KR20210014431A - 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템과 이를 이용한 원자재 수요예측 및 주문량 결정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 과거의 원자재 수요 흐름 및 수요 경향과, 현재 원자재 재고량을 바탕으로 장래 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
보다 더 구체적으로 본 발명에 의하면, 소정 상품을 제작하는데 필요한 원자재에 대해서, 년단위 혹은 특정주기 단위의 과거 수요데이터를 바탕으로 수요 흐름 또는 수요 경향을 파악한 후에, 현재 재고량을 바탕으로 미래의 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하여, 가까운 시일 내의 원자재의 소진을 방지함과 동시에 적정량의 원자재 재고를 유지할 수 있다.

Description

원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템과 이를 이용한 원자재 수요예측 및 주문량 결정방법 {System for determining orders ranking of Raw Materials using demand estimate and Method thereof}

본 발명은 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 과거의 원자재 수요 흐름 및 수요 경향과, 현재 원자재 재고량을 바탕으로 장래 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 원자재는 주문 발주 후 입고까지 소요되는 시간, 즉 입고 리드타임이 많이 소요되고, 너무 많은 주문을 미리할 경우에는 창고보관료의 상승, 한정된 원자재의 적정보관기간 제한 등의 문제가 발생하므로, 적정량의 원자재 재고량이 요구되며, 이를 위해서 주기적인 원자재 수요량 예측이 필수적이다.

불안정한 수급의 원자재 양이 설정한 적정 재고량 이하로 떨어져 발주를 해야 될 때, 수급이 불안정하여 여러 수급처에 필요한 발주량보다 크게 발주를 넣어 원자재를 수급할 경우, 재고보유량이 적정재고량보다 많아진다.

이 때 적정재고량에서 오버된 재고량만큼 재고보유금액이 더욱 커지며, 이는 현재 필요없는 원자재에 재고관리비용이 지출됨을 의미하며, 만약 해당 원자재가 계절성 영향을 크게 받는 경우, 해당 수요 계절이 지난 후에 재고가 남아있다면, 악성 재고로 남아 지속적인 재고관리 비용이 지출을 해야 되거나, 손해를 보며 폐기 처분해야 되는 경우도 발생할 수 있다.

원자재 물류의 재고에 대한 최적의 상황은 현재 필요한 만큼의 재고량만 보유하고, 재고가 적정 재고 이하로 떨어질 때 추후 출고 계획에 차질이 없이 재고를 수급하여 항상 최소의 재고량을 창고에 보유하는 것이 바람직하다. 즉, 보유한 원자재 재고가 현재 물류 창고 등에 적재할 수 있는 재고량보다 클 경우, 창고를 증설할 수 밖에 없으며, 관리할 원자재 종류가 많을수록 이를 관리하는 인건비에 대해서도 증가하기 때문에 필요만큼의 최소의 재고량을 보유하는 것이 효율적이라 할 수 있다.

더 나아가 원자재의 유통업체도 불안정한 수급일정으로 공급처에 유통할 경우, 일정대로 공급이 되지않으면 제대로 공급처에 원자재를 배송할 수 없으며, 이에 따른 공급처의 항의, 주문 취소로 인해 매출감소 등의 문제로 이어질 것이다.

또한, 불안정한 수급일정으로 인하여, 원자재를 이용한 제조 상품들의 빈번한 품질 설정 등 고객이 해당 제조 상품을 구매하려면 주기적으로 유통업체에 확인해야 하는 등의 불편함과 이로인한 고객 이탈률 증가 등의 문제가 발생할 수 있다.

예를 들면, 식재료를 원자재로 사용하는 식품의 경우, 시시각각 변하는 원자재의 품질, 가격 등의 변동 상황에 따라 식제품 생산 일정과 생산량의 변경이 빈번할 수 있으며, 더 나아가 유통업체의 상품수급에 차질이 자주 발생하기도 하는 것은 주지의 사실이다.

따라서, 원자재 공급기업 또는 유통기업의 입장에서 보유하고 있는 원자재의 소진을 방지함과 동시에 적정량의 원자재 재고를 효율적으로 유지할 수 있는 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템이 요구되고 있다.

본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 소정 상품을 제작하는데 필요한 원자재에 대해서, 년단위 혹은 특정주기 단위의 과거 수요데이터를 바탕으로 수요 흐름 또는 수요 경향을 파악한 후에, 현재 원자재 재고량을 바탕으로 미래의 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하는 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 본 발명의 기재로부터 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명은, 제어부가 ERP 시스템(Enterprize Resource Planning system)으로부터 각 원자재의 품목별 입출고이력 데이터 및 각 원자재의 품목별 특성데이터를 수신하고, 사용자 인터페이스로부터 입력된 수요예측 조건을 적용하되, 과거의 특정 시점으로부터 기준 시점까지의 원자재 품목별 입출고이력 데이터를 이용하여 과거 기준 시점부터 현재 시점까지의 산출된 수요 예측값과, 과거 기준 시점으로부터 현재 시점까지 산출된 실제 수요값을 비교하여 수요예측 정확도를 산출하는 제1단계; 상기 제어부가 상기 수요예측 정확도를 산출하는 단계를 반복적으로 되풀이하는 학습을 실시하여 각 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 선정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 제2단계; 상기 제어부가 사용자인터페이스로부터 사용자가 지정한 원자재의 품목별 입출고이력 데이터를 입력 받고, 이를 이용하여 상기 제2 데이터베이스가 제공하는 해당 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 실행하여 산출된 해당 원자재의 수요예측 데이터를 제1 데이터베이스에 저장하는 제3단계; 상기 제어부가 ERP 시스템으로부터 해당 원자재의 현재 재고량 데이터를 입력 받고, 상기 제1 데이터베이스로부터 해당 원자재의 수요예측 데이터를 수신 받아, 해당 원자재의 수요예측 데이터에서 현재 재고량 데이터를 대비·분석한 후, 재주문점 결정데이터를 산출하여 사용자 인터페이스로 송신하는 제4단계; 및 상기 사용자 인터페이스로부터 소정 시간 내에 상기 재주문점 결정데이터의 수정 또는 보완 요구가 없을 경우, 상기 제어부는 재주문점 결정데이터를 원자재 주문시스템으로 송신하는 제5단계; 를 포함하는 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템을 이용한 원자재 수요예측 및 주문량 결정방법을 제공한다.

본 발명의 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 및 그 방법에 의하면, 소정 상품을 제작하는데 필요한 원자재에 대해서, 년단위 혹은 특정주기 단위의 과거 수요데이터를 바탕으로 수요 흐름 또는 수요 경향을 파악한 후에, 현재 재고량을 바탕으로 미래의 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하여, 가까운 시일 내의 원자재의 소진을 방지함과 동시에 적정량의 원자재 재고를 유지하는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 사용자의 선택에 따라 최소 비용으로 원자재의 소진을 방지함과 동시에 적정량의 원자재 재고를 유지할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 원자재 품목별 최적알고리즘 및 학습 파라메터 선정과정을 나타낸 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 원자재 품목별 최적알고리즘을 이용하여 원자재 품목별 수요예측 테이터를 산출하는 모습을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 재주문점을 결정하고 주문시스템에 입력하는 모습을 나타낸 예시도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

본 발명은 소정 상품을 제작하는데 필요한 원자재에 대해서, 년 단위 혹은 특정 주기 단위의 과거 수요 데이터를 바탕으로 수요 흐름/수요 경향을 파악한 후에, 현재 원자재 재고량을 바탕으로 미래의 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능할 수 있도록 고안되었다.

본 발명의 원자재 수요예측 및 주문량 결정방법은, 제어부가 ERP 시스템(Enterprize Resource Planning system)으로부터 각 원자재의 품목별 입출고이력 데이터 및 각 원자재의 품목별 특성데이터를 수신하고, 사용자 인터페이스로부터 입력된 수요예측 조건을 적용하되, 과거의 특정 시점으로부터 기준 시점까지의 품목별 입출고이력 데이터를 이용하여 과거 기준 시점부터 현재 시점까지의 산출된 수요 예측값과, 과거 기준 시점으로부터 현재 시점까지 산출된 실제 수요값을 비교하여 수요예측 정확도를 산출하는 제1단계; 상기 제어부가 상기 수요예측 정확도를 산출하는 단계를 반복적으로 되풀이하는 학습을 실시하여 각 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 선정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 제2단계; 상기 제어부가 사용자인터페이스로부터 사용자가 지정한 원자재의 품목별 입출고이력 데이터를 입력 받고, 이를 이용하여 상기 제2 데이터베이스가 제공하는 해당 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 실행하여 산출된 해당 원자재의 수요예측 데이터를 제1 데이터베이스에 저장하는 제3단계; 상기 제어부가 ERP 시스템으로부터 해당 원자재의 현재 재고량 데이터를 입력 받고, 상기 제1 데이터베이스로부터 해당 원자재의 수요예측 데이터를 수신 받은 후, 해당 원자재의 수요예측 데이터에서 현재 재고량 데이터를 대비·분석한 후, 재주문점 결정데이터를 산출하여 사용자 인터페이스로 송신하는 제4단계; 및 상기 사용자 인터페이스로부터 소정 시간 내에 상기 재주문점 결정데이터의 수정 또는 보완 요구가 없을 경우, 상기 제어부는 재주문점 결정데이터를 원자재 주문시스템으로 송신하는 제5단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 원자재 품목별 최적알고리즘 및 학습 파라메터 선정과정을 나타낸 예시도이다.

본 발명은 제어부(10)가 ERP 시스템(20)으로부터 각 원자재의 품목별 입출고이력 데이터 및 각 원자재의 품목별 특성데이터를 수신하고, 사용자 인터페이스(30)로부터 입력된 수요예측 조건을 적용하되, 과거의 특정 시점으로부터 기준 시점까지의 원자재 품목별 입출고이력 데이터를 이용하여 과거 기준 시점부터 현재 시점까지의 산출된 수요 예측값과, 과거 기준 시점으로부터 현재 시점까지 산출된 실제 수요값을 비교하여 수요예측 정확도를 산출하는 제1단계와, 상기 제어부(10)가 상기 수요예측 정확도를 산출하는 단계를 반복적으로 되풀이하는 학습을 실시하여 각 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 선정하여 제2 데이터베이스(40)에 저장하는 제2단계를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 원자재 품목별 입출고이력 데이터는 과거에 해당 원자재가 입고 또는 출고된 이력이 담긴 데이터이며, 상기 원자재 품목별 특성 데이터는 안전재고량, 입고 리드타임, 창고 비용, 최대주문량, 최소 주문량 등 주문시기 및 주문량의 결정에 필요한 정보들을 포함할 수 있다.

상기 원자재 품목별 특성 데이터는 발명의 필요에 따라 원자재 공급처와의 발주정보, 계절/시즌/국가/지역에 따른 원자재 품목별 발주 최대값/최소값 및 이에 따른 가격 변동 정보, 계절/시즌/국가/지역에 따라 평균적으로 소요되는 입고정보, 계절/시즌/국가/지역에 따른 입고예정일 오차, 계절/시즌/국가/지역에 따른 발주량 오차, 발주 오차 원인 등의 상세한 정보를 더 포함할 수 있다.

상기 사용자인터페이스(30)로부터 입력되는 수요예측 조건은, i) 년/월/주/일 단위의 예측시간단위 선택 조건, ii) 안전재고량, 입고 리드타임, 창고 비용, 최대주문량, 최소 주문량, 안전재고량 등의 예측 변수 입력 조건, iii) 수요예측 알고리즘의 수요예측 결과값 또는 실제 수요값 중 어느 것을 우선하여 선택할 것인지에 대한 조건 등을 선택적, 병렬적으로 입력할 수 있다.

본 발명의 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 행하여지는 수요예측은 과거의 수요이력으로부터 미래의 수요를 예측하는 동작이라 할 수 있는데, 수요 예측을 정확하게 하기 위해 상기 제어부(10)내에 포함된 ARiMA, LSTM, 지수평활법 등 다양한 수요예측 알고리즘 중에 최적의 알고리즘을 결정하게 된다.

상기 SARIMA 알고리즘은, 계절 자기회귀누적이동평균(Seasonal AutoreRressive Integrated Moving Average; SARIMA)을 의미한다. 시계열의 현재 상태가 과거 상태와 과거의 연속적인 오차항에 영향을 받는다면 현재의 관측값은 과거의 관측값과 오차항의 함수 형태로 나타낼 수 있으며, 이러한 모형을 자기회귀이동평균(Autoregressive Moving Average; ARMA) 모형이라 한다. 이에 비해 차분(Differencing)을 적용한 시계열을 ARMA 과정으로 설명한 모형을 자기회귀누적이동평균(Autoregressive Integrated Moving Average; ARIMA) 모형이라 하며, 계절성 변동의 제거를 위한 계절 차분(Seasonal Differencing)을 적용하여 표현한 모형을 계절 자기회귀누적이동평균(SARIMA) 모형이라 한다. SARIMA 모형(SARIMA 알고리즘)을 포함하는 시계열 모형은 수요 예측에 널리 사용되는 것으로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

상기 LSTM 알고리즘, 즉 LSTM (Long Short-Term Memory) 예측모델은 추정구간의 시작점과 종착점을 연결함에 있어 장단기 메모리(LSTM: LongShort term Memory) 방식의 순환 신경망 모델을 이용하여 수요예측 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.

지수평활법(exponential smoothing method)이란 최근 데이터에 가장 큰 가중치를 주고 시간이 지남에 따라 가중치를 기하학적으로 감소시키는 방법을 말한다. 상기 지수평활법은 단순지수 평활법과 이중지수 평활법으로 분류할 수 있는데, 이중 단순지수 평활법은 가중치가 지수적으로 감소하도록 구성된 방법으로서, 일반적으로 데이터에 경향 또는 계절성이 없을 때 사용된다. 이에 비해 이중지수 평활법은 시계열 자료에 경향(trend)이 존재하는 경우 사용되는 방법으로서, 단순지수 평활법을 두 번 연속 적용한 것으로서, 원자재의 계절적, 시기적 또는 주기적 수요 경향이 강한 경우에는 이중지수 평활법을 적용하는 것이 바람직하다.

먼저, 수요예측 알고리즘의 학습은 제어부(10)가 ERP 시스템(20)으로부터 각 원자재 품목별 특성데이터를 수신하고, 과거의 원자재 품목별 입출고이력데이터를 수신하여 선택된 수요예측 알고리즘을 구동하게 된다.

이를 위해 상기 제어부(10)는 ARiMA, LSTM, 지수평활법 등 수요예측 알고리즘을 포함할 수 있으며, 이 중에서 선택된 수요예측 알고리즘을 구동할 수 있는데, 안전재고량, 입고 리드타임, 창고 비용, 최대주문량, 최소 주문량 등의 원자재 품목별 특성 데이터를 활용할 수 있다.

한편, 본 발명은, 과거의 기준 시점(B시점) 및 그보다 더 과거의 특정시점(A 시점)을 정해서, A시점~ B시점 사이의 원자재 품목별 입출고데이터를 이용해서, 과거의 기준 시점(B시점)과 현재 시점까지의 수요예측을 하고, 그 예측된 수요예측값을 과거의 기준 시점(B 시점)과 현재 시점까지의 실제수요값과 비교·분석함으로서, 해당 수요예측값의 정확도를 계산할 수 있다.

물론 이 과정에서도 안전재고량, 입고 리드타임, 창고 비용, 최대주문량, 최소 주문량 등의 원자재 품목별 특성 데이터가 적용되게 된다.

위와 같은 내용을 바탕으로 상기 제어부(10) 내에서 수요예측 알고리즘을 학습하게 하여 최적의 파라메타를 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(10)가 포함하고 있는 다양한 수요예측 알고리즘 중 가장 최적의 알고리즘을 선택하기 위해 각 알고리즘에 대해 동일한 학습 및 정확도를 산출하여 비교하는 작업을 되풀이함으로써 구동된 알고리즘 중에서 최적의 알고리즘을 선정하게 된다. 이렇게 결정된 최적의 수요예측 알고리즘 및 학습 파라메타는 제2 데이터베이스(40)에 저장되게 된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 원자재 품목별 최적알고리즘을 이용하여 원자재 품목별 수요예측 테이터를 산출하는 모습을 나타낸 예시도이다.

본 발명은 상기 제어부(10)가 사용자인터페이스(30)로부터 사용자가 지정한 원자재의 품목별 입출고이력 데이터를 입력 받고, 이를 이용하여 상기 제2 데이터베이스(40)가 제공하는 해당 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 실행하여 산출된 해당 원자재의 수요예측 데이터를 제1 데이터베이스(50)에 저장하는 제3단계를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제어부(10)에 의한 수요예측 데이터를 산출하는 것은, 사용자가 지정한 원자재의 품목별 과거 입출고 이력데이터를 수신하고, 이를 바탕으로 제2데이터베이스(40)에서 제공되는 최적화된 수요예측 알고리즘, 즉 최적 알고리즘을 구동하여 소정의 미래 시점까지의 수요를 예측 주기별(예; 일/주/월/년 단위)로 예측하여 제1데이터 베이스(50)에 저장하는 과정이라 할 수 있다.

여기서, 미래의 원자재 수요량 예측은 기설정된 최적 알고리즘에 의해 수행되는데, 원자재 품목별로 이미 최적의 수요예측 알고리즘이 선택되어 제2데이터베이스(40)에 저장되어 있으므로, 해당 원자재에 매칭되는 최적 수요예측 알고리즘을 호출하여 구동시키면 예측 주기별 수요예측 데이터가 산출되어 제1데이터베이스(50)에 저장되게 된다.

이 때, 상기 제어부(10)는 발명의 필요에 따라 원자재 품목별 특성데이터의 가중치와 입고 예정일, 입고 예정량 등의 오차를 고려하여 기존 원자재 공급처의 신뢰도값을 분석하고, 타 원자재 공급처의 신뢰도값과의 평균을 계산하여 상기 제1데이터베이스(50)에 별도로 저장하는 것도 가능하다.

또한, 발명의 필요에 따라 상기 제어부(10)는 일정대비 필요주문량, 수급가격, 해당 원자재 수급에 대한 최적 수급경로 등 해당 원자재의 이전 수급정보를 분석하여 일/주/월/년 별 안전재고량, 적정재고량 등을 계산하여 상기 제1데이터베이스(50)에 별도로 저장하는 것도 가능하다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템 상에서 재주문점을 결정하고 주문시스템에 입력하는 모습을 나타낸 예시도이다.

본 발명은 상기 제어부(10)가 ERP 시스템(20)으로부터 해당 원자재의 현재 재고량 데이터를 입력 받고, 상기 제1 데이터베이스(50)로부터 해당 원자재의 수요예측 데이터를 수신 받아, 해당 원자재의 수요예측 데이터에서 현재 재고량 데이터를 대비·분석한 후, 재주문점 결정데이터를 산출하여 사용자 인터페이스(30)로 송신하는 제4단계와, 상기 사용자 인터페이스(30)로부터 소정 시간 내에 상기 재주문점 결정데이터의 수정 또는 보완 요구가 없을 경우, 상기 제어부(10)는 재주문점 결정데이터를 원자재 주문시스템(60)으로 송신하는 제5단계를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제4단계는 예를 들면, 상기 제어부(10)가 상기 제1 데이터베이스(50)로부터 해당 원자재의 수요예측 데이터에서 ERP 시스템(20)으로부터 해당 원자재의 현재 재고량 데이터를 제하여 재주문점 결정데이터를 산출하는 방식을 채택할 수 있다.

다만, 발명의 필요에 따라 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 상기 수요예측 데이터와 현재 재고량 데이터의 대비·분석 시, 원자재의 일정 대비 필요주문량, 원자재 수급가격, 해당 원자재 수급에 대한 최적 수급경로, 기존 원자재 공급처의 신뢰도값, 타 원자재 공급처의 신뢰도값 등 해당 원자재의 이전 수급정보를 이용하여 상세한 재주문점 결정데이터를 산출하는 방식을 채택할 수도 있을 것이다.

본 발명에서 '재주문점'이란 수요예측 내용에 기반한 '최적주문점'을 의미하는 것으로서, 해당 원자재의 주문시기, 주문량을 포함하게 된다.

또한, 상기 제어부(10)는 재주문점 결정데이터 생성 시, 발명의 필요에 따라 요청받은 해당 원자재의 필요 발주량과 분석유형을 기준으로 현재 해당 원자재를 수급받을 수 있는 공급처의 신뢰도값을 내림차순으로 정렬하여, 최적의 필요 발주량 및 입고 시기를 충족할 때까지 정렬된 원자재 공급처 정보들을 동시에 포함할 수 있다.

상기 재주문점 결정데이터에는 원자재의 입고 최단 소요기간, 입고 최저가, Hybrid(입고 최단 소요기간, 입고최저가) 등의 3가지 분석유형 중 하나를 설정하여 포함할 수 있을 것이다.

결국 본 발명은 각 원자재 품목에 대해, 제어부(10)가 ERP 시스템(20)으로부터 현재시점의 재고량을 수신하고, 해당 원자재 품목의 수요예측 데이터를 제1데이터베이스(50)로부터 수신하여, 재주문점 결정데이터(주문시기와 주문량 포함)를 선정하는 방식으로 구동하게 된다고 할 수 있다.

한편, 상기 제어부(10)에서 결정된 재주문점 데이터는 주문시스템(60)으로 송신되게 되는데, 곧바로 송신되는 것이 아니라, 그 전에 재주문점 결정데이터를 사용자 인터페이스(30)로 송신하여 사용자에게 재주문점 내용을 현시하게 된다.

상기 사용자 인터페이스(30)로부터 소정 시간(예; 1시간 ~ 48시간) 내에 상기 재주문점 결정데이터의 수정 또는 보완 요구가 없을 경우, 상기 제어부(10)는 재주문점 결정데이터를 원자재 주문시스템(60)으로 송신하여 자동으로 원자재 주문신청을 완료하게 된다.

이와 같이 본 발명의 시스템에서 나타낸 동작과 절차는, 사용자가 설정한 일정한 주기로 원자재의 수요이력을 주기적으로 수신하고, 수요예측 동작을 수행함으로써, 사용자 또는 시스템 관리자의 개입없이 자동으로 수행될 수 장점이 있다.

또한, 본 발명의 시스템은 사용자가 지정하는 특정 원자재 품목에 대해 수요예측 알고리즘을 최적화하는 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 사용자를 통한 재주문점 관리를 효율적으로 수행할 수 있게 하고, 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템의 신뢰성 및 동작안정성을 관리할 수 있는 수단을 제공할 수 있다.

무엇보다도 본 발명에 의하면, 소정 상품을 제작하는데 필요한 원자재에 대해서, 년 단위 혹은 특정주기 단위의 과거 수요데이터를 바탕으로 수요 흐름 또는 수요 경향을 파악한 후에, 현재 재고량을 바탕으로 미래의 원자재 수요를 예측하여 미리 적정량의 원자재를 주문가능하도록 하여, 사용자의 선택에 따라 최소의 비용으로 최고의 효율로 보유하고 있는 원자재의 소진을 방지함과 동시에 적정량의 원자재 재고를 유지하는 장점이 있다.

이상 본 발명의 구체적 실시형태와 관련하여 본 발명을 설명하였으나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 설명된 실시형태를 변경 또는 변형할 수 있으며, 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

10: 제어부
20: ERP 시스템
30: 사용자 인터페이스
40: 제2 데이터베이스
50: 제1 데이터베이스
60: 주문시스템

Claims (1)

1. 제어부가 ERP 시스템(Enterprize Resource Planning system)으로부터 각 원자재의 품목별 입출고이력 데이터 및 각 원자재의 품목별 특성데이터를 수신하고, 사용자 인터페이스로부터 입력된 수요예측 조건을 적용하되, 과거의 특정 시점으로부터 기준 시점까지의 원자재 품목별 입출고이력 데이터를 이용하여 과거 기준 시점부터 현재 시점까지의 산출된 수요 예측값과, 과거 기준 시점으로부터 현재 시점까지 산출된 실제 수요값을 비교하여 수요예측 정확도를 산출하는 제1단계;
   상기 제어부가 상기 수요예측 정확도를 산출하는 단계를 반복적으로 되풀이하는 학습을 실시하여 각 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 선정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 제2단계;
   상기 제어부가 사용자인터페이스로부터 사용자가 지정한 원자재의 품목별 입출고이력 데이터를 입력 받고, 이를 이용하여 상기 제2 데이터베이스가 제공하는 해당 원자재의 품목별 최적 알고리즘 및 학습 파라메타를 실행하여 산출된 해당 원자재의 수요예측 데이터를 제1 데이터베이스에 저장하는 제3단계;
   상기 제어부가 ERP 시스템으로부터 해당 원자재의 현재 재고량 데이터를 입력 받고, 상기 제1 데이터베이스로부터 해당 원자재의 수요예측 데이터를 수신 받아, 해당 원자재의 수요예측 데이터에서 현재 재고량 데이터를 대비·분석한 후, 재주문점 결정데이터를 산출하여 사용자 인터페이스로 송신하는 제4단계; 및
   상기 사용자 인터페이스로부터 소정 시간 내에 상기 재주문점 결정데이터의 수정 또는 보완 요구가 없을 경우, 상기 제어부는 재주문점 결정데이터를 원자재 주문시스템으로 송신하는 제5단계;
   를 포함하는 원자재 수요예측 및 주문량 결정시스템을 이용한 원자재 수요예측 및 주문량 결정방법.

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