로지스올그룹 한국파렛트풀, 물류 운영 안정화 위한 수요예측시스템 구축

(사진자료) 한국파렛트풀 수요예측시스템

로지스올(LogisAll)그룹 한국파렛트풀(KPP)이 파렛트 물동량을 사전에 예측하여 운영을 안정화할 수 있는 AI 기반 수요예측시스템을 구축했다.

파렛트는 화물을 운반, 보관하기 위한 받침대로 물류 효율화를 위한 필수 장비다. 한국파렛트풀은 기업들이 파렛트를 임대 방식으로 이용하도록 하는 파렛트풀시스템을 구축해 국내 20만여 기업에 공급하고 있다.

파렛트 보유 수량은 한정되어 있기 때문에 다양한 산업군에 걸친 계약처의 수요에 대응하려면 물동량 예측이 필요하다. 기존에는 과거 경험을 바탕으로 정성적 예측이 이루어졌다. 예측 정확도의 편차가 크고 세분화된 예측이 불가했다. 또한 산업 추세 및 계절적 변동 등 외부 요인을 고려하기 어려워 중장기적인 예측이 어려웠다.

한국파렛트풀은 이러한 문제를 해결하고자 지난 2018년 1월부터 2021년 10월까지 수요예측시스템을 개발했다. 3차에 걸쳐 프로젝트를 고도화하면서 상관관계 특성 반영 및 알고리즘 개선 등을 통해 예측의 정확도와 속도를 높였다.

수요예측시스템은 파렛트의 입고, 출고, 회수 데이터 및 고객사 재고량, 기상 상태 등 외부 데이터를 수집, 물동량에 영향을 미치는 인자를 설정하고 데이터 시각화를 통해 물동 추세 및 특징을 파악하여 과학적인 예측 데이터를 제공한다. 일별 총 물동량과 파렛트 유형별 물동량, 일별 회수 데이터 및 중장기 물동량에 대한 정확하고 고도화된 예측이 가능하다.

한국파렛트풀은 수요예측시스템을 통해 얻은 데이터를 파렛트풀시스템 운영 개선 및 사업계획 검증 등에 활용할 예정이다. 계약처별 물동량을 예측하여 과수요를 방지하고, CRM 데이터로써 활용하여 영업 및 관리를 활성화한다. 파렛트 유형별 부족 수량을 사전에 예측하여 불필요한 신규 구매를 억제하고 적정 구매계획을 세우는 데에도 활용한다. 사업계획 수립 시 영업본부별 투입량 계획 및 데이터 검증에도 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.

또한 한국파렛트풀의 고객과도 수요예측시스템의 예측 데이터를 공유할 계획이다. 고객사는 이 정보를 제품 관리에 활용할 수 있다. 물동량 사전 예측을 통해 재고 관리를 효율화하고 원가절감에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.

수요예측시스템 개발 및 구축 프로젝트를 주관한 권용현 한국파렛트풀 CS 팀장은 “AI 기술을 적용한 수요예측시스템은 물동량 예측의 정확도를 높이고 파렛트풀시스템의 운영 효율을 개선할 수 있다.”라며 "원활한 물동량 대응이 가능해져 고객사의 물류 안정화에도 크게 기여할 것”이라고 밝혔다.