KR102598665B1 - 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템은 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재의 가격을 비교검색 요청하는 음식점 단말; 상기 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재의 재고량 및 가격표를 제공하고, 식자재를 납품하는 도매시장 중매인 단말; 및 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매업체들 간의 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하고, 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매업체 단말로 음식점 단말의 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 플랫폼 운영관리서버를 포함한다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 정보기술(IT) 분야에서 주목 받는 키워드는 클라우드(Cloud)와 빅 데이터(BigData)라 할 수 있다. 클라우드는 사용자의 사용 환경을 기존의 제약적 상황에서 자유로운 상황으로 바꿔주고 있다. 기업 입장에서의 클라우드는 분산되어 있던 고객의 정보들을 하나의 저장 공간으로 모을 수 있게 하고, 그 동안 버려져 있던 데이터들이 모여 분석 기준에 따라 효율적인 마케팅을 할 수 있는 빅 데이터로 다시 태어나게 하고 있다.
빅 데이터는 고객의 소비패턴 정보 및 생활패턴 정보 등을 저장하고 있는 다양한 데이터베이스로 진화하여 다양한 업종에서 CRM, 마케팅, 상권 분석 등의 자료로 활용되고 있다.
글로벌 시장에서 산업 전반에 걸쳐 빅 데이터에 대한 관심이 높아지고, 그 활용분야도 다양해지고 있다. 글로벌적으로는 빅 데이터를 바탕으로 오픈 마켓 및 광고상품의 고도화가 진행하는 중이고, 국내적으로는 빅 데이터를 바탕으로 CRM 및 상품 강화에 활용하고 있는 추세이다.
한편, A, B, C 모든 루트에 대해서 동일한 품목의 식자재일 지라도 가격이 동일하지 않고, 유통업체는 식당에 따라 가격을 조정해 유통 단계가 짧아도 더 비싼 경우도 존재한다.
유통업체와 직거래로 거래하여도 업체별 가격 차이가 존재하여 저렴하지 않고, 유통업체는 식자재 매입 가격을 일체 공개하지 않아 적정 매입 가격 측정이 어렵다. 이로 인해, 식당은 유통업체간 가격을 비교하기 위해서는 개별적으로 발주를 넣어 비교해야 한다는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템은 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재의 가격을 비교검색 요청하는 음식점 단말; 및 상기 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재의 재고량 및 가격표를 제공하고, 식자재를 납품하는 도매시장 중매인 단말; 및 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매업체들 간의 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하고, 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매업체 단말로 음식점 단말의 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 도매 직거래 플랫폼 서버를 포함하고, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버는 적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하고, 상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정하고, 상기 도매시장 중개인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식자재 판매가의 가격조정을 요청하는 것을 특징으로 하고, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버는 정보수집부, 수급상황 분석부, 시세 결정부, 시세 타당성 분석부 및 환경요인비용 산출부를 포함하고, 상기 정보수집부는 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말로부터 지역별 도매시장에서 경매거래되거나 또는 현지에서 매입한 식자재의 시세정보(매입시세, 도매시세, 과거시세), 환경요인정보(날씨, 기념일)을 수집하고, 상기 수급상황 분석부는 상기 식재자의 시세정보 및 환경요인정보를 기초로 지역별 식자재의 시장 판매 공급량을 예측분석하고, 경매 또는 도서산간에서 직간접으로 공급된 식자재 공급물량을 전일 물량과 비교하고, 전일 판매된 판매물량을 기초로 당일 판매물량을 예측하고, 상기 시세 결정부는 환경요인정보를 변수인자, 상기 시세정보, 당일 판매수급 예측값에 기 설정된 마진율이 보장된 식자재의 품목별 기준 도매시세를 결정(산출)하고, 당일 공급량(재고량 포함) 대비 당일 판매예측량의 비율을 전일 비율과 비교하여 당일 기준 도매시세를 결정하되, 상기 환경요인을 점수 대비 금액으로 환산한 환경요인비용을 가감산하여 산출하고, 상기 시세 타당성 분석부는 상기 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말에서 제시한 판매시세와 상기 기준 도매시세 간의 차분을 분석한 후, 상기 차분을 기초로 상기 도매시세의 거래타당성을 분석한 결과를 제공하고, 상기 환경요인비용 산출부는 당일 환경요인을 점수로 환산한 후, 환경 점수를 비용으로 환산한 환경요인비용을 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법은 음식점 단말에서 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재 가격을 비교검색 요청하는 단계; 및 도매 직거래 플랫폼 서버에서 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매시장 중매인들에서 제공한 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하는 단계; 상기 음식점 단말에서 식자재 발주를 요청하면, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버에서 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매시장 중개인 단말로 상기 음식점 단말에서 요청한 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계를 포함하고, 상기 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계는 적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정되고, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식자재 판매가의 가격조정을 요청하는 단계를 포함하고, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버는 정보수집부, 수급상황 분석부, 시세 결정부, 시세 타당성 분석부 및 환경요인비용 산출부를 포함하고, 상기 정보수집부는 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말로부터 지역별 도매시장에서 경매거래되거나 또는 현지에서 매입한 식자재의 시세정보(매입시세, 도매시세, 과거시세), 환경요인정보(날씨, 기념일)을 수집하고, 상기 수급상황 분석부는 상기 식재자의 시세정보 및 환경요인정보를 기초로 지역별 식자재의 시장 판매 공급량을 예측분석하고, 경매 또는 도서산간에서 직간접으로 공급된 식자재 공급물량을 전일 물량과 비교하고, 전일 판매된 판매물량을 기초로 당일 판매물량을 예측하고, 상기 시세 결정부는 환경요인정보를 변수인자, 상기 시세정보, 당일 판매수급 예측값에 기 설정된 마진율이 보장된 식자재의 품목별 기준 도매시세를 결정(산출)하고, 당일 공급량(재고량 포함) 대비 당일 판매예측량의 비율을 전일 비율과 비교하여 당일 기준 도매시세를 결정하되, 상기 환경요인을 점수 대비 금액으로 환산한 환경요인비용을 가감산하여 산출하고, 상기 시세 타당성 분석부는 상기 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말에서 제시한 판매시세와 상기 기준 도매시세 간의 차분을 분석한 후, 상기 차분을 기초로 상기 도매시세의 거래타당성을 분석한 결과를 제공하고, 상기 환경요인비용 산출부는 당일 환경요인을 점수로 환산한 후, 환경 점수를 비용으로 환산한 환경요인비용을 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법을 이용하면, 식당에서 식자재목록을 직접보고 모바일로 직접 주문 및 발주를 요청하거나, 또는 식당에서 규칙적으로 소비되는 식자재 소비패턴을 분석하고, 분석된 소비패턴에 맞게 자동으로 식자재 주문서비스를 지원할 수 있다는 이점을 제공한다.
또한, 주문 내역에 따라 상품군 정보 연동을 통해 지역, 품목에 따른 주문서를 간편하게 구분할 수 있고, 날씨, 계절 등의 외부요인에 따라 변동되는 시세의 기준시세를 제시함으로서, 중매인 판매가격 마진율을 보장한다는 이점을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템의 네트워크 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 식자재 도매 직거래 플랫폼 서버의 세부 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 시세결정부의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명에서 제시된 AI 식자재 도매 직거래 플랫폼의 일 예시도이다.
도 5는 도 2에 도시된 데이터베이스부의 세부 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법을 설명한 흐름도이다.
도 7은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
도 2는 도 1에 도시된 식자재 도매 직거래 플랫폼 서버의 세부 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 시세결정부의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명에서 제시된 AI 식자재 도매 직거래 플랫폼의 일 예시도이다.
도 5는 도 2에 도시된 데이터베이스부의 세부 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법을 설명한 흐름도이다.
도 7은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Maching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템의 네트워크 구성도이고, 도 2는 도 1에 도시된 식자재 도매 직거래 플랫폼 서버의 세부 구성도이고, 도 3은 도 2에 도시된 시세결정부의 세부 구성도이고, 도 4는 본 발명에서 제시된 AI 식자재 도매 직거래 플랫폼의 일 예시도이고, 도 5는 도 2에 도시된 데이터베이스부의 세부 구성도이다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템(100)은 음식점 단말(110), 도매시장 중개인 단말(120) 및 도매 직거래 플랫폼 서버(130)를 포함하고, 각 구성은 네트워크로 통신한다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
상기 음식점 단말(1100은 후술하는 도매 직거래 플랫폼 서버(130)와 연동하는 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재의 가격을 비교검색 요청하는 단말일 수 있다.
또한, 음식점 단말(110)은 식자재 매입전표를 통해 동종 음식점 단말에서 구매한 식자재 가격과의 비교를 요청하는 단말일 수 있다.
또한, 음식점 단말(110)은 AI 식자재 도매 직거래 플랫폼(10)을 이용하여 식자재 자동 발주서를 요청하는 단말일 수 있다.
여기서, 식자재 자동 발주서의 경우, 기 설정된 기간동안 식자재를 구입한 음식점 단말의 식자재 구매(소비)패턴을 학습한 학습정보를 기초로 요일 단위로 소비될 식자재 물량을 자동으로 발주한 정보일 수 있다.
또한, 식자재 자동 발주서의 경우, 후술하는 도매 직거래 플랫폼 서버(130)에서 예측한 식자재 기준시세에 부합하는 식자재 가격을 제공하는 도매시장 중매인 단말을 추출하여 추출된 도매시장 중매인 단말로 식자재 자동 발주서를 제공한다.
또한, 음식점 단말(110)은 AI 도매시장 직거래 플랫폼(10)을 이용하여 주, 월, 단위로 구매한 식자재의 구매물량, 식자재별 소비패턴, 식작재 매입금액 등에 대한 소비지출 내역을 지원받는 단말일 수 있다.
다음으로, 도매시장 중매인 단말(120)은 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재의 재고량 및 가격표를 제공하고, 후술하는 도매 직거래 플랫폼 서버(130)에서 발주된 식자재 발주서에 따른 식자재를 납품하는 도매시장 중매인의 단말일 수 있다.
상기 도매시장 중매인 단말(120)은 일일 마다 등록한 식자재 판매가가 후술하는 도매 직거래 플랫폼 서버(130)에서 제시된 기준시세 보다 높을 경우, 도매 직거래 플랫폼 서버(130)로부터 가격조정을 요청받는 단말일 수 있다.
상기 도매시장 중매인 단말(120)은 도매시장으로 출하되어 판매되는 식자재의 정보를 제공하는 단말일 수 있다.
여기서, 식자재에 관한 정보는 식자재의 입고량, 입고일, 유통기한 마감일, 원산지 정보, 식자제를 이용한 레시피 정보 등을 포함하는 정보일 수 있다.
추가적으로, 식자재에 관한 정보는 산지유통 정보 및 도매유통 정보를 포함할 수 있고, 산지유통 정보는 생산자 또는 생산단체 식별자, 생산자 성명 또는 단체명칭, 생산자 주소, 생산자 전화번호, 품목 코드, 재배면적, 수확시기, 수확면적, 수확량, 유통 작물 식별자, 출하 시기, 출하자번 호, 경영체번호, 판매처 식별자, 판매처, 판매처 전화번호, 출하량, 이력추적관리번호, 인증번호, 재고 저장량 이 포함된 정보이고, 도매유통정보는 유통조직 식별자, 유통조직 명칭, 유통조직 주소, 유통조직 전화번호, 유통 작물 식별자, 입고 날짜, 출하자 식별자, 출하자번호, 출하자 명칭, 출하자 전화번호, 입고 수량, 이력추적관리 번호, 인증번호, 출고 날짜, 출하자번호, 판매처 식별자, 판매처 명칭, 판매처전화번호, 출고 물량, 가격정보, 이력추적관리번호, 인증번호, 재고 저장량이 포함된 정보일 수 있다.
여기서, 단말(110, 120)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 임차 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 임차인 단말(200)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
다음으로, 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매업체들 간의 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하고, 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매업체 단말로 음식점 단말의 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 구성일 수 있다.
상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 상기 음식점 단말에서 기 설정된 기간동안 주문한 식자재 주문정보를 기초로 식자재 소비 패턴을 분석하고, 분석된 식자재 소비 패턴을 기초로 식자재 발주물량을 예측하는 구성일 수 있다.
상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하는 구성일 수 있고, 여기서, 상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정된 정보일 수 있다.
상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식가재 판매가의 가격조정을 요청하는 구성일 수 있다.
상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 날씨 변화 및 요일에 따른 식자재 가격을 예측하고, 예측 가격이 기준 시세를 초과할 경우, 식자재 발주일을 조정하고, 발주서를 제공한 도매시장 중매인 단말로 식자재 남품일자의 조정을 요청하는 구성일 수 있다.
상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 복수의 음식점 단말에서 제시된 식자자 발주전표를 기초로 음식점 단말 간의 가격 비교를 수행하여 제공하는 구성일 수 있다.
보다 구체적으로, 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 정보수집부(131), 식자재 소비패턴 예측 및 분석부(132), 식자재 AI 자동발주부(133), 기준시세 결정부(134), 가격비교 및 조정부(135), 데이터베이스부(136) 및 플랫폼 제공부(137)를 포함한다.
상기 정보수집부(131)는 제휴된 도매시장 중매인의 일일 식자재 매입정보(식자재 품목, 매입가격)를 수집하는 구성일 수 있다. 또한, 상기 정보수집부(131)는 제휴된 음식점에서 소비하는 상품별 식자재정보를 수집하는 구성일 수 있다. 또한, 상기 정보수집부(131)는 경매정보, 뉴스정보, 날씨정보, 식자재 통계정보를 수집하는 구성일 수 있다.
상기 식자재 소비패턴 예측 및 분석부(132)는 상기 음식점 단말에서 기 설정된 기간동안 주문한 식자재 주문정보를 기초로 식자재 소비 패턴을 분석하는 구성일 수 있다.
상기 식자재 AI 자동발주부(133)는 고객의 식자재 소비패턴을 기초로 소비자가 지정한 날짜에 필요로 하는 식자재를 자동주문하기 위한 식자재 발주서를 자동으로 생성하는 구성일 수 있다.
상기 식자재 AI 자동발주서(133)는 분석된 식자재 소비 패턴을 기초로 예측한 식자재 발주물량으로 식자재 발주서를 생성한다.
또한, 식자재 AI 자동발주서(133)는 후술하는 기준시세 결정부(134)에서 결정된 식자재 별 기준시세를 기초로 도매시장 중매인을 선정하고, 선정된 도매시장 중매인 단말(120)로 고객의 식자재 발주서를 생성한다.
예컨대, 식자재 AI 자동발주서(133)는 음식점 단말(110)에서 필요로 하는 식자재 품목별로 기준시세를 적용하고, 합산된 품목별 기준시세 합산값을 기초로 제휴된 복수의 도매시장 중매인들 중 어느 하나를 선정하고, 선정된 도매시장 중매인을 발주처로 지정하여 식자재 발주서를 생성할 수 있다.
다음으로 기준시세 결정부(134)는 일일 업로드한 도매시장 중매인 단말에서 판매하는 식자재의 품목별 판매가를 기초로 기준시세를 결정한다. 여기서, 기준시세는 도매시장 대리인의 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정한다.
즉, 기준시세는 도매시장 대리인들이 제시한 판매가의 평균값일 수 있다. 한편, 기준시세 결정부(134)는 도매시장의 지역별로 결정할 수도 있다.
한편, 기준시세 결정부(134)는 정보수집부(134-1), 수급상황 분석부(134-2), 시세 결정부(134-3) 및 시세 타당성 분석부(134-4)를 포함할 수 있다.
또한, 기준시세 결정부(134)는 당일 환경요인을 점수로 환산한 후, 환경 점수를 비용으로 환산한 환경요인비용을 산출하는 환경요인비용 산출부를 더 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 정보수집부(134-1)는 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말로부터 지역별 도매시장에서 경매거래되거나 또는 현지에서 매입한 식자재의 시세정보(매입시세, 도매시세, 과거시세), 환경요인정보(날씨, 기념일 등)을 수집하는 구성일 수 있다.
상기 수급상황 분석부(134-2)는 상기 식재자의 시세정보 및 환경요인정보를 기초로 지역별 식자재의 시장 판매 공급량을 예측분석하는 구성일 수 있다.
상기 수급상황 분석부(134-3)는 경매 또는 도서산간에서 직간접으로 공급된 식자재 공급물량을 전일 물량과 비교하고, 전일 판매된 판매물량을 기초로 당일 판매물량을 예측하는 구성일 수 있다.
상기 시세 결정부(134-3)는 상기 환경요인정보를 변수인자, 상기 시세정보, 당일 판매수급 예측값에 기 설정된 마진율이 보장된 식자재의 품목별 기준 도매시세를 결정(산출)하는 구성일 수 있다.
상기 시세 결정부(134-3)는 당일 공급량(재고량 포함) 대비 당일 판매예측량의 비율을 전일 비율과 비교하여 당일 기준 도매시세를 결정하되, 상기 환경요인을 점수 대비 금액으로 환산한 환경요인비용을 가감산하여 산출하는 구성일 수 있다.
상기 시세 타당성 분석부(134-4)는 상기 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말에서 제시한 판매시세와 상기 기준 도매시세 간의 차분을 분석한 후, 상기 차분을 기초로 상기 도매시세의 거래타당성을 분석한 결과를 제공하는 구성일 수 있다.
상기 시세 타당성 분석부(134-4)는 과거 및 현재의 일, 주, 월, 년도 대비 식자재의 품목별 기준 도매시세, 최고값, 최저값 및 등락률을 제공할 수 있다.
다음으로, 가격비교 및 조정부(135)는 복수의 음식점 단말에서 제시된 식자자 발주전표를 기초로 음식점 단말 간의 매입한 식자재 가격을 비교하는 구성일 수 있다.
또한, 가격비교 및 조정부(135)는 상기 도매시장 중매인 단말(120)로 책정한 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 제시한 식가재 판매가의 가격조정을 요청하는 구성일 수 있다.
또한, 가격비교 및 조정부(135)는 날씨 변화 및 요일에 따른 식자재 가격을 예측하고, 예측 가격이 기준 시세를 초과할 경우, 식자재 발주일을 조정 요청하고, 발주서를 제공한 도매시장 중매인 단말(120)로 식자재 남품일자의 조정을 요청하는 구성일 수 있다.
상기 데이터베이스부(136)는 판매상품 DB, 고객 DB, 식당 상품별 식자재 DB, 매입가격 DB, 과거주문정보 DB, API 정보 통합 DB, POS 정보 DB를 포함할 수 있다.
상기 판매상품 DB는 본원의 플랫폼에서 조회, 구매 가능한 식자재 판매정보를 관리 및 저장하고, 고객 DB는 제휴된 음식점 및 도매시장 중매인 정보를 관리하고, 식당 상품별 식자재 DB는 제휴된 음식점별로 소비하는 식자재 정보를 관리하는 구성이고, 매입 가격 DB는 음식점 단말 별로 매입한 식자재 매입정보를 관리하는 구성이고, 과거 주문 정보 DB는 식자재 주문 정보를 보관 및 관리하는 구성이고, API 정보 통합 DB는 AI 도매 직거래 플랫폼(10)의 실행에 관련된 정보를 저장 및 관리하는 구성이고, POS 정보 DB는 음식점 단말에서 사용하는 POS 정보를 등록 및 관리하는 구성일 수 있다.
상기 플랫폼 제공부(137)는 음식점 단말(110) 및 도매시장 중매인 단말(120)로 AI 도매 직거래 플랫폼(10)을 제공하는 구성일 수 있다.
상기 AI 도매 직거래 플랫폼(10)은 사용자 인증 인터페이스(11), 주문관리 인터페이스(12), 결제관리 인터페이스(13), 채팅 인터페이스(14), 견적 비교 인터페이스(15), 일일 시세 조회 인터페이스(16), 고지서 관리 인터페이스(17)를 포함할 수 있다.
사용자 인증 인터페이스(11)는 카드결제번호, 지문, 비밀번호 등을 통해 본인 확인을 위한 서비스를 지원하는 인터페이스일 수 있다.
주문관리 인터페이스(12)는 매입하고자 하는 식자재의 종류, 수량, 희망가격, 납품일자 등을 입력하기 위한 기능을 지원하는 인터페이스일 수 있다.
또한, 주문관리 인터페이스(12)는 기 설정된 기간동안 발주서를 분석하여, 요일별, 일자별로 소비될 식자재 및 수량을 예측하여 자동으로 식자재 발주 기능을 지원하는 인터페이스일 수 있다.
다음으로, 결제관리 인터페이스(13)는 주문관리 인터페이스(12)와 연동되어, 식자재 매입에 따른 비용결제를 처리하는 인터페이스일 수 있다.
다음으로, 채팅 인터페이스(14)는 음식점과 음식점, 음식점과 도매시장 중매인, 도매시장 중매인과 도매시장 중매인 간의 채팅을 지원하는 인터페이스일 수 있다.
다음으로, 견적 비교 인터페이스(15)는 음식점 단말(110)에서 제공한 식자재 매입전표를 기초로 유사업종에서 사용하는 식자재 매입가격을 비교검토하는 기능을 지원한다.
다음으로, 일일 시세 조회 인터페이스(16)는 일일 마다 도매시장으로 매입되는 식자재의 시세를 조회하는 기능을 지원한다.
여기서, AI 도매 직거래 플랫폼(10)은 네트워크를 통하여 음식점 단말(110) 및 도매시장 중매인 단말(120)에 설치 또는 구동되는 애플리케이션, 프로그램, 웹 페이지 등을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up languge)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다.
또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다. 앱(app)은 모바일 콘텐츠를 자유롭게 사고 파는 가상의 장터인 애플리케이션 마켓에서 다운로드 받아서 설치할 수 있다
한편, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버(130)는 빅데이터를 구축하기 위하여, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함 한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다.
그리고, 분석된 데이터를 시각화한 정보를 제공할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠수도 있다.
이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다. 또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다.
텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다.
이를 이용하여, 본 발명에서 제시하는 AI 도매 직거래 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법을 설명한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법(S700)은 먼저, 음식점 단말에서 AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재 가격을 비교검색 요청(S710)하면, 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매시장 중매인들에서 제공한 식자재 가격을 비교한 결과를 제공(S720)한다.
상기 S710 과정은 상기 음식점 단말에서 제공한 식자재 매입전표를 기초로 제휴된 도매시장 중매인 단말에서 제시한 식자재 판매가격들과 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
이후, 상기 음식점 단말(110)에서 식자재 발주를 요청하면, 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매시장 중매인 단말로 상기 음식점 단말에서 요청한 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공(S730)하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 S730 과정은 상기 음식점 단말(110)에서 기 설정된 기간동안 주문한 식자재 주문정보를 기초로 식자재 소비 패턴을 분석하고, 분석된 식자재 소비 패턴을 기초로 식자재 발주물량을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 S730 과정은 적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정된 시세일 수 있다.
상기 S730 과정은 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식가재 판매가의 가격조정을 요청하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 S730 과정은 날씨 변화 및 요일에 따른 식자재 가격을 예측하고, 예측 가격이 기준 시세를 초과할 경우, 식자재 발주일을 조정하고, 발주서를 제공한 도매시장 중매인 단말로 식자재 남품일자의 조정을 요청하는 단계를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법을 이용하면, 식당에서 식자재목록을 직접보고 모바일로 직접 주문 및 발주를 요청하거나, 또는 식당에서 규칙적으로 소비되는 식자재 소비패턴을 분석하고, 분석된 소비패턴에 맞게 자동으로 식자재 주문서비스를 지원할 수 있다는 이점을 제공한다.
또한, 주문 내역에 따라 상품군 정보 연동을 통해 지역, 품목에 따른 주문서를 간편하게 구분할 수 있고, 날씨, 계절 등의 외부요인에 따라 변동되는 시세의 기준시세를 제시함으로서, 중매인 판매가격 마진율을 보장한다는 이점을 제공한다.
도 7은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.
메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.
여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.
여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.
이상이 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 일 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템
110: 음식점 단말
120: 도매시장 중매인 단말
130: 도매 직거래 플랫폼 서버
131: 정보수집부
132: 소비패턴 예측 및 분석부
133: 식자재 AI 자동발주부
134: 기준시세 결정부
135: 가격비교부
136: 데이터베이스부
137: 플랫폼 제공부
110: 음식점 단말
120: 도매시장 중매인 단말
130: 도매 직거래 플랫폼 서버
131: 정보수집부
132: 소비패턴 예측 및 분석부
133: 식자재 AI 자동발주부
134: 기준시세 결정부
135: 가격비교부
136: 데이터베이스부
137: 플랫폼 제공부
Claims (12)
- 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재의 가격을 비교검색 요청하는 음식점 단말; 및
AI 도매시장 직거래 플랫폼을 이용하여 식자재의 재고량 및 가격표를 제공하고, 식자재를 납품하는 도매시장 중매인 단말; 및
상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매업체들 간의 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하고, 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매업체 단말로 음식점 단말의 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 도매 직거래 플랫폼 서버를 포함하고,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는
적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하고,
상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정하고,
상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식자재 판매가의 가격조정을 요청하는 것을 특징으로 하고,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는 정보수집부, 수급상황 분석부, 시세 결정부, 시세 타당성 분석부 및 환경요인비용 산출부를 포함하고,
상기 정보수집부는 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말로부터 지역별 도매시장에서 경매거래되거나 또는 현지에서 매입한 식자재의 시세정보(매입시세, 도매시세, 과거시세), 환경요인정보(날씨, 기념일)을 수집하고,
상기 수급상황 분석부는 상기 식자재의 시세정보 및 환경요인정보를 기초로 지역별 식자재의 시장 판매 공급량을 예측분석하고, 경매 또는 도서산간에서 직간접으로 공급된 식자재 공급물량을 전일 물량과 비교하고, 전일 판매된 판매물량을 기초로 당일 판매물량을 예측하고,
상기 시세 결정부는 환경요인정보를 변수인자, 상기 시세정보, 당일 판매수급 예측값에 기 설정된 마진율이 보장된 식자재의 품목별 기준 도매시세를 결정(산출)하고, 당일 공급량(재고량 포함) 대비 당일 판매예측량의 비율을 전일 비율과 비교하여 당일 기준 도매시세를 결정하되, 상기 환경요인을 점수 대비 금액으로 환산한 환경요인비용을 가감산하여 산출하고,
상기 시세 타당성 분석부는 상기 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말에서 제시한 판매시세와 상기 기준 도매시세 간의 차분을 분석한 후, 상기 차분을 기초로 상기 도매시세의 거래타당성을 분석한 결과를 제공하고,
상기 환경요인비용 산출부는 당일 환경요인을 점수로 환산한 후, 환경 점수를 비용으로 환산한 환경요인비용을 산출하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는
상기 음식점 단말에서 기 설정된 기간동안 주문한 식자재 주문정보를 기초로 식자재 소비 패턴을 분석하고, 분석된 식자재 소비 패턴을 기초로 식자재 발주물량을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는
날씨 변화 및 요일에 따른 식자재 가격을 예측하고, 예측 가격이 기준 시세를 초과할 경우, 식자재 발주일을 조정하고, 발주서를 제공한 도매시장 중매인 단말로 식자재 납품일자의 조정을 요청하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는
복수의 음식점 단말에서 제시된 식자재 발주전표를 기초로 음식점 단말 간의 가격 비교를 수행하여 제공하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템. - 음식점 단말에서 식자재를 구매하거나, 구매한 식자재 가격비교 및 구매할 예정인 업체들의 식자재 가격을 비교검색 요청하는 단계; 및
도매 직거래 플랫폼 서버에서 상기 음식점 단말의 가격비교 요청에 따라 제휴된 도매시장 중매인들에서 제공한 식자재 가격을 비교한 결과를 제공하는 단계;
상기 음식점 단말에서 식자재 발주를 요청하면, 상기 도매 직거래 플랫폼 서버에서 상기 음식점 단말에서 지정한 식자재 가격으로 판매되는 도매시장 중개인 단말로 상기 음식점 단말에서 요청한 식자재 주문정보에 따른 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계를 포함하고,
상기 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계는
적어도 하나 이상의 제휴된 도매시장 중매인 단말들에서 일일 업로드한 식자재 판매가를 기초로 기준시세를 판단하고, 상기 기준시세를 기초로 식자재 발주서를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 기준시세는 식자재 매입가 대비 마진율을 8:2로 산정되고,
상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세를 제공하고, 업로드한 식자재 판매가가 상기 기준시세를 초과할 경우, 상기 도매시장 중매인 단말로 기준시세에 따른 상기 식자재 판매가의 가격조정을 요청하는 단계를 포함하고,
상기 도매 직거래 플랫폼 서버는 정보수집부, 수급상황 분석부, 시세 결정부, 시세 타당성 분석부 및 환경요인비용 산출부를 포함하고,
상기 정보수집부는 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말로부터 지역별 도매시장에서 경매거래되거나 또는 현지에서 매입한 식자재의 시세정보(매입시세, 도매시세, 과거시세), 환경요인정보(날씨, 기념일)을 수집하고,
상기 수급상황 분석부는 상기 식자재의 시세정보 및 환경요인정보를 기초로 지역별 식자재의 시장 판매 공급량을 예측분석하고, 경매 또는 도서산간에서 직간접으로 공급된 식자재 공급물량을 전일 물량과 비교하고, 전일 판매된 판매물량을 기초로 당일 판매물량을 예측하고,
상기 시세 결정부는 환경요인정보를 변수인자, 상기 시세정보, 당일 판매수급 예측값에 기 설정된 마진율이 보장된 식자재의 품목별 기준 도매시세를 결정(산출)하고, 당일 공급량(재고량 포함) 대비 당일 판매예측량의 비율을 전일 비율과 비교하여 당일 기준 도매시세를 결정하되, 상기 환경요인을 점수 대비 금액으로 환산한 환경요인비용을 가감산하여 산출하고,
상기 시세 타당성 분석부는 상기 적어도 하나 이상의 도매시장 중매인 단말에서 제시한 판매시세와 상기 기준 도매시세 간의 차분을 분석한 후, 상기 차분을 기초로 상기 도매시세의 거래타당성을 분석한 결과를 제공하고,
상기 환경요인비용 산출부는 당일 환경요인을 점수로 환산한 후, 환경 점수를 비용으로 환산한 환경요인비용을 산출하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법. - 제7항에 있어서,
상기 식자재 가격을 비교검색 요청하는 단계는
상기 음식점 단말에서 제공한 식자재 매입전표를 기초로 제휴된 도매시장 중매인 단말에서 제시한 식자재 판매가격들과 비교하는 단계를 포함하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법. - 제7항에 있어서,
상기 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계는
상기 음식점 단말에서 기 설정된 기간동안 주문한 식자재 주문정보를 기초로 식자재 소비 패턴을 분석하고, 분석된 식자재 소비 패턴을 기초로 식자재 발주물량을 예측하는 단계를 포함하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법. - 삭제
- 삭제
- 제7항에 있어서,
상기 식자재 발주서를 자동생성하여 제공하는 단계는
날씨 변화 및 요일에 따른 식자재 가격을 예측하고, 예측 가격이 기준 시세를 초과할 경우, 식자재 발주일을 조정하고, 발주서를 제공한 도매시장 중매인 단말로 식자재 납품일자의 조정을 요청하는 단계를 포함하는 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 방법.
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| KR1020210163263A KR102598665B1 (ko) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 인공지능 기반의 식자재 도매 직거래 시스템 및 방법 |
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| KR102261080B1 (ko) * | 2020-11-19 | 2021-06-04 | 주식회사 골든브릿지 | 메뉴별 최저가 식자재 발주 및 이를 위한 업체 입찰 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체 |
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Family Cites Families (3)
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| KR20040106859A (ko) * | 2003-06-11 | 2004-12-18 | (주) 우림인포텍 | 농수산물 유통 도매업 인터넷 판매관리 시스템 |
| KR20140048424A (ko) * | 2012-10-15 | 2014-04-24 | 신율 | 온라인 상에서의 소모품 등의 정기배달 유통시스템. |
| KR20140107716A (ko) | 2013-02-25 | 2014-09-05 | 장태진 | 소셜 커머스를 이용한 농산물 직거래 시스템의 제어방법 |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102324148B1 (ko) * | 2020-05-21 | 2021-11-10 | 주식회사 허브넷컴퍼니 | 잔존농산물 매칭시스템 |
| KR102222383B1 (ko) * | 2020-06-01 | 2021-03-03 | 주식회사 골든브릿지 | 온라인을 통한 식자재 수발주 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체 |
| KR102261080B1 (ko) * | 2020-11-19 | 2021-06-04 | 주식회사 골든브릿지 | 메뉴별 최저가 식자재 발주 및 이를 위한 업체 입찰 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체 |
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