기계 학습 기반의 리드 타임 인사이트를 통해 공급 계획 정확성 개선하기

이 글은 역동적인 현대 시장에서 공급망 관리의 복잡성을 해결하기 위해 기계 학습(ML) 기반의 리드 타임 인사이트를 활용하여 공급 계획의 정확성을 개선하는 방법을 설명합니다. 전통적인 공급 계획 방식은 과거 데이터와 정적 리드 타임을 사용하여 초과 재고 또는 재고 부족을 야기할 수 있습니다.

맥킨지 보고서에 따르면, 2022년 소매업체들은 재고 부족 완화를 위해 과다 구매하여 판매되지 않은 재고가 12% 증가했습니다. 가트너는 2026년까지 상용 공급망 솔루션의 75% 이상이 AI, ML 기반 기능을 통합할 것으로 예측합니다.

본문에서는 AWS Supply Chain이 ML 기반 리드 타임 변동 탐지를 통해 계획 정확성을 높여 비용 관리와 고객 만족도를 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.