KR20200119380A - 빅데이타를 이용한 식자재 재고 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 가맹점별 주문데이타를 토대로 가맹점별 식자재 예측 데이타를 산출함으로써 효율적인 재고관리와 비용절감을 하기 위한 시스템 방법에 관한 것이다. 그 방법으로 가맹점 주문데이타를 입력하여 함수를 적용하여 메뉴별 식자재 데이타를 산출하고 산출된 데이타를 근거로 월별 식자재 데이타를 산출하게 된다. 산출된 데이타를 근거로 예측함수를 적용하여 가맹점별 식자재 예측 데이타를 산출하여 효율적인 재고관리를 하는 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 가맹점별 소비자의 주문 내역을 토대로 식자재를 재고를 효율적으로 관리하기 위한 시스템 및 그 운영 방법에 과한 것이다. 통상 지역별 인구 구성이 다르며 아울러 성별로 선호 음식도 차이가 있기 마련이다. 따라서 효율적인 식자재 관리를 하기 위해서는 가맹점별 주문내역을 토대로 예측 데이타를 미리 산출할 수 있다면 효율적인 식자재 재고 관리가 가능해질 것이다. 따라서 본 발명은 주문내역을 토대로 예측데이타를 산출하는 그 관리 및 운영 방법에 관한 것이다.
우리나라의 프랜차이즈 가맹점은 수없이 많다. 하지만 가맹점의 경우 식자재를 공급받아 그것을 토대로 영업을 영위한다. 하지만 가맹점 본사 입장에서 가맹점별로 소요되는 식자재를 예측할 수 있다면 효율적인 비용절감이 가능해질 수 있을 것이다.
현재의 프로그램 시스템의 경우 성능이 좋은 하드웨어와의 결합을 통해 엄청난 양의 데이타를 연산하고 계산할 수 있으며 이를 토대로 정확하게 분석하여 결과를 도출할 수 있는 빅데이타 관련 어플리케이션이 많이 보급되고 있다.
아울러 재고 관리 및 효율적이 운영은 프랜차이즈 사업을 함에 있어 매우 중요한 리소스 관리 매지니먼트이다. 월별 소요되는 식자재를 미리 주문데이타를 토대로 예측할 수 있다면 원가 절감으로 이어질 수 있고 나아가 소비자에게 제공되는 공급가격 역시 내릴 수 있는 여지가 마련됨으로써 만족도가 매우 높아질 것이다.
상기와 같이 주문데이타를 토대로 식자재 소요량을 예측할 수 있는 어플리케이션은 거의 찾아보기 힘들다. 빅데이타 분석은 소비중심의 분석툴이 대부분이고 공급 중심의 분석툴은 거의 없는 것이 현실이다. 이는 빅데이타 분석을 소비하는 주층이 소비자 중심으로되어 있어 공급자 측면에서는 분석에 대한 주된 소비층이 아니기 때문이다.
따라서 공급자 중심으로 주문데이타인 빅데이타를 분석하여 이를 토대로 가맹점별 소요 식자재와 월별 예상 소요 식자재를 도출할 수 있다면 매우 효율적인 재고 관리가 가능해질 것이다.
해당 데이타를 분석하기 위해서는 데이타베이스 분석을 토대로 메인 식자재와 서브 식자재로 구분하여 중요도를 중심으로 가중치를 두는 방법이 필요한데 이럴 경우 주문량을 토대로 분석을 하는 분석툴 개발이 필요하다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명은 아래의 구성을 갖는다. 가맹점별 주문 데이타를 메인 데이타베이스 서버에 저장한다. 저장된 메뉴를 토대로 서브 테이블에 투입되는 식자재를 구분해야 한다. 구분된 식자재는 별도의 코드를 부여하여 메뉴당 투입량을 산출한 함수를 책정한다. 책정된 함수를 토대로 가맹점에서 팔린 메뉴 정보가 입력되면 투입된 식자재의 산출이 가능해진다.
가맹점은 한지역에만 있는 것이 아니고 전국에 분포되어 있고 지역별 인구 비례는 차이가 있을수 밖에 없다. 아울러 성별, 나이별 인구 구성에 따라 선호하는 메뉴는 차이가 발생하게 된다. 따라서 가맹점별 주문데이타를 지속적으로 저장하고 함수에 매칭시켜 식자재의 투입량을 메인 데이타베이스 서버에 지속적으로 저장해야 한다.
데이타는 1년이상의 데이타를 토대로 예측시스템을 개발해야 한다. 예측시스템은 이전 가맹점별 데이타에 근거하여 월 평균 투입 식자재를 토대로 주말 평일을 구분하여 가중치 함수를 적용하여 산출된다.
또한 신규 가맹점의 경우 해당 지역내 타 가맹점을 토대로 사업시작 이후의 데이타를 토대로 산출하며, 가중치 데이타는 기존의 함수를 적용하여 예측데이타를 산출한다.
이상에서와 같이 본 발명은 가맹점의 주문내역 데이타를 토대로 메인 데이타메이스의 분석툴을 개발하여 함수를 적용하여 가맹점별 사용하는 식자재의 사용량을 예측할 수 있는 시스템에 관한 것으로 해당 시스템이 개발될 경우 효율적인 재고관리와 비용절감이 가능해진다.
또한 가맹점의 수익율을 판단할 수 있는 근거가 될 수 있으며, 신규 가맹점 가입 시 지역을 근거로 예상매출 및 매입 그리고 수익 산출에 대한 시뮬레이션이 가능해진다.
도 1은 본 발명에 의한 예측시스템 구성도
상기와 같은 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 예측 시스템 구성도이다.
도면을 참조하면 본 발명에 의한 예측시스템은 가맹점의 01 주문데이타를 02 메인데이타로 이동시켜 메뉴별 식자재를 산출하는 함수를 적용하여 03 메뉴별 식자재를 산출한다. 메뉴별 식자재가 산출되면 해당 데이타를 로우데이타로 저장하고 03 메뉴별식자재 데이타를 토대로 함수를 적용하여 월별 식자재의 변동량을 체크하여 가맹점별 04 월별 식자재 데이타를 산출하여 데이타베이스에 저장한다. 해당 2개의 로우데이타를 토대로 예측함수를 적용하여 가맹점별 식자재 예측 데이타를 산출하게 된다. 이때 데이타베이스의 파싱을 위한 별도의 어플리케이션의 개발이 필요하며 예측데이타를 리뷰하기 위한 웹어플케이션의 개발도 필요하다. 또한 예측데이타를 가맹점별로 소팅 혹은 월별 종합 데이타 등 파싱이 가능하도록 명령어를 데이타베이스에 할 수 있는 관리자 웹어플리케이션으로 구분된다.
01 가맹점 주문데이타
02 메인데이타베이스
03 메뉴별 식자재
04 월별 식자재
05 식자재 예측 함수
06 예측 데이타 산추
02 메인데이타베이스
03 메뉴별 식자재
04 월별 식자재
05 식자재 예측 함수
06 예측 데이타 산추
Claims (1)
- 가맹점 데이타를 이용하여 분석 함수를 적용하여 메뉴별 식자재 데이타를 산출하는 단계, 메뉴별 식자재 데이타를 토대로 월별 식자재 데이타를 산출하는 단계, 그리고 이러한 데이타를 산출하기 위한 함수를 적용한 단계를 포함한다. 함수를 토대로 가맹점별 예측 데이타를 산출하는 단계 그리고 웹어플리케이션을 이용하여 데이타베이스의 다양한 파싱을 통해 다양한 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190033829A KR20200119380A (ko) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 빅데이타를 이용한 식자재 재고 관리 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020190033829A KR20200119380A (ko) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 빅데이타를 이용한 식자재 재고 관리 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR20200119380A true KR20200119380A (ko) | 2020-10-20 |
Family
ID=73025275
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020190033829A KR20200119380A (ko) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 빅데이타를 이용한 식자재 재고 관리 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20200119380A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102408748B1 (ko) | 2022-01-24 | 2022-06-13 | 최진철 | 식자재 보관 관리 시스템 |
| KR20230018605A (ko) * | 2021-07-30 | 2023-02-07 | 주식회사 리드플래닛 | 가맹점의 식자재 발주수량 또는 사용중량에 기초한 품질관리 방법 및 이를 위한 ai 학습 모델 |
-
2019
- 2019-03-25 KR KR1020190033829A patent/KR20200119380A/ko not_active Application Discontinuation
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20230018605A (ko) * | 2021-07-30 | 2023-02-07 | 주식회사 리드플래닛 | 가맹점의 식자재 발주수량 또는 사용중량에 기초한 품질관리 방법 및 이를 위한 ai 학습 모델 |
| KR102408748B1 (ko) | 2022-01-24 | 2022-06-13 | 최진철 | 식자재 보관 관리 시스템 |
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