제조업은 고객 발주의 불규칙성, 복잡한 BOM(자재명세서) 구조, 원자재 가격 변동이라는 세 가지 불확실성이 동시에 작용합니다. 담당자 경험과 엑셀에 의존한 수요 예측은 정확도가 30~50% 수준에 머물고, 그 결과는 고객 납기 지연 또는 과잉 재고 비용으로 직결됩니다. 예측 오차가 쌓일수록 제조 원가는 올라가고, 영업 이익은 줄어듭니다.
Case
제조 현장의 예측 정확도를 높이는 딥플로우 AI
고객 발주 패턴과 원자재 가격 변동을 AI가 예측해, 생산·구매 의사결정의 근거를 데이터로 바꿉니다.
글로벌 매크로 지표 기반 원자재 가격 예측
환율, 원자재 지수, 글로벌 경제 지표를 분석해 철광석, 비철금속 등 핵심 원자재의 미래 가격을 예측
철강·구리·니켈 등 변동폭과 수요가 큰 핵심 소재 선제 예측
거시 경제 데이터·수요·공급 데이터를 다각도로 학습
최적 구매 타이밍 확보로 제조 원가 상승 리스크 최소화
글로벌 매크로 지표 기반 원자재 가격 예측
환율, 원자재 지수, 글로벌 경제 지표를 분석해 철광석, 비철금속 등 핵심 원자재의 미래 가격을 예측
철강·구리·니켈 등 변동폭과 수요가 큰 핵심 소재 선제 예측
거시 경제 데이터·수요·공급 데이터를 다각도로 학습
최적 구매 타이밍 확보로 제조 원가 상승 리스크 최소화
글로벌 매크로 지표 기반 원자재 가격 예측
환율, 원자재 지수, 글로벌 경제 지표를 분석해 철광석, 비철금속 등 핵심 원자재의 미래 가격을 예측
철강·구리·니켈 등 변동폭과 수요가 큰 핵심 소재 선제 예측
거시 경제 데이터·수요·공급 데이터를 다각도로 학습
최적 구매 타이밍 확보로 제조 원가 상승 리스크 최소화
글로벌 매크로 지표 기반 원자재 가격 예측
환율, 원자재 지수, 글로벌 경제 지표를 분석해 철광석, 비철금속 등 핵심 원자재의 미래 가격을 예측
딥플로우는 불규칙한 고객 발주와 원자재 가격 변동을 AI로 예측해, 제조 기업의 구매·재고 의사결정 정확도를 높입니다.
강판을 제조하는 D사는 ERP와 담당자 경험에 의존하던 원자재 소요량 산정 방식을 딥플로우로 전환한 이후, 예측 정확도가 50% 미만에서 81%로 상승했습니다. 재고 과부족 규모는 평균 31% 감소하였고, 월 210억 원의 재고 비용 절감 효과를 거뒀습니다. 매월 5일 이상 소요되던 발주량 산정 작업은 단 1일로 단축됐습니다.
자동차 부품사, 화학 제조사, 배터리 소재 기업 등 B2B 제조 업종 전반에서 고객 발주 예측과 원자재 구매 타이밍 최적화를 동시에 해결하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
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