제안의 시작 (문제정의)

• 제안배경

1. 수요 예측 정확성 향상

- 기존에는 경험과 주관적인 판단에 의존하여 식자재를 주문하고 입고

- 인공지능 기반의 예측 모델은 과거 판매 기록, 계절성, 휴일 등 다양한 데이터를 분석하여 더 정확한 수요 예측을 제공

 

2. 재고 최적화

- 지나치게 많은 재고는 공간 낭비와 자금 손실을 야기하며, 반대로 부족한 재고는 손님들에게 실망을 줄 수 있음

- AI 서비스는 수요 예측과 현실 수요를 비교하여 최적의 재고 레벨을 유지

 

3. 시간과 비용 절감

- 수동적인 주문과 입고 프로세스는 많은 시간과 노력을 필요

- 자동화된 예측과 주문 시스템은 작업량을 줄이고 비용을 절감

 

4. 실시간 업데이트와 분석

- AI 서비스는 실시간 데이터를 기반으로 업데이트되며, 식자재 소비 패턴의 변화나 예측과의 차이를 신속하게 감지

 

5. 고객 만족도 향상

- 정확한 수요 예측과 최적의 재고 관리는 제품을 항상 구매 가능한 상태로 유지할 수 있어 고객 만족도를 높일 수 있음

 

6. 경영 전략 개선

- 데이터 분석 결과를 통해 식자재 소비 패턴을 파악하고 변화를 예측

- 이를 기반으로 적절한 할인 행사, 마케팅 전략 등을 수립

  

 아이디어 핵심내용

1. 데이터 수집과 전처리

- 서비스를 위해 판매 기록, 계절성, 휴일, 날씨 등과 같은 다양한 데이터를 수집하고 정리

- 데이터는 예측 모델의 학습과 수요 예측에 활용

 

2. 예측 모델 개발

- 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발

- 시계열 예측 모델이 사용되며, 이 모델은 과거 데이터에서 패턴을 학습하여 미래의 수요를 예측

- 대표적인 예측 모델로는 ARIMA, Prophet, LSTM 등이 있음

 

3. 수요 예측

- 예측 모델을 사용하여 미래의 특정 기간 동안의 식자재 수요를 예측

- 어떤 식자재가 얼마나 필요한지 사전에 파악

 

4. 재고 관리 및 주문 계획

- 수요 예측 결과를 바탕으로 현재 재고와 비교하여 재고 레벨을 최적화

- 과다한 재고를 줄이고 부족한 재고를 방지하여 비용을 절감하고 고객 만족도를 높임

- 자동 주문 시스템을 통해 필요한 식자재를 자동으로 주문할 수 있음

 

5. 실시간 모니터링과 업데이트

- 서비스는 실시간으로 데이터를 감시하고 모델을 업데이트하여 예측의 정확성을 높임

- 시장 동향이나 소비 패턴의 변화에 신속하게 대응

 

6. 사용자 인터페이스

- 소상공인들이 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 직관적인 사용자 인터페이스를 제공

- 예측 결과, 재고 상태, 주문 이력 등을 시각화하여 제공하며, 필요한 조작을 간편하게 수행할 수 있음.

 

7. 비즈니스 지능

- 서비스는 데이터 분석 결과와 예측을 토대로 소상공인의 경영 전략 개선에 도움

- 식자재 소비 패턴을 파악하여 할인 행사나 프로모션을 계획하거나, 효율적인 재고 관리 방법을 개발

 

8. 맞춤형 서비스

- 각 소상공인의 특성과 요구에 맞게 서비스를 맞춤화

- 예측 모델의 파라미터 조정이나 재고 계획 방식을 조정하여 최적화된 결과를 제공

 

9. 학습과 지속적 개선

- 시간이 지남에 따라 서비스는 더 많은 데이터를 수집하며 모델을 지속적으로 학습시켜정확성을 향상

- 새로운 알고리즘과 기술도 적용하여 서비스를 발전