Supply Chain Planning

유통 물류에 AI를 더하다, Cello Demand Sensing

복잡한 유통구조 때문에 독일에서 수요 예측에 어려움을 겪고 있던 글로벌 전자제품 제조기업 A사에 AI기반 수요 예측 솔루션을 적용한 사례를 바탕으로 Cello Demand Sensing에 대해 소개한다.

글로벌 전자제품 제조기업 A사는 독일에서 가전 제품 매출 증진 방안을 고심하고 있었다. 독일은 본사가 전국에 흩어진 매장에 관리자를 파견하여 관리하는 중앙 유통 구조가 아닌, 각각의 매장을 오너가 소유 운영에 대한 의사결정 하는 분산 유통 구조를 가지고 있다. 이러한 유통구조 때문에 수요를 예측하는 데 어려움이 있었으며, 수요 예측의 정확도가 떨어져 판매 기회를 놓치거나 과잉 재고가 발생하는 경우가 종종 발생했다.  이를 극복하기 위해 A사는 삼성SDS의 Cello Demand Sensing을 도입하게 되었다.

 

Demand Sensing이란?

 

Demand Sensing이란 실시간으로 입수되는 실제 판매실적 및 과거 프로모션 정보 등의 다양한 정보를 새로운 과학적 기법을 적용·분석하여 정확한 수요 예측을 만드는 예측 방법이다.

Cello Demand Sensing은 삼성SDS가 자체 개발한 통합 물류 플랫폼 Cello에 SCM(Supply Chain Management) 솔루션 기반 기술, 그리고 빅데이터 분석 엔진인 Brightics AI를 연계하여 주 단위 판매 예측(Sell-out Forecasting)을 생성하고 영업, 마케팅 등 사업 내 다양한 활동에 활용할 수 있도록 지원한다.

Cello Demand Sensing의 활용

 

Cello Demand Sensing은 크게 두 가지로 활용될 수 있다.

Cello Demand Sensing이 고려하는 다양한 변수들

첫 번째는 판매 예측(Sell-out Forecasting)이다.머신러닝 알고리즘은 과거 판매 실적 정보, 고객사 프로모션 이력, 경쟁사 프로모션 이력, 매장 자체 프로모션 계획, 소비자 혜택, 날씨, 휴일, 인구, 소득수준 등의 방대한 빅데이터들을 정형화하여 판매에 얼마나 영향을 주었는지 학습한다. 이를 기반으로 분석 엔진은 미래에 프로모션을 진행할 경우 매장별, 제품 단위별로 얼만큼 판매될지 시뮬레이션 할 수 있으며, 주당 판매 예측을 정기적으로 생성한다.

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