KR20220153133A - 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 밀키트를 생산하기 위한 식재료를 예측된 원가에 기반하여 발주하는 방법에 있어서, 고객 단말기로부터 사전 주문받은 밀키트의 생산에 필요한 각 식재료의 소요량을 종류별로 산출하는 단계와, 상기 각 식재료별로 이전 수집된 빅 데이터에 근거하여 시기별 원가를 예측하는 단계와, 상기 식재료 유통망 정보 데이터에 근거하여 각 식재료에 대한 유통망별 원가 추이를 예측하는 단계와, 상기 시기별 원가 데이터에 근거한 시기에 각 식재료별로 상기 유통망별 원가 추이 예측 데이터에 근거한 최저가 식재료 유통망을 통해 상기 식재료 각각을 상기 산출된 식재료 소요량만큼 발주하는 단계를 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공함으로써, 적정한 원가에 안정적으로 밀키트 원자재를 수급하는 효과를 얻을 수 있다.
Description
본 발명은 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 농산물, 수산물, 축산물, 임산물과 같은 밀키트용 식재료의 과거 시세에 대한 빅 데이터를 이용하여 예측한 원가를 기반으로 밀키트용 식재료를 발주하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 관한 것이다.
한편, 밀(Meal : 식사)과 키트(Kit : 키트, 세트)의 합성어로서 식사 키트라는 의미로 쿠킹 박스, 레시피 박스라고도 불리는 밀키트(meal kit)는, 손질된 식재료와 믹스된 양념이 요리법과 함께 들어 있는 간편식을 말하는 데, 코로나 바이러스 감염증(코로나19)과 같은 국제적 전염병의 확산으로, 외식 시장을 대체하며 빠르게 성장하고 있다.
이러한 밀키트를 안정적으로 대량 생산, 대량 유통을 하기 위해서는 안정적인 원가로 밀키트를 생산하기 위한 식재료('식자재'라고도 함), 즉, 농산물, 수산물, 축산물, 임산물을 안정적으로 수급하는 것이 대단히 중요하다.
이러한 식재료를 안정적으로 발주하는 것은 식품 공급업에서는 대단히 중요한 문제이므로, 식자재를 발주하는 방법이 다양하게 제안되어 왔다.
예를 들어, 본 발명에서 선행문헌1로 인용하는 공개특허 제10-2021-0025416호(공개일자 : 2021년03월09일)는, 식자재의 재고량을 예측하고 식자재 재고량에 대한 정보를 생성하는 재고부; 및 상기 재고부로부터 식자재 주문을 접수받아 상기 식자재를 공급하는 접수 서버를 포함하는 식자재 자동 발주 시스템 및 이를 이용한 식자재 자동 발주 방법에 의해, 도 1에 도시된 바와 같이 자동으로 식자재 재고량을 파악하고 자동으로 주문을 요청함으로써, 식자재의 주문 시간을 단축하고자 하는 것이다. 도 1은 선행문헌1에 따른 식자재 자동 발주 방법의 재고 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
그러나, 선행문헌1은 단순히 남은 재고량만을 측정하여 발주하는 것으로서, 식재료의 가격 변동이 반영되지 않기 때문에, 단순 부족한 재고량을 발주하는 것만으로는 원가를 초과할 우려가 있다.
한편, 본 발명에서 선행문헌2로 인용하는 등록특허 제10-1994607호(등록일자 : 2019년06월24일)는 도 2에 도시된 바와 같이, 식음 사업장으로부터 온라인으로 식자재 주문과 결제를 수행하며 각종 식자재 창고와 생산지의 가격과 배송 상황을 비교 검토해 합리적인 가격 결정과 배송이 이루어지도록 하는 식음 사업장을 대상으로 하는 식자재 유통 시스템을 개시하고 있다.
또한, 본 발명에서 선행문헌3으로 인용하는 공개특허 제10-2020-0132650(공개일자 : 2020년11월25일)는 식자재 주문 서비스 제공 방법은 식자재의 주문 요청이 접수되면, 도 5에 도시된 바와 같이 미리 등록된 복수의 식자재 공급 업체로부터 가격 정보를 수신하는 단계와; 상기 수신된 가격 정보를 이용하여 식자재 비교 견적 리스트를 생성하고, 주문자에게 제공하는 단계와; 주문자가 상기 식자재 비교 견적 리스트 중에서 어느 하나의 식자재를 선택하면 온라인 결제 수단을 제공하는 단계와; 결제가 완료되면 상기 선택된 식자재의 공급 업체에 주문을 전달하는 단계를 포함하는 식자재 주문 서비스 제공 방법을 개시하고 있다. 도 3은 선행문헌3에 따른 식자재 비교 견적 리스트를 도시한 도면이다.
그러나, 선행문헌 2 및 선행문헌 3에 따른 발명은, 이는 현재의 시세를 비교하여 식자재를 주문하는 것 뿐이며, 식재료가 저렴해지는 시기에 대해서는 반영하지 못하고 있어서, 원가를 절감하는 데 한계가 있으며, 식자재의 주문 역시 발주된 밀키트(또는 식품)의 주문량에 의해서 정확히 산출된 소요량이 아니므로, 식자제의 폐기율이 높을 수 밖에 없는 문제점이 있다.
한편, 본 발명에서 선행문헌4로 인용하는 공개특허 제10-2016-0109580호(공개일자 : 2016년09월21일)에는 식자재의 원가격, 판매 기간 및 누적 주문 수량에 따른 가격 할인폭을 각각 설정하여 판매 등록하는 식자재 제조사 단말; 상기 판매 등록된 식자재에 대한 구매 주문을 송신하는 다수의 소비자 주문 단말; 상기 식자재 제조사 단말로부터 식자재의 원가격, 판매 기간 및 누적 주문 수량에 따른 가격 할인폭을 판매 등록받아 게시하고, 게시된 판매 기간 내에 상기 다수의 소비자 주문 단말로부터 구매 주문을 수신하여 상기 판매 기간 종료시까지의 누적 주문량을 산출하고, 산출된 누적 주문량에 따른 가격 할인폭을 산정하여 해당 판매 기간의 구매 주문에 대하여 해당 가격 할인폭이 적용된 가격으로 결제 및 정산을 수행하는 식자재 유통 서버로 이루어진 식자재 유통 시스템 및 방법이 개시되어 있다.
그러나, 이것은 주문 누적량에 기반하여 가격이 할인되는 것에 불과하며, 가격을 할인받기 위해서는 실제 필요한 양을 초과하는 양을 주문해야 되기 때문에, 폐기율이 높아지는 문제가 있다.
특히, 밀키트도 식품을 공급하는 것이므로, 밀키트의 원자재는 기후 환경 요인에 의한 가격 변동 등에 민감하여, 밀키트 생산에 드는 비용의 산정이 어렵고, 효율적인 발주가 이루어지지 않는 문제점이 있었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 각 식재료별 가격이 저렴한 시기를 예측하여, 밀키트 제조 원가를 절감할 수 있는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 밀키트(또는 식품)의 주문량에 의해서 정확히 산출된 소요량만을 발주하면서도 발주하는 식재료의 구입 비용을 저감할 수 있는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 가뭄, 홍수, 태풍, 고온, 저온 등의 기후 환경에 따른 밀키트 식재료의 가격 변동을 예측하여 반영할 수 있는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 생산 예측량에 따른 밀키트 식재료의 가격 변동을 예측하여 반영할 수 있는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 밀키트 식재료를 적정 원가, 적정 조합, 적정 구매량으로 발주하여, 최적의 밀키트 식재료를 최적의 조건으로 수급할 수 있는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는, 밀키트를 생산하기 위한 식재료를 예측된 원가에 기반하여 발주하는 방법에 있어서, 고객 단말기로부터 사전 주문받은 밀키트의 생산에 필요한 각 식재료의 소요량을 종류별로 산출하는 단계와, 상기 각 식재료별로 이전 수집된 빅 데이터에 근거하여 시기별 원가를 예측하는 단계와, 상기 식재료 유통망 정보 데이터에 근거하여 각 식재료에 대한 유통망별 원가 추이를 예측하는 단계와, 상기 시기별 원가 데이터에 근거한 시기에 각 식재료별로 상기 유통망별 원가 추이 예측 데이터에 근거한 최저가 식재료 유통망을 통해 상기 식재료 각각을 상기 산출된 식재료 소요량만큼 발주하는 단계를 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 기상 서버로부터 기상 데이터를 제공받는 단계와, 상기 기상 데이터에 근거하여 상기 시기별 원가 예측을 보정하는 단계를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 기상 서버로부터 기상 데이터를 제공받는 단계와, 상기 기상 데이터에 근거하여 상기 시기별 원가 예측을 보정하는 단계를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료별 구매처를 변경하는 단계를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료 구성을 변경하는 단계를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와, 상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료별 함량 비율을 변경하는 단계를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 실시예에 있어서, 상기 밀키트의 식재료는, 영양 정보, 기호, 맛, 원소 성분, 질환, 알레르기 중 적어도 하나에 근거하여 대체 식재료 또는 대체 함량이 결정되는 것을 특징으로 하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 제공한다.
본 발명은 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 의하면, 각 식재료별 가격이 저렴한 시기를 예측하여, 밀키트 제조 원가를 절감할 수 있다,
본 발명은 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 의하면, 밀키트(또는 식품)의 주문량에 의해서 정확히 산출된 소요량만을 발주하면서도 발주하는 식재료의 구입 비용을 저감할 수 있다.
본 발명은 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 의하면, 가뭄, 홍수, 태풍, 고온, 저온 등의 기후 환경에 따른 밀키트 식재료의 가격 변동을 예측하여 반영할 수 있다.
본 발명은 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 의하면, 생산 예측량에 따른 밀키트 식재료의 가격 변동을 예측하여 반영할 수 있다.
본 발명은 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 의하면, 밀키트 식재료를 적정 원가, 적정 조합, 적정 구매량으로 발주하여, 최적의 밀키트 식재료를 최적의 조건으로 수급할 수 있다.
도면을 사용하여 본 실시예를 더 상세하게 설명하기 전에, 도면 및 상세한 설명에서 동일한 요소, 그리고 동일한 기능 및/또는 동일한 기술적 또는 물리적 효과를 갖는 요소는, 동일한 참조 번호를 부여하거나 동일한 명칭으로 식별하며, 다른 실시예에서 도시 또는 설명된 요소 및 그 기능의 설명은 서로 교환 가능하거나 다른 실시예에서 서로 적용될 수 있다.
도 1은 선행문헌1에 따른 식자재 자동 발주 방법의 재고 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 선행문헌 2에 따른 식자재 유통 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 선행문헌3에 따른 식자재 비교 견적 리스트를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 구현하는 시스템 구성도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 농수산물 유통 정보 빅 데이터 수집원을 분류한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라 가격 동향 분석 모듈에서 분석한 감자 및 오렌지의 최적 구입 시기의 예시도이다.
도 1은 선행문헌1에 따른 식자재 자동 발주 방법의 재고 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 선행문헌 2에 따른 식자재 유통 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 선행문헌3에 따른 식자재 비교 견적 리스트를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 구현하는 시스템 구성도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 농수산물 유통 정보 빅 데이터 수집원을 분류한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라 가격 동향 분석 모듈에서 분석한 감자 및 오렌지의 최적 구입 시기의 예시도이다.
이하, 본 발명에 대한 보다 확실한 이해를 돕기 위해 복수의 세부 사항을 보다 구체적으로 예시한 실시예를 들어 설명한다. 그러나, 당업자라면 본 발명의 일 실시예로서 설명한 구체적 세부 사항이 없이도 실시될 수 있다는 것을 명확히 이해할 것이다.
또한, 본 발명의 실질적인 특징부를 보다 명료하게 하기 위해, 잘 알려진 기능 구성에 대해서는 구체적인 설명을 생략하더라도, 기존의 공지된 주지의 기술을 채용하여 구현할 수 있다는 점도 명확히 이해할 것이다.
또한, 달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 후술되는 다른 실시예의 특징들은 서로 부분적으로 또는 전체적으로 결합될 수 있다.
따라서, 후술하는 실시예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 당업자에게 본 발명에 대한 이해를 돕기 위해서 예시하는 것으로서, 본 발명의 범주를 제한하고자 하는 것은 아니며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해서만 정의된다는 점에 유의해야 한다.
일 요소가 다른 요소에 "연결된" 또는 "접속된" 것으로 언급될 때, 다른 요소에 직접 연결 또는 결합될 수 있거나, 중간 요소가 존재할 수 있는 것으로 이해해야 된다. 또한, 유사한 용어, 다른 요소에 "연결된" 또는 "접속된" 것으로 언급될 때, 이는 유선 또는 무선의 기존 신호 전송 체계 및 통신 기반 기술이 적절히 이용될 수 있으며, 별도로 언급하지 않는 다른 유사한 용어, 예를 들어 "사이에", "인접한", "위", "아래", "측면" 등은 그 사이에 게재된 요소가 있거나 간격을 둔 상태에서의 "사이에", "인접한", "위", "아래", "측면" 등에 대해서도, 동일한 방식으로 이해해야 할 것이다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 각 식재료별 가격 이력 데이터, 각 유통망별 식재료 가격 데이터, 각 식재료별 생산량 데이터, 기상별 식재료 가격 데이터 등 본 발명에서 이용되는 각종 데이터는 컴퓨터, 스마트폰 및 기타 전자 기계적 장치에서 인지할 수 있는 기체계화된 전자 데이터로서, 메모리 반도체, 하드 디스크, 컴팩트 디스크 등 각종 저장 매체에 저장 가능하고, 이더넷(Ethernet)과 같은 유선망, AP(Access Point)를 중심으로 구축된 WiFi망이나 블루투스(Bluetooth)와 같은 무선망, 그리고 셀 중심의 WiBro, WiMax와 같은 모바일망 등 을 통해서 전송이 가능하며, LCD, LED 표시 장치 등의 시각적인 표시 및 스피커, 이어폰, 헤드폰 등을 통한 청각적 출력이 가능한 데이터일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법은 컴퓨터, 스마트폰 및 기타 전자 기계적 장치에서 인지할 수 있는 기 체계화된 일련의 전자 데이터의 세트로 구성된 프로그램이나 애플리케이션 등으로서, PC, 서버, 스마트폰, 또는 기타 전자 장치 등에 탑재되어, 기설정된 절차에 따라, 입력된 명령어 및 데이터에 근거한 데이터 처리를 통해서 해당 결과물을 시각적 또는 청각적으로 출력할 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 구현하는 시스템에 대해 도 4 및 도 6을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 구현하는 시스템 구성도이고, 도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 농수산물 유통 정보 빅 데이터 수집원을 분류한 예시도이다.
후술하는 설명에서, 화살표로 표시되는 각 데이터의 송수신은 내부 회로, 또는 유무선 네트워크에 의해서 이루어질 수 있으며, 예를 들어, 이더넷(Ethernet)과 같은 유선망, AP(Access Point)를 중심으로 구축된 WiFi망이나 블루투스(Bluetooth)와 같은 무선망, 그리고 셀 중심의 WiBro, WiMax와 같은 모바일망 등에 의해 데이터의 송수신이 이루어지며, 설명을 간략하게 하기 위해 개별 네트워크 망에 대한 설명은 생략한다
도 4를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 구현하는 시스템은, 고객 단말기(100), 수요 예측 모듈(210), 데이터 수집 모듈(220), 가격 동향 분석 모듈(230), 수급 분석 모듈(240), 기상 영향 분석 모듈(250), AI 학습 모듈(260), 밀키트 식재료 발주 모듈(270), 공급처 서버(280)을 포함하여 구성된다.
상술한 각 모듈, 단말기 서버는, 물리적으로 전용 단말기, 스마트폰(smart phone), 데스크탑 PC(desktop PC), 태블릿 PC(tablet PC), 슬레이트 PC(slate PC), 노트북 컴퓨터(notebook computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 내비게이션(Navigation), 서버 등과 같은 전자 기기를 채용할 수 있다.
고객 단말기(100)는 복수의 고객 각각에 구비되며, 각기 고객이 입력한 밀키트 주문 데이터를 수요 예측 모듈(210)로 전송한다.
수요 예측 모듈(210)은 복수의 고객 단말기(100)로부터 수신한 밀키트 주문 데이터에 따른 각 밀키트의 수요 및 해당 밀키트를 구성하는 식재료의 수요량을 산출한다.
데이터 수집 모듈(220)은 도 6에 도시된 서버, 예컨대 공공 데이터 공급 서버, 산립 조합 유통 센터 서버, 유통 물류 진흥원 POS 서버, 인터넷 판매점, 지자체 판매 서버, 기상 관측 센터 서버로부터 각종 데이터를 수집하여 데이터베이스(미도시)에 저장하고, AI 학습 모듈에서 생성된 예측 데이터 또는 분석 데이터를 데이터베이스에 저장한다.
가격 동향 분석 모듈(230)은 이전의 소정 기간, 예컨대 수십년동안의 각 식재료(또는 식자재)의 가격 이력에 대해 데이터 수집 모듈(220)로부터 제공받아, 식재료별로 일년중 특정 기간별로 각격을 분류하여 자체 데이터베이스(미도시) 또는 클라우드 데이터베이스에 저장한다.
수급 분석 모듈(240)은 데이터 수집 모듈(220)로부터 각 지역, 품목, 유통망별 판매량 정보에 근거하여, 판매량 추이에 대응하는 가격 추이를 분석하여 자체 데이터베이스(미도시) 또는 클라우드 데이터베이스에 저장한다.
기상 영향 분석 모듈(250)은 데이터 수집 모듈(220)로부터 이전의 소정 기간, 예컨대 수십년동안의 기상 데이터를 제공받아, 각 기상 변화에 대응하는 각 식재료별 단가를 분석하여, 식재료의 원가에 기상이 미치는 영향을 분석하여 자체 데이터베이스(미도시) 또는 클라우드 데이터베이스에 저장한다.
AI 학습 모듈(260)은 고객 단말기(100)를 통해 주문받은 이전 주문 동향으로부터 고객의 밀키트 주문량을 예측하고, 이전 소정 기간 동안의 가격 데이터로부터 밀키트 식재료의 가격을 예측하고, 수급량의 변화에 따라 밀키트 식재료의 가격을 예측하고, 기상 영향에 따른 밀키트 식재료의 가격을 예측하고, 각 식재료별 가격 예측과 실제 발주 가격의 차이를 분석하고, 산출된 가격 차이에 근거하여 가격 예측 학습 변수를 변경하고, 상기 각 식재료별 가격을 예측하는 단계와, 상기 실제 발주 가격과의 차이를 분석하는 단계와, 상기 학습 변수를 변경하는 단계를 반복하여, 각 식재료별 가격 예측 정확도를 개선하는 AI 학습을 행한다.
밀키트 식재료 발주 모듈(270)은 AI 학습 모듈(260)에서 예측한 밀키트 식재료별 최적 구입 시기, 즉, 최적의 가격으로 밀키트 생산에 소요되는 식재료 물량을 구매할 수 있는 시기에, 최적의 발주처, 즉, 필요하 밀키트 식재료를 최저 가격으로 공급하는 공급처의 공급처 서버(300)에 필요한 밀키트 식재료를 발주한다.
공급처 서버(300)는 각 공급처에 구비되는 서버로서, 밀키트 식재료 발주 모듈(270)로부터의 발주 및 결제 후, 발주된 물량을 공급하도록 한다.
이하, 도 5 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법을 도시한 상세 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 농수산물 유통 정보 빅 데이터 수집원을 분류한 예시도이며, 도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라 가격 동향 분석 모듈에서 분석한 감자 및 오렌지의 최적 구입 시기의 예시도이다.
도 5를 참조하면, 복수의 고객 단말기(100) 각각으로부터 고객에 의해 사전 주문된 밀키트 주문 정보가 수요 예측 모듈(210)에서 수신되고, 수요 예측 모듈(210)은 복수의 고객 단말기(100) 각각으로부터 주문받아 생산할 밀키트의 총량 및 생산할 밀키티에 소요되는 식재료별 소요량을 산출한다(S10).
한편, 가격 동향 분석 모듈(230)은 데이터 수집 모듈(220)에서 수집된 각 식재료별로 이전 시기별 원가에 대한 빅 데이터에 근거하여 시기별 원가를 예측한다(S20). 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 감자는 10.10∼12.4일까지가 최적 구매 시기이고, 오렌지는 2.20∼3.31이 최적 구입 시기로 예측될 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 가격 동향 분석 모듈(230)이 시기별 원가를 예측하여 최적 구입 시기를 예측할 수 있다.
한편, 수급 분석 모듈(240)은 데이터 수집 모듈(220)에서 수집된 각 식재료별로 이전 시기별 수급량에 대한 빅 데이터에 근거하여 시기별 공급량을 예측한다(S30). 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 감자는 10.10∼12.4일까지가 최적 구매 시기이고, 오렌지는 2.20∼3.31이 최적 구입 시기로 예측될 수 있다. 이러한 최적 시기는, S20 단계에서 각 식재료별 원가를 기준으로 예측된 것과는 달리, 충분한 물량이 공급되는 시기를 기준으로 최적 구입 시기가 예측될 수 있다.
다른 한편, 기상 영향 분석 모듈(250)은 데이터 수집 모듈(220)에서 수집된 각 식재료별로 이전 기후별 원가에 대한 빅 데이터에 근거하여 S20 단계 또는 S30 단계에서 산출한 최적 시기를 보정한다(S40). 예를 들어, 이전 빅데이터에 따라 시기별 원가와 시기별 수급량에 근거하여 식재료의 최적 구입 시기를 예측했다 하더라도, 현재의 기상 상황, 예를 들어, 가뭄, 홍수, 태풍, 고온, 저온 등의 기상 상황에 따라서 원가나 수급량이 달라질 수 있으므로, 데이터 수집 모듈(220)에서 수집된 기상 데이터에 따라 최적 구입 시기를 보정하는 것이 바람직하다.
이후 AI 학습 모듈(260)은 가격 동향 분석 모듈(230), 수급 분석 모듈(240), 기상 영향 분석 모듈(250)의 예측 결과를 조합하여, 수요 예측 모듈(2210)에서 예측된 수요량 만큼 최적 발주 시기와 최적 발주 원가를 예측한다(S50).
밀키트 식재료 발주 모듈(270)은 AI 학습 모듈(260)의 예측에 근거하여 공급처 서버(300)에 발주한다(S60). 즉, 공급처 서버(300)에서 주문하고 결재를 행한다.
그 결과 공급처 서버(300)에 대응하는 공급처에서 밀키트 식재료 발주 모듈(270)에 대응하는 발주처, 즉, 밀키트 생산 업체로 식재료가 배송된다(S70).
이후, AI 학습 모듈(260)은 예측한 최적 시기의 원가와 실제 원가의 차이를 분석하고, 산출된 가격 차이에 근거하여 가격 예측 학습 변수를 변경하고, 각 식재료별 가격을 예측하고, 차이를 분석하며, 학습 변수를 변경하는 단계를 반복하여, 각 식재료별 가격 예측 정확도를 개선하는 AI 학습을 수행한다(S80).
한편, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하고, 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하면, 밀키트의 식재료별 구매처를 변경하거나, 밀키트의 식재료 구성을 대체 식재료로 변경하거나, 밀키트의 식재료별 함량 비율을 변경할 수 있다. 이때, 영양 정보, 기호, 맛, 원소 성분, 질환, 알레르기 중 적어도 하나에 근거하여 대체 식재료 또는 대체 함량이 결정되는 것이 바람직하다.
이상, 상술한 단계는, 특정 단계를 빼거나, 다른 단계를 포함하거나, 상술한 단계들 간의 순서를 변경하여 구현할 수도 있음에 유의해야 한다.
또한, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법은, 컴퓨터가 여기서 설명된 기능들을 제공하도록 하는 적어도 하나의 프로세서, 예를 들어 프로세싱 로직(902)의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로그램 명령들("instructions") 또는 "코드들(codes)"의 세트들을 포함하는 머신-판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함한다. 예를들어, 코드들의 세트들은 플로피 디스크, CDROM, 메모리 카드, FLASH 메모리 장치, RAM, ROM, 또는 RF 스위치 로직(900)에 인터페이스하는 임의의 유형의 메모리 장치 또는 머신-판독가능 매체와 같은 머신-판독가능 매체로부터 RF 스위치 로직(900)으로 로딩(load)될 수 있다. 다른 양상에서, 코드들의 세트들은 외부 장치 또는 네트워크 자원으로부터 RF 스위치 로직(900)으로 다운로드(download)될 수 있다.
다양한 예시적인 기능 블록 및 방법 단계들은, 로직들, 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들이 범용 프로세서, 디지털 신호 처리기(DSP), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 프로그래밍 가능한 로직 장치, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 이러한 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 조합을 통해 구현 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서 일 수 있지만, 대안적 실시예에서, 이러한 프로세서는 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기일 수 있다. 프로세서는 또한 예를 들어, DSP 및 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 이러한 구성들의 조합과 같이 계산 장치들의 조합으로서 구현될 수 있다.
여기서, 개시된 양상들과 관련하여 상술한 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 조합에 의해 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드디스크, 휴대용 디스크, CD-ROM, 또는 당해 기술 분야에 공지된 저장 매체의 임의의 형태 내에 존재한다. 예시적인 저장 매체는 프로세서와 결합되어, 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독하여 저장 매체에 정보를 기록한다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 집적화될 수 있다. 이러한 프로세서 및 저장매체는 ASIC에 위치하며, 이산 컴포넌트들로서 존재할 수 있다.
제시된 양상들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 양상들, 즉 인스턴트 메시징 서비스 또는 임의의 일반적인 무선 데이터 통신 애플리케이션들에 적용될 수 있다.
그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 양상들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다. 또한, 단어 "예시적인"은 예, 일례, 또는 설명으로서 제공되는 것을 의미하기 위해 여기서 사용된다. "예시적인"으로서 여기서 설명되는 임의의 양상 또는 설계는 다른 양상들 또는 설계들을 통해 선호되거나 이익이 되는 것으로 반드시 해석되지 않는다.
따라서, 본 발명은 첨부된 청구 범위에 의해서만 한정되며, 상술한 구체적인 예시에 의해서 제한되지 않는다.
100 : 고객 단말기
210 : 수요 예측 모듈
220 : 데이터 수집 모듈
230 : 가격 동향 분석 모듈
240 : 수급 분석 모듈
250 : 기상 영향 분석 모듈
260 : AI 학습 모듈
270 : 밀키트 식재료 발주 모듈
300 : 공급처 서버
210 : 수요 예측 모듈
220 : 데이터 수집 모듈
230 : 가격 동향 분석 모듈
240 : 수급 분석 모듈
250 : 기상 영향 분석 모듈
260 : AI 학습 모듈
270 : 밀키트 식재료 발주 모듈
300 : 공급처 서버
Claims (7)
- 밀키트를 생산하기 위한 식재료를 예측된 원가에 기반하여 발주하는 방법에 있어서,
고객 단말기로부터 사전 주문받은 밀키트의 생산에 필요한 각 식재료의 소요량을 종류별로 산출하는 단계와,
상기 각 식재료별로 이전 수집된 빅 데이터에 근거하여 시기별 원가를 예측하는 단계와,
상기 식재료 유통망 정보 데이터에 근거하여 각 식재료에 대한 유통망별 원가 추이를 예측하는 단계와,
상기 시기별 원가 데이터에 근거한 시기에 각 식재료별로 상기 유통망별 원가 추이 예측 데이터에 근거한 최저가 식재료 유통망을 통해 상기 식재료 각각을 상기 산출된 식재료 소요량만큼 발주하는 단계
를 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
- 제 1 항에 있어서,
기상 서버로부터 기상 데이터를 제공받는 단계와,
상기 기상 데이터에 근거하여 상기 시기별 원가 예측을 보정하는 단계
를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
- 제 2 항에 있어서,
상기 각 식재료별 가격 예측과 실제 발주 가격의 차이를 분석하는 단계와,
상기 산출된 가격 차이에 근거하여 가격 예측 학습 변수를 변경하는 단계와,
상기 각 식재료별 가격을 예측하는 단계와, 상기 실제 발주 가격과의 차이를 분석하는 단계와, 상기 학습 변수를 변경하는 단계를 반복하여, 상기 각 식재료별 가격 예측 정확도를 개선하는 AI 학습 단계
를 더 포함하는 헬스 푸드 밀키트 제공 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료별 구매처를 변경하는 단계
를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료 구성을 변경하는 단계
를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 식재료별로 예측된 원가와 소모량에 근거하여, 각 밀키트별 원가를 산정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는지 판정하는 단계와,
상기 밀키트별 원가가 기설정된 원가 범위를 초과하는 경우, 상기 밀키트의 식재료별 함량 비율을 변경하는 단계
를 더 포함하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
- 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
상기 밀키트의 식재료는, 영양 정보, 기호, 맛, 원소 성분, 질환, 알레르기 중 적어도 하나에 근거하여 대체 식재료 또는 대체 함량이 결정되는 것을 특징으로 하는 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210059754A KR20220153133A (ko) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210059754A KR20220153133A (ko) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법 |
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|---|---|
| KR20220153133A true KR20220153133A (ko) | 2022-11-18 |
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| KR1020210059754A KR20220153133A (ko) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 원가 예측 기반 밀키트용 식재료 발주 방법 |
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|---|---|
| KR (1) | KR20220153133A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102586797B1 (ko) * | 2023-06-28 | 2023-10-10 | 주식회사 나인씨엔에프 | 인공지능 모델 기반 폐배터리 재생을 위한 원료의 유통 처리 시스템 및 방법 |
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2021
- 2021-05-10 KR KR1020210059754A patent/KR20220153133A/ko not_active Application Discontinuation
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