써 보다 빠르고 편리한 재고예측이 가능한 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 빅데이터를 통해 각종 변수에 따라 재고를 예측함으로써 재고 과도로 인한 폐기 발생 손실을 방지하여 적정재고 보유를 통해 환경보호에 동참하고 효율적으로 시간과 자원을 사용하여 핵심업무에 집중할 수 있는 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템을 나타낸 예시도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 방법의 제공순서를 나타낸 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
본 발명의 전반에 걸쳐 기재된 클라이언트(300)는, 일반적으로 개인용 컴퓨터, 노트북 등에 기록되는 어플리케이션인 것이 바람직하지만 이것으로 제한되는 것이 아니다.
즉, 휴대폰 단말기(200), 스마트폰 단말기(200), PDA단말기(200), 내비게이션 단말기(200), 인터넷 TV 등 단말기(200)의 형태에 관계없이 단말기(200)에 기록되어 유선 또는 무선으로 메인서버(100)와 송수신이 가능하면 클라이언트(300)로 이용될 수 있다.
또한, 본 발명에서의 클라이언트(300)는 일반적으로 본 발명을 이용하는 판매자인 것이 바람직하며, 본 발명에서의 단말기(200)는 일반적으로 판매자가 온라인에 업로드한 상품을 구매하는 구매자인 것이 바람직하다.
본 발명의 전반에 걸쳐 기재된 은행서버(400)는, 메인서버(100)와 API를 통해 연동되어 메인서버(100)를 통해 은행통장의 입금 및 인출 등이 가능한 은행서버(400)를 말함이 바람직하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템을 나타낸 예시도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참고하면, 본 발명인 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템은, 메인서버(100)의 형태로써, 수신모듈(110), 주문모듈(120), 재고검출모듈(130), 재고예측모듈(140) 및 생산량검출모듈(150)을 포함한다.
수신모듈(110)은, 하나 이상의 단말기(200)와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기(200)로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보 포함하는 주문정보 수신한다.
즉, 구매자가 주문을 하거나, 주문을 수정 및 취소할 경우 이에 대한 정보를 메인서버(100)로 송신하며, 메인서버(100)는 이를 수신하게 됨이 바람직하다.
주문모듈(120)은, 상기 수신모듈(110)을 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트(300)로 송신하고 상기 클라이언트(300)로부터 주문확인정보를 수신한다.
즉, 클라이언트(300) 이용자가 주문정보를 확인하여 주문에 대한 내역을 확인한 후 주문확인정보를 메인서버(100)로 송신하며, 메인서버(100)는 이를 수신하게 됨이 바람직하다.
여기서, 상기 주문모듈(120)은, 상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트(300)의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 주문모듈(120)은, 하나 이상의 출금데이터가 생성되면 상기 하나 이상의 출금데이터에 따라 은행서버(400)를 통해 출금을 진행하는 것을 특징으로 한다.
이로 인해, 상품 주문에 대한 상태 변경이 완료됨과 동시에 이익배분이 진행되기 때문에 보다 빠른 정산을 진행할 수 있다.
재고검출모듈(130)은, 상기 주문모듈(120)을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트(300)를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출한다.
즉, 클라이언트(300) 이용자인 판매자가 미리 입력해놓은 재고수량에서 주문요청, 수정 또는 취소가 발생하면 해당 주문 변경 내역을 재고수량에서 가감하여 현재 시간의 재고수량을 검출하게 됨이 바람직하다.
재고예측모듈(140)은. 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고 예측수량을 검출한다.
즉, 재고예측모듈(140)을 통해 검출된 시간별 재고수량을 누적하여 시간 및 날짜에 따라 적정재고 예측수량을 검출하는 것이 바람직하다.
여기서, 재고예측모듈(140)의 변수는, 날짜, 요일, 공휴일 종류, 날씨 등 상품의 판매에 영향을 줄 수 있는 환경인자들이 포함되며 환경인자를 통해 시간별 재고수량을 예측하여 적정재고 예측수량을 검출하는 것이 바람직하다.
또한, 주문연령대, 가족 수, 일별 판매수량, 계절성, 상품에 적용된 프로모션, 제품의 유통기한 등을 변수로 둠으로써, 재고를 탄력적으로 조절할 수 있게 함이 바람직하다.
여기서, 상기 하나 이상의 변수는, 주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함한다.
여기서, 재고예측모듈(140)은, 제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출한다.
또한, 상기 재고예측모듈(140)은, 재고예측학습모듈(142)을 더 포함한다.
재고예측학습모듈은, 제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장한다.
즉, 재고예측학습모듈(142)을 통해 저장된 빅데이터로부터 회원변수, 환경변수 및 제품변수를 통한 주문수량 데이터를 가지고 와서 해당 날짜의 환경변수에 따라 주문수량을 달성할 수 있도록 학습하여 주문수량 미달일 경우 생산량검출모듈(150)을 통해 검출된 필요생산량을 통해 재고량을 조절하는 것이 바람직하다.
여기서, 학습이 완료될 경우 이를 빅데이터화하여 차후 재고예측 시 활용하게 됨이 바람직하다.
생산량검출모듈(150)은, 상기 재고예측모듈(140)에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 가장 최신의 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고 예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출한다.
즉, 재고예측모듈(140)을 통해 현재 시점에서의 적정재고 수량을 판단하여 필요 생산량을 검출함으로써 주문 상태 변경과 동시에 필요 생산량에 대한 상품의 생산이 이루어질 수 있게 함이 바람직하다.
또한, 상기 재고검출모듈(130)은, 산출된 가장 최신의 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트(300)로 재고부족메시지를 생성하여 송신하고, 상기 단말기(200)로 배송지연메시지를 생성하여 송신하며, 상기 클라이언트(300)로부터 재고수량이 입력되면 상기 단말기(200)로 배송진행메시지를 생성하여 송신하는 것을 특징으로 한다.
즉, 재고가 없어 배송이 어려울 경우 해당 단말기(200)로 배송지연 메시지를 보내 재고가 보충될 때인 클라이언트(300) 이용자가 재고수량을 입력하는 때 배송을 재개한다는 메시지를 단말기(200)에 보내어 구매자인 단말기 이용자가 배송상황에 대해 실시간으로 파악하게 됨이 바람직하다.
여기서, 상기 생산량검출모듈은, 특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량은,
Figure 112021058917973-pat00005
(
Figure 112021058917973-pat00006
= 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한) 으로 계산된다.
즉, 적정재고 예측수량은, 빅데이터를 통해 예측한 최대 주문예측수량에서 유통기한에 따른 평균주문예측수량을 차감한 적정재고예측수량인 것이 바람직하다.
여기서, 최신의 시간별 재고수량은, 현재 재고에서 주문완료된 주문건에 대해서 차감하며 계산하여 아래 식을 통해 필요생산량이 검출되게 된다.
필요생산량 = 적정재고예측수량 - (현재 재고 - 주문완료 주문건)
즉, 필요생산량은, 적정재고예측수량을 유지할 수 있도록 현재재고와 주문완료되어 현재재고에서 차감될 주문건을 더 생산할 수 있도록 적정재고 예측수량에서 현재재고와 주문완료된 주문건을 차감한 양이 되는 것이 바람직하다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 통한 적정재고 예측 방법의 제공순서를 나타낸 순서도이다.
도 3을 참고하면, 우선 하나 이상의 단말기(200)와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기(200)로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보 포함하는 주문정보 수신한다(s110).
그 다음, 상기 (s110)를 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트(300)로 송신하고 상기 클라이언트(300)로부터 주문확인정보를 수신한다(s120).
여기서, 상기 (s120)단계는, 상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트(300)의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성한다.
또한, 상기 (s120)단계는, 하나 이상의 출금데이터가 생성되면 상기 하나 이상의 출금데이터에 따라 은행서버(400)를 통해 출금을 진행한다.
그 다음, 상기 (s120)을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트(300)를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출한다(s130).
또한, 상기 (s130)단계는, 산출된 가장 최신의 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트(300)로 재고부족메시지를 생성하여 송신하고, 상기 단말기(200)로 배송지연메시지를 생성하여 송신하며, 상기 클라이언트(300)로부터 재고수량이 입력되면 상기 단말기(200)로 배송진행메시지를 생성하여 송신하는 것을 특징으로 한다.
그 다음, 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고 예측수량을 검출한다(s140).
여기서, 상기 하나 이상의 변수는, 주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함한다.
여기서, (s140)단계는, 제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출한다.
또한, (s140)단계는, 제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장한다.
마지막으로, 상기 (s140)단계에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 가장 최신의 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고 예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출한다(s150).
여기서, 상기 s150단계는, 특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량은,
Figure 112021058917973-pat00007
(
Figure 112021058917973-pat00008
= 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한) 으로 계산된다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 서버 110: 수신모듈
120: 주문모듈 130: 재고검출모듈
140: 재고예측모듈 142: 재고예측학습모듈
150: 생산량검출모듈 200: 단말기
300: 클라이언트 400: 은행서버

Claims (12)

  1. 하나 이상의 단말기(200)와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기(200)로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보를 포함하는 주문정보 수신하는 수신모듈(110);
    상기 수신모듈(110)을 통해 주문정보를 수신하면 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트(300)로부터 주문확인정보를 수신하는 주문모듈(120);
    상기 주문모듈(120)을 통해 주문확인정보가 수신되면 상기 클라이언트(300)를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 재고검출모듈(130);
    하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고예측수량을 검출하는 재고예측모듈(140);
    상기 재고예측모듈(140)에서 적정재고 예측데이터가 생성되면 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 생산량검출모듈(150)을 포함하는 메인서버(100); 및
    상기 주문모듈(120)은,
    상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트(300)의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성하고,
    하나 이상의 출금데이터가 생성되면 상기 하나 이상의 출금데이터에 따라 은행서버(400)를 통해 출금을 진행하여,
    상기 재고검출모듈(130)은,
    산출된 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트(300)로 재고부족메시지를 생성하여 송신하며 상기 단말기(200)로 배송지연메시지를 생성하여 송신하고,
    상기 클라이언트(300)로부터 보충되는 재고수량이 입력되면 상기 단말기(200)로 배송을 재개한다는 메시지를 보내어 상기 단말기의 이용자가 배송상황에 따라 실시간으로 파악할 수 있도록 하고,
    상기 하나 이상의 변수는,
    주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함하고,
    상기 재고예측모듈(140)은,
    제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장하는 재고예측학습모듈(142)을 더 포함하여,
    제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출하고,
    특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량을
    Figure 112023500682460-pat00020
    (
    Figure 112023500682460-pat00021
    = 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한)으로 계산하고,
    상기 생산량검출모듈(150)은,
    현재 재고에서 주문완료 주문건을 차감하는 계산식으로 시간별 재고수량을 계산하고,
    적정재고예측수량 - (현재 재고 - 주문완료 주문건)의 산식으로 상기 필요생산량을 산출하는, 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 수신모듈(110), 주문모듈(120), 재고검출모듈(130), 재고예측모듈(140) 및 생산량검출모듈(150)이 포함된 메인서버(100)를 통해 빅데이터를 통한 적정재고를 예측하는 방법으로서,
    (a) 수신모듈(110)이 하나 이상의 단말기(200)와 유선 또는 무선으로 연결되어 단말기(200)로부터 수신되는 주문요청정보, 주문수정정보 또는 주문취소정보를 포함하는 주문정보 수신하는 단계;
    (b) 상기 (a)단계를 통해 주문정보를 수신하면, 주문모듈(120)이 상기 주문정보를 상기 주문정보에 해당하는 클라이언트로 송신하고 상기 클라이언트(300)로부터 주문확인정보를 수신하는 단계;
    (c) 상기 (b)단계를 통해 주문확인정보가 수신되면, 재고검출모듈(130)이 상기 클라이언트(300)를 통해 미리 입력된 재고수량에서 가감하여 시간별 재고수량을 검출하는 단계;
    (d) 재고예측모듈(140)이 하나 이상의 변수별로 미리 누적된 시간별 재고수량을 통해 적정재고예측수량을 검출하는 단계; 및
    (e) 상기 (d)단계에서 적정재고 예측데이터가 생성되면, 생산량검출모듈(150)이 시간별 재고수량으로부터 상기 적정재고예측수량을 가감하여 필요 생산량을 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 (b) 단계는,
    상기 주문확인정보가 수신되면 상기 주문확인정보에 포함된 금액정보를 통해 해당 클라이언트(300)의 매출액을 산출하고 상기 금액정보에 해당하는 미리 저장된 수수료율정보 및 이익배분정보에 따라 상기 금액정보를 나누어 하나 이상의 출금데이터를 생성하고,
    상기 (c) 단계는,
    산출된 시간별 재고수량이 마이너스 수량일 경우 클라이언트(300)로 재고부족메시지를 생성하여 송신하며 상기 단말기(200)로 배송지연메시지를 생성하여 송신하고,
    상기 클라이언트(300)로부터 보충되는 재고수량이 입력되면 상기 단말기(200)로 배송을 재개한다는 메시지를 보내어 상기 단말기의 이용자가 배송상황에 따라 실시간으로 파악할 수 있도록 하고,
    상기 하나 이상의 변수는,
    주문연령대 및 가족수를 포함하는 회원변수, 제품, 일자, 날씨, 요일별 및 공휴일종류를 포함하는 환경변수 및 제품의 종류, 제품의 유통기한, 상품의 계절성 및 프로모션을 포함하는 제품변수를 포함하고,
    상기 재고예측모듈(140)은,
    제품별로 주문수량을 누적하여 저장하되 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따라 저장하는 재고예측학습모듈(142)을 더 포함하여,
    제품별로 누적된 회원변수, 환경변수 및 제품변수에 따른 시간별 재고수량에 따라 적정재고예측수량을 검출하고,
    특정 제품에 유통기한이 포함되어 있을 경우, 상기 필요생산량을 계산하기 위한 적정재고예측수량을
    Figure 112023500682460-pat00022
    (
    Figure 112023500682460-pat00023
    = 최대 주문예측수량, x=주문예측수량, n=유통기한)으로 계산하고,
    상기 생산량검출모듈은,
    현재 재고에서 주문완료 주문건을 차감하는 계산식으로 시간별 재고수량을 계산하고,
    적정재고예측수량 - (현재 재고 - 주문완료 주문건)의 산식으로 상기 필요생산량을 산출하는, 빅데이터를 통한 적정재고 예측 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
KR1020210065800A 2021-05-21 2021-05-21 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법 KR102518108B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210065800A KR102518108B1 (ko) 2021-05-21 2021-05-21 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210065800A KR102518108B1 (ko) 2021-05-21 2021-05-21 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220158191A KR20220158191A (ko) 2022-11-30
KR102518108B1 true KR102518108B1 (ko) 2023-04-06

Family

ID=84234462

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210065800A KR102518108B1 (ko) 2021-05-21 2021-05-21 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102518108B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102554580B1 (ko) 2023-04-19 2023-07-12 뉴통 주식회사 인공지능 모델 기반 식자재 및 부자재의 유통 주문 히스토리의 패턴 분석을 통한 물류 창고의 안전 재고량의 추정 및 주문 알람 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018205862A (ja) * 2017-05-31 2018-12-27 ベンダーサービス株式会社 在庫管理発注装置および在庫管理発注方法、ならびにプログラム
KR102055346B1 (ko) * 2019-07-17 2019-12-12 김보성 통합 유통 관리 시스템

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040055714A (ko) * 2003-12-29 2004-06-26 주식회사베스트디씨 유통과 판매에서 결제 금액 동시 분배 시스템
KR20090003488A (ko) * 2007-06-13 2009-01-12 씨제이제일제당 (주) 물류정보 시스템
KR101818618B1 (ko) * 2016-02-25 2018-01-15 주식회사 셀팅 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템
KR102244568B1 (ko) 2021-01-26 2021-04-26 주식회사 쉬즈본 수요 공급 예측을 통한 물류 관리 방법, 장치 및 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018205862A (ja) * 2017-05-31 2018-12-27 ベンダーサービス株式会社 在庫管理発注装置および在庫管理発注方法、ならびにプログラム
KR102055346B1 (ko) * 2019-07-17 2019-12-12 김보성 통합 유통 관리 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102554580B1 (ko) 2023-04-19 2023-07-12 뉴통 주식회사 인공지능 모델 기반 식자재 및 부자재의 유통 주문 히스토리의 패턴 분석을 통한 물류 창고의 안전 재고량의 추정 및 주문 알람 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220158191A (ko) 2022-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107220789B (zh) 一种物流配送调度方法及系统
CN107516175B (zh) 一种库存调拨方法及装置
CN108154322B (zh) 一种库存实时管理的方法及库存系统
US20200302376A1 (en) Systems and methods of controlling delivery of retail products
AU2020202871A1 (en) Managing item pickup at attended locations
CN109948829B (zh) 一种基于多个售货点的调货方法、电子设备及存储介质
CN102483829A (zh) 动态移动赠券的管理
US20070011053A1 (en) Method and system for automating inventory management in a supply chain
KR102518108B1 (ko) 빅데이터를 통한 적정재고 예측 시스템 및 방법
KR20210088480A (ko) 응답적이고 자동 예측적인 패키징 획득을 위한 시스템 및 방법
US20140379423A1 (en) Market Price based Raw Material Procurement
WO2014097011A1 (en) A method and system for managing data units in a plurality of unit stores
JP2005322094A (ja) 営業支援方法および営業支援システム
KR102047277B1 (ko) TaaS 기반의 자산조달관리 장치
US11829944B2 (en) Mobile storefront control systems and methods
JP7468509B2 (ja) 販売管理サーバ、販売管理システム、販売管理方法およびプログラム
KR20220164939A (ko) 차량 부품 유통 관리 서비스 제공 방법 및 시스템
JP2023518987A (ja) アプライアンス需要情報を処理するための方法、装置、サーバ、コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラム
KR101518837B1 (ko) 네트워크 상의 장비 유지보수 서비스 제공 방법 및 이에 사용되는 관리 서버
CN103403745A (zh) 信息处理装置、信息处理方法、信息处理程序及记录介质
CN110827047A (zh) 动态定价方法和装置
CN111415019A (zh) 一种处理物品入库预约请求信息的方法和装置
JP6852829B1 (ja) 経路管理システム、経路管理方法及びプログラム
KR102490233B1 (ko) 포스 장치, 포스 장치의 주문 정보 처리방법, 기록매체
US11907877B2 (en) Fulfilling orders using supply from identified users

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right