재고 · 물류ML
식품제조업 동적 안전재고 — 평균 리드타임이 아니라 변동성을 관리해야 하는 이유
원료가 평균 7일에 온다는 사실보다 5일에도 15일에도 온다는 사실이 중요하다. 수요·리드타임 변동성(σD·σL)으로 Buffer를 재계산하되, 식품은 소비기한 상한까지 함께 보는 동적 안전재고를 정리한다.
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#수요예측
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AI · 자동화ML
식품제조업 수요예측 오차 분석 — MAPE·MAD·Bias를 생산계획과 안전재고에 연결하기
식품 수요예측의 목적은 오차를 0으로 만드는 게 아니다. 예측이 틀렸을 때 그 오차를 MAPE·MAD·Bias로 측정하고 안전재고·수율·생산계획에 다시 반영하는 Feedback Loop를 정리한다.
AI · 자동화ML
제조업 AI 자동화 — 어디서부터 시작하나
AI 도입의 시작은 모델 선택이 아니라 "사람이 반복해서 내리는 결정 하나"를 고르는 것이다. Rule/통계/AI를 나누는 법, 데이터 연결의 중요성, 틀렸을 때의 통제까지 정리한다.
AI · 자동화ML
AI 재고예측과 발주 자동추천의 원리 — 품절과 과잉재고를 동시에 줄이기
발주추천의 품질은 예측모델보다 가용재고·리드타임 기록·소비기한의 정확성에서 먼저 갈린다. 발주점(언제)과 발주량(얼마)의 분리, 예측은 틀린다는 전제까지 300kg 추천으로 정리한다.
재고 · 물류ML
안전재고와 발주점 — 제조업에서 얼마를 언제 주문해야 하나
발주점은 언제, 발주량은 얼마다. 현재고가 아니라 재고 포지션(On Hand+On Order-예약)으로 판단하고, 생산계획·BOM 미래소요·리드타임·MOQ·소비기한까지 함께 보는 법을 정리한다.