Demand Forecasting

About the Emart Demand Forecasting

"과거의 판매 기록과 현재 재고를 매장 관리자가 판단하여 발주하는 시스템"

국내 대형마트 1위인 이마트는 점포별 최적의 판매를 위해 상품별 적정한 발주로 매출 극대화 및 재고 손실을 최소하고자 했고, 각 점포에선 이전에 진행한 행사와 판매 기록들, 매장 관리자의 노하우를 반영하여 상품 발주를 진행해왔지만 타이밍이 최적인지 항상 고민했습니다.

품절로 인한 고객에 판매가 불가한 상황이 나오거나 미판매에 따른 재고 축적이 계속 발생하고 있고, 과연 얼마만큼의 발주가 매출을 극대화 할 수 있는지 궁금해했습니다.

The Challenge

"최적의 발주를 통한 재고 손실 최소화 및 매장 운영 최적화 니즈"

신세계I&C는 고객사(이마트)의 고민을 해결해 줄 인공지능 기반 수요/판매량 예측 플랫폼을 구축하여(’19년 10월) 제안하였고, 현재 이마트 2개 점포에서 운영 중 입니다.
수요 예측은 판매정보와 재고정보 데이터를 수집하여 분석, 전처리 및 모델 학습 등 인공지능 기반의 판매 예측치를 제공하고 검증하고, 예측한 수요 정보 기반으로 점포의 자동 발주, 재고관리를 가능하게 하여 매장 운영을 최적화하는데 돕는 인공지능 예측 플랫폼입니다.

I&C Solution

신세계I&C는 예측 플랫폼의 수행 패턴과 데이터 흐름(프로세스)에 포커싱하여 예측 모델 수행을 위해 필요한 AWS 자원과 성능을 최적화한 인프라를 설계하여 구축하였고, 레거시 시스템과 데이터 전송시 보안 이슈를 최소화 할 수 있도록 보안 서비스를 적절하게 활용하였습니다.

첫째, 데이터 분석, 전처리 및 모델 학습에 충분한 자원을 사용하지만 AWS Batch와 ECR 서비스는 불필요한 비용이 증가하지 않고 작업 부하가 수행되는 경우에만 자산이 할당되도록 하는 데 사용된다. 데이터 분석 및 모델 학습을 위한 머신러닝 서버가 항상 가동되는 것은 아니기 때문에 비용을 절감할 수 있습니다.
둘째, AWS Transit Gateway 서비스를 이용한 VPN Connect 설정을 통해 데이터 전송 중 클라우드와 레거시 시스템 간의 보안 문제가 최소화된다. 판매 예측을 위해서는 레거시 시스템에서 판매 및 재고 데이터를 수집하고 예측 수치를 레거시 주문 시스템으로 보내야 하기 때문입니다.

Used AWS Services

The Benefits

AWS 기반 수요예측 플랫폼을 개발함으로써 고사양 머신러닝 서버를 AWS Batch+ECS(Fargate)로 전환하였고,
운영 환경에서 50% 비용 절감 및 효율성 제공하였습니다.

3rd Party Applications or solutions used

이 프로젝트에서는 별도의 솔루션이 사용되지 않았습니다.