다양한 산업에 최적화된 AI 활용 사례

AI는 고객 응대부터 데이터 분석, 예측 모델링까지 다양한 분야에 적용되어 기업의 효율과 성과를 극대화합니다.

재고관리 및 수요예측 AI 도입 사례

기업 개요

국내 중견 패션 브랜드는 시즌마다 다양한 신상품을 기획하고, 전국 오프라인 매장과 자사몰·오픈마켓 등 여러 유통 채널을 통해 판매하고 있습니다. 빠르게 변화하는 트렌드와 시즌별 수요 편차로 인해 재고 과잉 혹은 품절 이슈가 반복적으로 발생했고, 이에 따른 운영 손실과 CS 불만도 누적되고 있었습니다. 이에 따라 AI 기반 재고관리 및 수요예측 시스템을 도입해 운영 최적화와 고객 만족을 동시에 달성하고자 했습니다.

(1) 재고/수요 예측 AI

도입 목표: 판매 및 외부 데이터를 분석하여 수요 예측 정확도 향상 및 적정 재고 수준 자동 제안

핵심 효과: 재고 과잉 및 품절 이슈 최소화, 운영 효율 극대화

(2) 도입 과정

• 과거 판매, 시즌, 날씨, 검색 트렌드 등 다양한 데이터를 수집 및 정제
• 시계열 예측(LSTM 등)과 강화학습 기반 수요예측 모델 개발
• ERP, WMS, OMS, PIM 등 시스템 연동으로 자동 발주 및 리오더 타이밍 알림
• AI 예측 결과를 대시보드에서 확인 및 수동 조정 가능하도록 구성

(3) 도입 효과

• 수요예측 정확도 향상: 예측 정확도 15~30% 향상
• 품절률·반품률 감소: 적정 재고 유지로 고객 이탈 감소
• 운영 효율성 강화: 리오더 타이밍 자동화로 운영 부담 감소
• 고객 만족도 향상: 인기상품 적기 공급으로 구매 전환율 증가
• 운영 비용 절감: 보관비, 물류비, 폐기비용 절감

(4) 어떤 업종에 효과적인가?

• ✅ 패션/의류: 시즌성 강한 제품의 재고 최적화
• ✅ 이커머스/멀티채널: 채널별 수요 분석 및 재고 분배 최적화
• ✅ 화장품/식품/리빙: 유통기한 있는 제품의 폐기 리스크 감소
• ✅ 프랜차이즈/오프라인 매장: 점포별 수요 분석 및 물류 이동 최적화
• ✅ 스타트업/중소 브랜드: 재고관리 경험 부족 보완 및 자동화 기반 구축