유통화주의 숙제 '수요예측', 인공지능으로 잡는다

유통화주의 숙제 수요예측, 인공지능 기술 적용한 물류센터로 푼다

삼성SDS, 브라이츠AI 적용 통해 유럽화주 고민 해결

삼성SDS가 인공지능 기술을 통해 판매량을 예측하고 통합관리가 가능한 물류센터(Fullfillment Center)를 구축했다고 8일 밝혔다.

삼성SDS가 인공지능 기술을 물류센터에 도입한 이유는 다음과 같다. 유럽에는 자체 물류센터를 가지고 있지 않은 유통업체가 많다. 이들은 매장 공간에 재고를 보관하고 관리하는 데, 공간이 여유롭지 않아 '수요예측'이 중요해진다는 게 회사측 설명이다.

그러나 수요예측의 정확성은 떨어진다. 매장 관리자의 수준과 경력에 따라 수요예측 역량이 다르고, 예측에 영향을 주는 변수 또한 많다는 것이 그 원인으로 꼽힌다. 

임익순 삼성SDS 전략사업팀장은 "수요예측 문제를 해결하기 위해 창고관리자 한 명이 아닌 관련시스템 전체가 협업할 필요가 있다"고 시스템 구축 배경을 설명했다.

문제 해결을 위해 섬성SDS는 빅데이터 분석 플랫폼(Brights AI)을 적용하여 판매 예측 정확도를 높였다. 스마트 물류 플랫폼 첼로(CELLO)의 최근 3년 데이터를 모아 판매량에 영향을 주는 요인을 찾았다. 날씨, 광고, 지역 인구밀도, 연령 등 30개의 요소를 꼽아 시스템을 구축했다는 게 회사측 설명이다.

삼성SDS의 시스템은 이상데이터(Outlier)를 찾아내 제한할 수 있도록 설계됐다. 딥러닝을 기반으로 데이터가 쌓일수록 수요예측 정확성은 높아진다. 삼성SDS가 발표한 독일 적용 사례에 따르면 영업사원이 기존 하루 동안 수행했던 예측 시간을 10분으로 줄였고, 판매예측 정확도는 25% 이상 향상됐다.

홍원표 삼성SDS 사장은 "삼성SDS는 빠르게 플랫폼 중심 회사로 변화하고 있다"며 "물류는 재산이기 때문에 고객들이 더욱 신뢰할 수 있는 브랜드 관리를 하겠다"고 말했다.