농심의 Amazon SageMaker를 활용한 원자재 가격예측과 MLOps 여정

농심은 식품 제조에 필요한 원자재를 비축 구매 방식으로 구매하며, 미래 가격 예측의 중요성을 인식하고 있습니다. 기존에는 구매 담당자가 수작업으로 데이터를 수집하고 개인 노하우에 의존하여 구매 전략을 수립했습니다.

이 글은 이러한 비효율성을 개선하기 위해 AWS SageMaker를 활용한 MLOps 아키텍처를 구축한 사례를 소개합니다. 목표는 데이터 수집부터 AI/ML 모델 학습 및 배포까지 전 과정을 자동화하여 업무 효율성을 높이고 데이터 기반의 체계적인 구매 전략 수립을 지원하는 것입니다.

특히 AutoGluon과 같은 AutoML 라이브러리를 활용하여 다양한 모델을 테스트하고 최적의 모델을 선택할 수 있는 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 농심은 AI/ML 기술을 활용한 시계열 예측으로 일관성 있는 구매 전략을 기대하며, 향후 다른 AI 서비스에도 적용 가능한 아키텍처 템플릿을 마련했습니다.