Logistics Case Study
AI 수요 예측 기반 자동 발주 및
AI 수요 예측 기반 자동 발주 및
재고 최적화 솔루션
팔리지 않는 재고와 부족한 물량, 물류 현장의 딜레마를 해결합니다.
The Challenge
"창고에 쌓인 것은 재고가 아니라 잠자고 있는 자본입니다."
물류 및 유통 기업의 경쟁력은 '필요한 물량을, 필요한 시점에 적정 비용으로 확보'하는 데 있습니다.
- 데이터 불일치: WMS(실물)와 ERP(장부) 데이터 불일치로 인한 잦은 결품.
- 비효율적 대응: 수요 예측 실패로 인한 긴급 발주 및 고비용 물류비 발생.
- 재고 리스크: 과다 재고로 인한 자본 잠식 혹은 재고 부족으로 인한 기회비용 손실.
OntoTwin's Solution
자율형 물류 OS 구현
재고 온톨로지 통합
WMS, ERP, 공급망 데이터를 ‘재고(Inventory)’ 객체 중심으로 통합하여 회전율과 리드타임 관계를 정의합니다.
동적 수요 예측
시장 트렌드, 날씨 등 변수를 반영해 "다음 주 예상 수요 대비 현재 재고 적정성"을 실시간 시뮬레이션합니다.
자동 발주 실행
임계치 도달 시 최적 공급사를 선정하여 구매 요청(PO)을 자동으로 생성 및 실행합니다.
Verified Impact
95% ↓
결품률 감소
80% ↓
재고 관리 시간 단축
20% ↓
물류 비용 절감
Before vs After
| 구분 | 도입 전 (Legacy) | OntoTwin 도입 후 |
|---|---|---|
| 재고 확인 | WMS/ERP 수동 대조 | 실시간 재고 가시성 확보 |
| 수요 예측 | 단순 평균치 의존 | AI 기반 동적 예측 (외부변수 반영) |
| 발주 업무 | 결품 후 긴급 발주 | 임계치 도달 시 자동 발주 실행 |