데이터 반영 여부에 따라 14~49% 정확도 향상의 드라마틱한 성과

최근 제약업 AI 기술을 활용이 눈에 띕니다. 재고 비용 55.1% 절감, 품절율 22.6% 감소라는 구체적인 수치로 입증된 성과를 달성했는데요. 특히 96.5%의 정확도로 환자 수를 예측했고 이에 기반해 제약품의 판매량을 예측했다는 점이 주목됩니다.

AI 수요 예측 시스템은 어떻게 제조 현장의 고질적인 문제들을 해결했을까요? 또 현장의 실무자들은 어떤 변화를 경험했을까요? 이 글은 제조업계에서 고민하고 있는 수요 예측과 재고 관리의 문제를 AI 기술로 해결한 생생한 사례를 담고 있습니다.

제조업 분야의 재고 관리는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 글로벌 제조기업들의 재고 관리 비용은 전체 운영비용의 평균 32%를 차지하며, 이는 지난 5년간 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있습니다.

과거의 경험과 직관에 의존하는 재고관리 방식은 더 이상 경쟁력을 담보할 수 없게 되었습니다. AI 기반 재고관리 시스템은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 수요를 정확하게 예측하고, 최적의 재고 수준을 자동으로 산출할 수 있습니다.