로지스올시스템즈가 한국파렛트풀과 물동량을 사전에 예측해 물류 운영을 안정화할 수 있는 AI 기반 수요예측시스템을 구축했다고 9일 밝혔다. 로지스올시스템즈는 AI 예측기술을 내재화와 실업무에 활용 가능한 수요예측 모델을 구축하는 것을 목표로 그룹사 한국파렛트풀과 AI 수요예측시스템을 개발했다. 파렛트 렌탈 방식의 시스템 PPS(Pallet Pool System)를 운영하는 한국파렛트풀은 고객사의 파렛트 수요에 대응하기 위해 물동량 예측이 필수적이다. 수요예측시스템은 파렛트의 입고, 출고, 회수 데이터 및 고객사 재고량, 기상 상태 등 외부 데이터를 수집, 물동량에 영향을 미치는 인자를 설정하고 데이터 시각화를 통해 물동 추세 및 특징을 파악해 과학적인 예측 데이터를 제공한다. 일별 총 물동량과 파렛트 유형별 물동량, 일별 회수 데이터 및 중장기 물동량에 대한 정확하고 고도화된 예측이 가능하다. 로지스올시스템즈는 AI 수요예측시스템 구축을 위해 9가지 이상의 알고리즘별 모델을 설계하고 수행 데이터를 비교 검증한 후, 예측 수행 속도 및 수행 결과를 고려해 방대한 물류 데이터 처리에 가장 효율적인 모델을 적용했다. 결과적으로 실데이터와 비교 시 예측모델 정확도 약
외식사업자의 디지털화를 선도하는 디지털 외식플랫폼 먼키가 외식사업자를 위한 수요예측 인공지능 ‘먼키 AI Biz’를 Ver 2.0으로 고도화해 출시했다고 밝혔다. 외식비즈솔루션인 ‘먼키 AI Biz’는 먼키 플랫폼 내 외식사업자에게 시간대별 메뉴 수요, 매출 예측을 최대 97% 확률로 제공해 사업자들이 매장 운영을 효율적으로 할 수 있도록 했다. 식자재를 30%까지 절감해 재료비 부담을 낮췄고, 주문이 많은 시간대 메뉴에 대해 미리 준비함으로써 주방 조리 효율성을 극대화했다. 여기에 적재공간, 냉장설비, 전기료 등 재고관리를 위한 비용절감 효과도 크고 고객들도 주방 조리 지연으로 인한 기다림의 불편을 최소화했다. 먼키는 국내 최초로 지난 2021년 1월에 개발 착수, 9월 상용화 단계를 거쳐 이번에 업데이트 고도화 작업을 완료했다고 밝혔다. ‘먼키 AI Biz’의 핵심인 수요예측은 먼키가 축적한 빅데이터를 머신러닝 등 최신 기술로 분석해 외식사업자에게 미래의 수요, 메뉴, 매출에 대한 예측 데이터를 제공하는 솔루션이다. 특히 먼키 전 지점에서 1년 이상 추출한 매출 데이터와 환경변수를 인공지능 시스템이 스스로 수집, 분석, 예측하고 실제 데이터와 비교해 모델
외식산업의 스마트화, 디지털화를 추진 중인 외식 플랫폼 먼키(MONKI)가 코로나19 장기화에도 불구하고 2021년 4분기 매출이 전년대비 430% 성장했다고 밝혔다. 먼키의 배달 매출은 560%로 크게 상승했고, 홀 식사 매출 역시 코로나로 어려운 상황 속에서도 130% 증가했다. 먼키는 전국의 지역 맛집과 유명 외식브랜드로 구성된 맛집편집샵에 IT 공유주방 시스템을 접목한 신개념 외식공간이다. 백화점 셀렉다이닝과 배달 공유주방의 장점을 결합한 모델로 현재 강남점과 분당휴맥스점 등 서울과 수도권에 7개 지점을 운영 중이다. 먼키는 전 지점 모두 100석 이상의 대형 홀을 가지고 있어 배달과 홀에서 모두 매출을 올릴 수 있다. 코로나로 인한 사회적 거리두기에도 홀과 배달의 상호보완적 매출이 발생하기 때문에 안정적이고 지속적인 성장이 가능했다. 특히, 먼키는 모든 외식업에 적용시키기 위해 오피스, 쇼핑몰, 주상복합, 구내식당 등 다양한 외식포맷에서 디지털화를 통해 기존 외식사업자 대비 탁월한 운영 실적이 도출되는 결과를 입증했다. 외식산업에서 가장 어려운 운영 형태로 꼽히는 구내식당에서조차도 먼키앱과 먼키 O2O 외식비즈솔루션을 통해 직원들이 대기하지 않고 2
한국파렛트풀이 파렛트 물동량을 사전에 예측하여 운영을 안정화할 수 있는 AI 기반 수요예측시스템을 구축했다. 파렛트는 화물을 운반, 보관하기 위한 받침대로 물류 효율화를 위한 필수 장비다. 한국파렛트풀은 기업들이 파렛트를 임대 방식으로 이용하도록 하는 파렛트풀시스템을 구축해 국내 20만여 기업에 공급하고 있다. 파렛트 보유 수량은 한정되어 있기 때문에 다양한 산업군에 걸친 계약처의 수요에 대응하려면 물동량 예측이 필요하다. 기존에는 과거 경험을 바탕으로 정성적 예측이 이루어졌다. 예측 정확도의 편차가 크고 세분화된 예측이 불가했다. 또한 산업 추세 및 계절적 변동 등 외부 요인을 고려하기 어려워 중장기적인 예측이 어려웠다. 한국파렛트풀은 이러한 문제를 해결하고자 지난 2018년 1월부터 2021년 10월까지 수요예측시스템을 개발했다. 3차에 걸쳐 프로젝트를 고도화하면서 상관관계 특성 반영 및 알고리즘 개선 등을 통해 예측의 정확도와 속도를 높였다. 수요예측시스템은 파렛트의 입고, 출고, 회수 데이터 및 고객사 재고량, 기상 상태 등 외부 데이터를 수집, 물동량에 영향을 미치는 인자를 설정하고 데이터 시각화를 통해 물동 추세 및 특징을 파악하여 과학적인 예측
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