효율적인 S&OP 수립을 위한 수요 예측 솔루션 활용 가이드

글로벌 공급망의 불확실성이 커지면서 S&OP(Sales & Operations Planning) 프로세스의 중요성이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 효율적인 S&OP 프로세스는 단순히 판매와 생산을 조율하는 것을 넘어, 기업의 수익성과 고객 만족도를 동시에 높이는 핵심 경영 활동입니다. 특히 정확한 수요 예측은 전체 S&OP 프로세스의 토대가 되어, 적정 재고 수준 유지와 생산 계획 수립에 결정적인 역할을 담당합니다.

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기존 S&OP 프로세스의 한계점 진단

부정확한 수요 예측으로 인한 재고 관리 실패

현재 대다수 기업들이 경험과 직감에 의존한 전통적 수요 예측 방식을 사용하고 있으며, 이로 인한 재고 관리 실패가 심각한 비용 손실을 초래하고 있습니다.

많은 기업이 단순한 통계적 접근이나 과거 패턴 분석에만 의존하여 수요를 예측하는데, 이는 급변하는 시장 환경이나 외부 요인을 제대로 반영하지 못해 예측 정확도가 떨어집니다. 특히 팬데믹이나 경제 위기 같은 예외 상황에서는 과거 패턴이 완전히 무력화되어 예측 시스템이 마비되기도 합니다.

이러한 부정확한 예측은 두 가지 치명적 결과를 낳습니다. 과잉 재고의 경우 보관비용, 폐기비용, 할인 판매로 인한 마진 손실뿐 아니라 기회비용까지 발생시킵니다. 특히 패션이나 전자제품처럼 유행에 민감하거나 기술 변화가 빠른 제품들은 시간이 지날수록 가치가 급격히 하락하여 막대한 손실을 초래합니다. 베트남의 한 패션 기업처럼 부정확한 수요 예측으로 인해 심각한 현금 흐름 문제까지 겪는 사례가 빈번합니다.

반대로 재고 부족은 긴급 발주로 인한 추가 비용, 직접적인 매출 손실, 그리고 가장 치명적인 고객 신뢰도 하락을 가져옵니다. 신규 고객 유치 비용이 기존 고객 유지 비용의 5~25배에 달한다는 점을 고려하면, 재고 부족으로 인한 고객 이탈은 장기적으로 더 큰 손실을 의미합니다.

수작업 중심 데이터 분석의 한계와 비효율성

전통적인 S&OP 프로세스의 가장 큰 병목지점은 수작업 중심의 데이터 처리 방식입니다. 이러한 방식은 세 가지 근본적 한계를 가지고 있습니다.

첫째, 데이터 처리 속도의 한계입니다. 일반적인 기업에서 월간 S&OP 회의를 준비하기 위해 담당자들이 각종 시스템에서 데이터를 추출하고, 엑셀에서 정리하고, 분석하는데 소요되는 시간은 평균 40~60시간에 달합니다. 이는 단순히 인건비 문제가 아니라, 분석 결과가 나올 때까지 의사결정이 지연되어 급변하는 시장 기회를 놓치는 결과를 초래합니다.

둘째, 분석의 일관성 부족입니다. 담당자마다 서로 다른 기준과 방법론을 사용하여 분석하기 때문에 같은 데이터에서도 완전히 다른 결과가 나올 수 있습니다. A 담당자는 계절성 조정을 적용하고 B 담당자는 단순 평균을 사용한다면, 예측 결과의 신뢰성이 크게 떨어집니다. 이는 조직 내 의사결정 혼선을 야기하고 전략 수립의 일관성을 해치게 됩니다.

셋째, 복합적 변수 분석의 한계입니다. 실제 수요에 영향을 미치는 요인들은 계절성, 트렌드, 경제 지표, 경쟁사 동향, 마케팅 활동, 날씨 변화 등 매우 다양하고 복잡합니다. 이 모든 변수들이 서로 상호작용하면서 수요 패턴을 형성하는데, 인간의 인지 능력으로는 수십 개의 변수를 동시에 고려한 정확한 분석을 수행하기 거의 불가능합니다.

부서 간 예측 불일치로 인한 조직 갈등

S&OP 회의에서 가장 빈번하게 발생하는 문제는 영업팀과 재고관리팀이 서로 다른 예측치를 바탕으로 각자의 계획을 제시한다는 점입니다. 이러한 예측 불일치는 단순한 숫자의 차이를 넘어서 조직 내 심각한 갈등과 비효율을 야기합니다.

영업팀은 매출 목표 달성에 대한 압박과 시장 기회에 대한 기대감으로 대개 낙관적인 영업 계획을 제시합니다. 반면 재고관리팀은 과거 데이터와 현실적 제약을 고려하여 보수적인 예측치를 선호합니다. 과잉재고로 인한 직접적 손실에 대한 부담감 때문입니다.

이러한 관점 차이는 S&OP 회의를 비생산적인 논쟁의 장으로 만듭니다. 영업팀이 제시한 계획대로 재고를 확보했다가 실제 판매가 저조할 경우 재고관리팀이 과잉재고 처리 부담을 떠안게 되고, 반대로 재고팀의 보수적 예측에 따라 재고를 확보했다가 예상보다 높은 수요가 발생하면 영업팀이 기회 손실에 대한 핀잔을 듣게 됩니다.

더 심각한 문제는 이런 상황이 반복되면서 부서 간 불신이 누적된다는 점입니다. 재고관리 담당자들은 섣불리 예측치를 제시하기를 꺼리게 되고, 영업팀은 재고팀의 "소극적 자세"에 대해 불만을 표출합니다. 결국 객관적 데이터보다는 정치적 고려와 책임 회피가 의사결정을 좌우하게 되어 전체 조직의 효율성이 크게 떨어집니다.

이러한 갈등의 근본 원인은 각 부서가 서로 다른 정보와 방법론을 바탕으로 개별적인 예측을 수행한다는 데 있습니다. 통일된 예측 기준과 객관적 데이터 분석 체계가 없는 한, 이런 비효율은 계속 반복될 수밖에 없습니다.

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AI 기반 수요 예측이 만드는 효율적인 S&OP 프로세스 혁신

머신러닝이 제공하는 정확한 수요 예측

AI 기반 수요 예측 시스템은 다차원적 패턴 인식 능력으로 전통 방식과 차별화됩니다. 기존 통계 모델이 2~3개 변수를 고려하는 반면, AI는 수십~수백 개의 변수를 동시에 처리하며, 임팩티브AI의 Deepflow는 5만여 대내외 데이터로 5억 경우의 수를 분석합니다.

특히 AI는 비선형적 관계(예: 기온과 음료 수요의 S-커브)를 인식하여 예측 정확도를 높입니다. 시계열 데이터 분석에서는 Transformer 기반 모델들이 장기적 시간 의존성과 계절성을 학습하여 전통 방식보다 훨씬 정교한 예측을 제공합니다.

실시간 시장 변화 대응과 자동 업데이트

AI 기반 수요 예측 시스템의 두 번째 장점은 실시간 학습과 자동 업데이트 기능입니다. 기존 방식은 시장 변화 시 예측 정확도가 떨어지고 수동 조정에 시간이 많이 소요되며, 팬데믹 같은 상황에서는 무력화되기도 합니다. 임팩티브AI의 Deepflow는 앙상블 학습으로 200여 개 모델을 운영하며 예측 안정성을 높여 S&OP 담당자가 시장 변화에 신속히 대응하도록 돕습니다.

SKU별 개별화된 예측 모델 구축

AI 기반 수요 예측은 제품별 맞춤 모델을 통해 정확도를 높입니다. 기존 방식은 모든 제품에 동일한 공식을 적용하여 정확도가 떨어졌습니다. Deepflow는 각 SKU의 과거 판매 데이터를 분석하여 제품 라이프사이클, 가격 탄력성, 계절성, 프로모션 효과 등을 고려한 고유 패턴을 학습합니다.

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임팩티브AI Deepflow로 구현하는 효율적인 S&OP 프로세스

224개 고성능 AI 모델의 예측 정확도

임팩티브AI Deepflow의 핵심 경쟁력은 224개에 달하는 다양한 AI 모델을 보유하고 있다는 점입니다. 이는 단순히 모델의 수가 많다는 의미를 넘어서, 각기 다른 데이터 특성과 예측 상황에 최적화된 전문 알고리즘을 제공한다는 것을 의미합니다.

이 중에서도 특히 주목할 만한 것은 최신 트랜스포머 기반 모델들입니다. I-transformer는 시계열 데이터의 장기 의존성을 효과적으로 포착하는 모델로, 기존의 LSTM이나 GRU 모델보다 훨씬 긴 시간 범위의 패턴을 학습할 수 있습니다. TFT(Temporal Fusion Transformers)는 시간적 특성과 정적 특성을 동시에 고려하면서도 각 변수의 중요도를 자동으로 평가하는 기능을 제공합니다. 이는 예측 결과에 대한 해석 가능성을 높여 비즈니스 담당자들이 AI 예측을 더 신뢰하고 활용할 수 있게 합니다.

실제 성능 지표를 살펴보면 그 우수성이 더욱 명확해집니다. 원자재 가격 예측 분야에서 Deepflow는 1주 후 예측에서 99.30%, 2주 후 예측에서 99.07%, 3주 후 예측에서 98.60%의 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 통계 기반 모델들이 보통 70~80%대의 정확도를 보이는 것과 비교하면 혁신적인 수준입니다.

더욱 중요한 것은 이러한 고성능 모델들이 경쟁 방식(Competition-based)으로 운영된다는 점입니다. 동일한 데이터에 대해 여러 모델이 동시에 예측을 수행하고, 시스템이 자동으로 가장 성능이 좋은 모델을 선택하거나 여러 모델의 결과를 가중 평균하여 최종 예측치를 도출합니다. 이는 특정 모델의 약점을 다른 모델들이 보완하는 앙상블 효과를 통해 전체적인 예측 안정성과 정확도를 크게 향상시킵니다.

Deepflow Forecast의 핵심 기능

Deepflow Forecast는 단순한 예측 도구를 넘어서 포괄적인 수요 관리 플랫폼으로 설계되었습니다. 그 핵심 기능들을 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

첫 번째로 주목할 기능은 6개월에서 12개월에 이르는 중장기 예측 능력입니다. 대부분의 기존 시스템들이 1~3개월의 단기 예측에 집중하는 반면, DeepflowForecast는 연간 사업 계획 수립과 전략적 의사결정에 필요한 장기 전망을 제공합니다. 이는 특히 계절성이 강한 제품이나 신제품 출시 계획 수립에 있어서 중요한 가치를 제공합니다.

두 번째 핵심 기능은 실시간 Business Intelligence 대시보드입니다. 웹 기반의 직관적인 인터페이스를 통해 재고 부족이나 과잉이 예상되는 제품들을 시각적으로 하이라이트하여 보여줍니다. S&OP 담당자들은 복잡한 데이터 분석 없이도 한눈에 주의가 필요한 제품들을 파악할 수 있으며, 각 제품별 재고 이슈의 심각성 정도까지 확인할 수 있습니다.

세 번째로, 시스템의 자동화 수준이 매우 높다는 점입니다. 데이터 에이전트가 ERP 시스템과 자동으로 연동하여 판매 데이터, 재고 데이터, 생산 데이터를 실시간으로 수집하고, 모델 학습과 예측 과정이 완전히 자동화되어 있습니다. 사용자는 별도의 데이터 가공이나 모델 튜닝 작업 없이도 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

기초재고 연동과 재고소진일수 관리

Deepflow Forecast의 차별화된 기능 중 하나는 기초재고 데이터와의 실시간 연동을 통한 재고소진일수 예측입니다. 이는 단순한 수요 예측을 넘어서 실제 재고 운영에 직접적으로 활용할 수 있는 실무적 통찰을 제공합니다.

시스템은 현재 보유 재고량과 예상 판매량을 종합하여 각 SKU별로 재고가 소진되는 시점을 정확하게 예측합니다. 예를 들어, A 제품의 현재 재고가 1,000개이고 향후 주간 평균 판매량이 150개로 예상된다면, 약 6.7주 후에 재고가 소진될 것이라고 예측합니다. 하지만 여기서 중요한 것은 단순한 나눗셈이 아니라 계절성, 프로모션 계획, 시장 트렌드 변화 등을 모두 고려한 정교한 예측이라는 점입니다.

더 나아가 시스템은 안전재고 수준도 동시에 고려합니다. 제품별로 서로 다른 수요 변동성과 공급 리드타임을 분석하여 적정 안전재고 수준을 자동으로 계산하고, 이를 기반으로 실제 발주가 필요한 시점을 제안합니다. 이는 S&OP 담당자들이 재고 부족 위험을 사전에 방지하면서도 불필요한 재고 보유 비용을 최소화할 수 있게 해줍니다.

특히 주목할 만한 것은 다단계 공급망 구조에서의 재고 연쇄 분석 기능입니다. 원자재, 반제품, 완제품 간의 BOM(Bill of Materials) 관계를 고려하여 완제품 수요 변화가 상위 단계 재고에 미치는 영향을 역산하여 보여줍니다. 이는 통합적인 재고 계획 수립에 매우 유용한 정보를 제공합니다.

검증된 성과 지표

DeepflowForecast 도입 기업들의 실제 성과 데이터는 이 솔루션의 가치를 명확하게 보여줍니다. 가장 주목할 만한 성과는 재고 과부족 절감 효과로, 평균 33.4%의 개선을 달성했습니다.

구체적인 사례를 살펴보면, 베트남의 한 패션의류 기업은 Deepflow 도입 이전 전체 제품의 70%가 과잉재고 상태에 있었습니다. 트렌드 변화가 빠른 패션업계 특성상 정확한 수요 예측이 어려웠고, 이로 인해 막대한 재고 손실이 발생하고 있었습니다. Deepflow 도입 후 매월 10~20%씩 과잉재고가 감축되었고, 6개월 만에 정상적인 재고 회전율을 회복할 수 있었습니다.

또 다른 주목할 만한 성과는 신제품 기획 성공률 향상입니다. 해당 기업은 올해 중반기에 신제품 예측 모듈을 추가로 도입하여 신제품 기획 성공률을 35%에서 70% 이상으로 끌어올릴 계획을 수립했습니다. 이는 과거 유사 제품의 성과 패턴과 시장 트렌드 분석을 통해 신제품의 성공 가능성을 사전에 평가하는 기능이 가능하기 때문입니다.

비용 절감 측면에서는 한 고객사가 월 248억 원의 재고 비용을 절감하는 놀라운 성과를 달성했습니다. 이는 과잉재고 감소, 긴급발주 비용 절감, 폐기 손실 감소 등이 복합적으로 작용한 결과입니다. 업무 생산성 측면에서도 최대 99%의 향상을 보였는데, 이는 기존에 수작업으로 처리하던 데이터 분석 업무가 완전히 자동화되었기 때문입니다.

부서 간 통일된 예측 기준 제공을 통한 조직 갈등 해소

Deepflow의 가장 중요한 가치 중 하나는 영업팀과 재고관리팀이 동일한 객관적 예측치를 공유할 수 있게 한다는 점입니다. AI 기반의 중립적 예측 결과는 부서별 이해관계나 주관적 판단이 개입될 여지를 차단하고, 데이터에 근거한 합리적 의사결정의 기반을 제공합니다.

구체적으로 S&OP 회의에서 영업팀과 재고관리팀은 더 이상 서로 다른 예측치로 논쟁하지 않습니다. 대신 Deepflow가 제시한 통일된 수요 예측을 기반으로 "이 예측이 맞다면 우리는 어떻게 대응해야 하는가"에 집중할 수 있게 됩니다. 영업팀은 예측된 수요를 달성하기 위한 마케팅 전략과 영업 활동을 계획하고, 재고관리팀은 동일한 예측치를 바탕으로 최적의 재고 수준과 발주 계획을 수립합니다.

특히 예측 결과에 대한 해석 가능성(Explainability) 기능은 조직 내 신뢰 구축에 중요한 역할을 합니다. Deepflow는 단순히 예측치만 제공하는 것이 아니라, 해당 예측의 근거와 주요 영향 요인을 명확하게 보여줍니다. 예를 들어 "3월 A제품 수요가 전월 대비 15% 증가할 것으로 예상되는 이유는 계절적 요인(40%), 경쟁사 가격 인상 효과(30%), 마케팅 캠페인 효과(20%), 기타(10%) 때문"이라는 식으로 구체적인 분석 결과를 제공합니다.

이를 통해 각 부서는 예측 결과를 더 깊이 이해할 수 있게 되고, 예측치 조정이 필요한 경우에도 객관적 근거를 바탕으로 건설적인 논의를 진행할 수 있습니다. 예측 정확도에 대한 책임도 특정 개인이나 부서가 아닌 시스템과 데이터에 있기 때문에, 부서 간 갈등의 소지가 현저히 줄어듭니다.

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딥플로우 기반 실무 적용을 위한 S&OP 프로세스 구축 전략

단계별 도입 접근법

Deepflow 기반의 S&OP 프로세스 구축은 체계적인 단계별 접근이 필수적입니다. 성공적인 도입을 위해선 현황 파악 후 맞춤형 로드맵을 수립해야 합니다.

1단계는 데이터 인프라 구축 및 품질 개선입니다. AI 시스템 성능은 데이터 품질에 직결되므로, 기존 시스템(ERP, POS, WMS 등)의 판매/재고/생산 데이터 정확성, 완전성을 확보하는 것이 중요합니다. 특히 제품 코드, 거래처 정보, 날짜 형식의 일관성이 요구됩니다.

2단계는 파일럿 프로젝트 운영입니다. 전체 제품군 대신 예측 용이하고 데이터 품질이 양호한 일부 제품군으로 소규모 시작하여 시스템 적응 시간 확보 및 문제점 사전 발견/해결에 주력합니다.

3단계는 점진적 확장입니다. 파일럿 검증 모델/프로세스를 기반으로 대상 제품군과 기능을 단계적으로 확장하며, 제품군별 모델 튜닝 및 조직 역량 성장을 도모합니다.

4단계는 고도화된 기능 활용입니다. 기본적인 수요 예측 안정화 후 재고 최적화, 신제품 기획 지원, 가격 예측 등 고급 기능을 순차 도입하고, AI 예측 기반 자동화된 의사결정 룰을 구축하여 시스템 효과를 극대화합니다.

월간 S&OP 회의에서의 활용법

Deepflow가 제공하는 웹 기반 대시보드는 월간 S&OP 회의의 효율성을 획기적으로 개선시킵니다. 기존에 각 부서에서 개별적으로 준비했던 보고서들을 통합된 하나의 플랫폼에서 실시간으로 확인할 수 있게 됩니다.

회의 준비 단계에서는 시스템이 자동으로 생성하는 예외 보고서(Exception Report)를 활용합니다. 재고 부족이나 과잉이 예상되는 제품들, 예측 대비 실적 차이가 큰 제품들, 새로운 트렌드가 감지된 제품들 등이 자동으로 하이라이트되어 보고됩니다. 이를 통해 회의 참석자들은 정말 중요한 이슈들에만 집중할 수 있게 됩니다.

회의 진행 과정에서도 부서 간 협업이 크게 개선됩니다. 과거에는 영업팀의 계획 발표와 재고팀의 계획 발표가 별도로 진행되면서 종종 상충하는 내용으로 인한 논쟁이 벌어졌습니다. 하지만 Deepflow를 도입한 후에는 공통된 예측치를 전제로 각 부서가 어떻게 기여할 것인지에 대한 건설적 논의가 가능해집니다.

신제품과 계절성 제품 관리

Deepflow는 과거 데이터가 없는 신제품 수요 예측을 혁신적으로 해결합니다. 전이학습으로 기존 제품 패턴을 신제품에 적용하고, 가격, 타겟, 마케팅, 유통 채널 등 고유 특성을 반영해 예측합니다. 계절성 제품은 다중 주기성 분석으로 장기 트렌드, 경기, 날씨, 기후변화까지 고려합니다. 라이프사이클이 짧은 제품은 수명주기 예측 모델을 별도로 운영하며, 제품 단계별 최적 알고리즘을 자동 적용합니다.

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성공적인 도입을 위한 고려사항

데이터 품질과 완전성 확보

AI 기반 수요 예측 성공은 데이터 품질에 달려 있습니다.

데이터 품질 확보는 세 단계로 이루어집니다. 먼저 데이터 완전성을 점검하여 최소 2~3년치의 누락 없는 일별 판매 데이터를 확보해야 합니다. 다음으로 데이터 정확성을 확보하기 위해 제품 코드 일관성, 판매량 및 금액 일치성, 반품/교환 처리 정확성 등을 점검하고, 통계적 탐지 기법을 활용하여 이상값을 검증해야 합니다. 마지막으로 내부 데이터와 함께 경제 지표, 날씨, 경쟁사 동향, 소셜 미디어 트렌드 등 외부 데이터를 체계적으로 통합해야 합니다.

Deepflow는 5만여 개 대내외 데이터 소스를 활용하여 높은 예측 정확도를 달성합니다. 현재 고객사에서 확보 중인 데이터가 적거나 분류 체계가 부족하더라도 고도의 수요 예측이 가능하도록 다양한 데이터를 활용하고 있습니다.

조직 문화와 프로세스 통합

AI 도입의 가장 큰 걸림돌은 기술적 문제가 아니라 조직적 저항인 경우가 많습니다. 특히 오랫동안 경험과 직관에 의존해온 베테랑 직원들이 AI 예측 결과를 신뢰하지 않는 경우가 빈번합니다.

성공적인 조직 통합을 위해서는 하이브리드 접근 방식이 효과적입니다. AI 예측 결과를 절대적 진리로 받아들이기보다는, 도메인 전문가의 경험과 지식을 보완하는 도구로 활용하는 것입니다. 예를 들어, AI가 제시한 예측치에 대해 현업 담당자가 시장 상황을 고려하여 조정할 수 있는 오버라이드 기능을 제공합니다.

변화 관리 측면에서는 단계적 도입과 충분한 교육이 중요합니다. 초기에는 AI 예측 결과를 참고 정보로만 활용하다가, 점차 신뢰도가 높아지면 의사결정의 주요 근거로 활용하는 방식으로 접근합니다. 또한 AI의 작동 원리와 예측 근거를 쉽게 이해할 수 있도록 설명 가능한 AI(Explainable AI) 기능을 적극 활용해야 합니다.

실무자의 거부감을 줄이면서, 수요예측 솔루션 도입을 원활하게 성공하는 전략이 궁금하시다면 [AI 예측 솔루션 도입, 현업 거부감을 극복하는 실전 전략]과 [AI 도입 시 현업 담당자의 거부감을 줄이는 방법]을 참고해 보세요.

투자 대비 효과 분석

AI 수요 예측 시스템 도입은 상당한 초기 투자를 요구하지만, 그 효과도 매우 크고 다양합니다. ROI 분석을 위해서는 정량적 효과와 정성적 효과를 모두 고려해야 합니다. 정량적 효과는 재고 비용 및 인건비 절감, 의사결정 속도 개선을 통한 시장 기회 확대가 있습니다. 정성적 효과는 의사결정의 객관성 및 일관성 향상, 데이터 기반 문화 정착, 고객 서비스 수준 향상이며, 이는 장기적으로 기업 경쟁력 강화에 기여합니다.

실제 도입 기업들의 사례를 보면, 대부분 12~18개월 내에 투자비용을 회수하는 것으로 나타납니다. 특히 재고 회전율이 낮거나 제품 종류가 많은 기업일수록 효과가 더 크게 나타나는 경향을 보입니다.

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데이터 기반 S&OP의 미래를 준비하는 첫걸음

효율적인 S&OP 프로세스는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 글로벌 공급망의 불확실성이 증가하고 고객의 요구가 다양화되는 현재의 비즈니스 환경에서, 데이터에 기반한 정확한 수요 예측과 신속한 의사결정 능력은 기업 생존의 핵심 요소가 되었습니다.

AI 기반 수요 예측 솔루션은 이러한 도전에 대한 강력한 해답을 제시합니다. 임팩티브AI Deepflow와 같은 전문화된 솔루션을 통해 구축된 효율적인 S&OP 프로세스는 재고 최적화와 비용 절감은 물론, 고객 만족도 향상과 시장 대응력 강화까지 동시에 달성할 수 있게 해줍니다.

무엇보다 중요한 것은 지금 당장 시작하는 것입니다. AI 기술의 발전 속도를 고려할 때, 조기 도입 기업과 후발 기업 간의 격차는 시간이 지날수록 더욱 벌어질 것입니다. 성공적인 S&OP 프로세스 혁신을 위한 여정은 정확한 수요 예측에서 시작되며, 지금이야말로 AI의 힘을 활용하여 한 단계 더 발전된 S&OP 체계를 구축할 최적의 시점입니다.

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