물류와 유통 산업에서의 문제점은 수요예측의 불확실성과 재고 관리의 비효율에 기인한다. 과도한 재고는 비용을 증가시키고, 부족한 재고는 판매 기회를 놓치게 만든다. 인공지능(AI) 기반 수요예측은 과거 데이터를 분석한 후 정확한 수요를 예측해 앞선 문제를 완화할 수 있다. AI는 재고관리 시스템과 통합돼 최적의 재고 수준을 유지하고, 실시간으로 공급망 데이터를 분석해 효율적인 창고관리시스템(WMS)을 운영할 수 있다.

 

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[특집] 스마트 물류 구축 위한 업계 전문가의 제언

 

[수요예측·재고관리]

 

수요예측·재고관리 방법?...XAI가 돌파구 마련

[물류센터 최적화 방안]

WES 고도화가 물류 영역 차세대 유망주...유연성 확보가 관건

[미래형 물류창고 전략]

피킹 작업의 물리적 부담, AMR로 생산성은 높이고 비용은 절감

[통합 물류 운송 관리 시스템 구축 방안]

차량 배차부터 제품 출하·입고까지...D-TMS, DX·ESG 접목으로 투명성 높여

 

INTERVIEW

 

동의대학교 신소재공학과 박영도 교수

3D 스캐닝 자동화 기술, 접합 품질 新 장르 열다...“전수검사에 본격 도입돼야”

 

한국지멘스 안혁원 DI FA 부문 차장

FA 영역 통합 플랫폼 구축...요소 간 징검다리로 AI 정조준

 

COLUMN

 

더와이 주식회사

중소·중견기업 ESG 보고서 작성(2편) - 보고서 개발

 

헬로티 최재규 기자 |