감이 아닌 데이터로, 다음 달 숫자를 미리 봅니다
이런 문제를 해결합니다
- 경험에 의존한 계획: 발주량, 생산량, 인력 배치를 담당자의 감으로 정합니다.
- 쌓이기만 하는 데이터: 판매·생산 실적이 엑셀과 시스템에 있지만 계획에 쓰이지 않습니다.
- 늦은 대응: 수요 변화나 불량률 상승을 결과가 나온 뒤에야 알게 됩니다.
이런 곳에 씁니다
- 수요·매출 예측: 재고와 발주, 인력 계획 수립
- 생산 예측: 생산량과 설비 가동률, 불량률 추이 예측
- 경영 지표 분석: 경영 상태 분석과 결과 예측
진행 방식
- 데이터 진단: 보유 데이터의 양과 품질을 확인하고 예측 목표를 정합니다.
- 데이터 구축: 수집·정제·시각화로 분석 가능한 데이터를 만듭니다.
- 모델 개발: 시계열·회귀 등 알맞은 모델을 학습하고 성능을 검증합니다.
- 적용: 대시보드나 기존 시스템에 예측 결과를 연결합니다.
도입 전에 확인할 것
- 예측 대상과 단위: 품목별·월별처럼 무엇을 어떤 단위로 예측할지 정해야 합니다.
- 과거 데이터: 예측하려는 값의 과거 기록이 꾸준히 쌓여 있어야 모델이 패턴을 학습할 수 있습니다.
- 영향 요인: 계절, 프로모션, 설비 상태처럼 결과에 영향을 주는 데이터가 있으면 함께 활용합니다.
데이터가 부족하거나 흩어져 있다면 수집 환경부터 갖추는 것이 먼저입니다. 리피스는 다이캐스팅 공장 MES처럼 생산 실적, 양품·불량, 설비 데이터를 모으는 시스템도 직접 구축합니다.
정부 지원사업으로 도입하기
- 데이터바우처: 예측에 필요한 데이터 수집·정제·가공 비용 지원
- AI 바우처: 예측 모델 등 AI 솔루션 도입 비용 지원
- 중소기업 혁신바우처: 제조기업의 생산·수요 예측 모델 개발과 적용
리피스는 AI 바우처(2023.4~)와 데이터바우처(2023.12~) 공급기업으로, 사업계획서 작성부터 결과 보고까지 함께합니다.
도입 상담: 문의하기 · lipis@lipis.kr
