점점 더 어려워지는 정밀 발주,
딥러닝 알고리즘 활용

최적의 재고를 유지해 손익을 개선하려면 상품별로 정밀한 수요예측 발주를 시행해야 한다. 하지만 유통업체를 둘러싼 환경이 급변하고 있어 점점 더 어려운 작업이 되고 있다. 이제 AI를 활용해 발주 정밀도를 높여야 한다.

이마트와 홈플러스에서 오랫동안 근무하면서 느낀 바가 있다. 대형마트 같은 대형 유통업체가 실질적으로 사업을 영위할 때 반드시 풀어야 하지만 쉽지 않은 난제가 몇 가지 있다. 그중 하나가 바로 점포, 상품별로 정확한 수요를 예측하는 것이다. 수요예측을 통해 점포별로 상품 판매량을 예상하고 그에 따른 적정 발주를 실시해 최적의 재고를 유지해야 한다. 그럼 결품도 방지하면서 재고가 남아 폐기하는 손실도 막을 수 있다. 하지만 이는 쉬운 일이 아니다.

잘못된 예측은 막대한 손실 초래

판매기한이 매우 짧은 신선식품 경우 당일 판매상품도 많다. 그래서 오후 9시 정도 되면 매장에서 팔다 남은 상품을 후방으로 옮겨 포장을 뜯고 쓰레기통에 폐기해야 한다. 이는 엄청난 작업일 뿐 아니라 멀쩡한 식품을 버림으로써 생기는 손실이나 직원들의 정서상 손상도 막심하다. 그래서 주요 상품의 판매량을 예측해 매일매일 발주를 정확하게 하는 것만으로도 그 점포의 손익을 개선할 수 있다. 조금만 개선해도 대형 점포 경우 연간 손익이 십억 단위로 달라진다.

하지만 점쟁이가 아닌 이상 정확한 판매량을 딱딱 맞추는 것은 불가능하다. 똑똑하고 능력있는 점장이나 부문별 팀장들은 그동안의 경험에서 우러나온 지혜와 나름대로의 분석을 통해 좋은 예측 성과를 내지만, 그에 관심이 없거나 게으르거나 경험이 미숙한 점장 및 팀장들은 매일 저녁에 폐기하는 상품을 보면서 한숨을 쉬기 마련이다.

필자의 경험으로 미뤄보건데, 매장에서 수요예측이 가장 어렵기도 하고 잘못된 예측으로 손해가 큰 상품 중 하나가 주로 겨울철 3~4개월 동안 팔리는 딸기다. 딸기라는 과일은 여러 과일 중에서도 가장 빨리 물러 상품성이 ...기사전문보기