대한민국유통·이커머스2019 – 진행 중이마트
AI 수요예측·자동발주 '사이캐스트'
이마트 AI 수요예측이 시범 운영에서 98개 상품군 중 92개에서 수기 예측을 앞섰고, 두 매장은 완전 자동발주로 바꿨다
문제
이마트는 약 140개 대형마트를 운영하며 점포마다 7만 개 넘는 상품을 연 340일 넘게 판다. 직원이 1주일 뒤 판매량을 손으로 예측하다 보니 폐기, 결품에 따른 판매 손실, 과잉 재고가 생겼고, 기간 한정 할인으로 수요가 출렁이는 행사 상품은 특히 어려웠다.
접근 방식
그룹 IT 계열사 신세계아이앤씨가 AWS 위에 2년 치 판매 데이터와 약 40개 변수로 학습한 클라우드 예측 엔진 사이캐스트를 만들었다. 2019년 10월 두 점포 1만 개 상품을 대상으로 한 시범 운영에서 98개 중분류 가운데 92개에서 수기 예측보다 정확했고, 한 달 검토 뒤 두 점포는 사람의 개입 없는 자동발주로 바꿨다. 행사 상품용 두 번째 버전은 2020년 4월 약 140개 점포 약 5만 품목에서 시험했으며, 예측값은 발주 시스템으로 넘어가 매장과 창고별로 자동 발주된다.
주요 수치
시사점
이마트는 발주를 자동화하기 전에 AI와 기존 수기 예측을 상품군별로 비교했고, 행사 상품은 별도 모델로 다뤘다. 회사는 폐기·재고 절감 수치를 공개하지 않았다.
분류
출처
출처 요약
바이라인네트워크는 신세계아이앤씨와 AWS 발표를 바탕으로 사이캐스트의 개발과 검증 과정을 전한다. 2019년 10월 두 점포 시범 운영(1만 개 상품, 98개 중분류 중 92개에서 우위, 오차 18% 개선), 이후 자동발주 전환, 2020년 4월 약 140개 점포 5만 품목의 행사 상품 모델 시험(82대 18로 AI 우위)을 소개한다. 타당성과 비용 대비 효과에 대한 현장의 의구심도 언급한다.
머니투데이는 사이캐스트를 날씨·가격·행사·계절 등 수백 가지 변수로 상품별 일일 판매량을 예측하는 클라우드 플랫폼으로 소개한다. 예측값이 발주 시스템으로 넘어가 매장과 창고별 필요 수량이 자동 발주된다. 폐기, 결품에 따른 판매 손실, 과잉 재고를 줄였다고 하지만 수치는 없다.
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