생산계획·재고관리 AI Agent

수요 예측 기반으로 발주 시점과 안전재고를 산출하는 AI Agent

다품종 생산 체계의 복잡한 공급망과 변동성 높은 조달 리드타임을 데이터 기반으로 안정적으로 관리합니다. ERP와 MES를 연동한 AI Agent가 현장의 수요 패턴을 학습하여, 상황에 맞는 적정 발주 시점과 안전재고를 산출합니다. 불필요한 재고 비용을 최소화하고 원활한 부품 조달을 지원하여 실질적인 제조 경쟁력을 높일 수 있습니다.

현장의 문제점

제조·유통 현장에서 반복되는 생산계획과 재고관리의 한계

01

수작업 발주의 한계

복잡한 BOM을 엑셀로 수작업 전개하다 보면 계산 오류와 발주 지연이 반복됩니다. 소요량 계산과 발주가 생산계획에 제때 반영되지 못해 자재 미입고로 인한 라인 스톱이 발생하고, 긴급 조달 비용이 누적됩니다.

02

데이터 단절

ERP(조달·재고)와 MES(현장 수불) 데이터가 불일치하여 전사 가시성이 부족합니다. 두 시스템이 재고를 별도로 관리하다 보니 수불 데이터가 단절되고, 출고 후 전산 처리가 누락되면서 실재고와 전산 재고 간 차이가 발생합니다.

03

재고 불균형

어떤 부품은 과잉 상태로 자금이 묶이고, 어떤 부품은 자재 결품이 발생합니다. 적정 재고·안전재고 기준이 담당자 경험에 의존하다 보니 과잉 재고와 결품이 동시에 반복됩니다.

04

장납기 부품 관리의 어려움

공급사별·상황별로 변하는 조달 리드타임과 잦은 납기 지연이 조달 계획에 차질을 빚습니다. 리드타임이 수개월에 달하는 장납기 부품은 수요 확정 후 발주하면 이미 늦고, 특정 공급사에 의존도가 높을수록 납기 리스크 관리가 어렵습니다.

주요기능

AI Demand & Inventory Dashboard LIVE 수요 예측 추이 Demand Forecast · 15 Weeks 실적 AI 예측 신뢰구간 1.5k 1.0k 0.5k 0 W1 W3 W5 W7 W9 W11 W13 W15 NOW 예측 정확도 92.4% ▲ 8.2% 과잉재고 −35% 납기 준수율 96.2% 자재 · 재고 현황 Inventory · Reorder Point 자동 산출 SKU-A42 78% 정상 안전재고 2.4주 SKU-B17 30% 발주 자동 발주 대기 SKU-C08 93% 정상 장납기 · 48주 전 확보

이미지 예시

01

AI 기반 수요 및 리드타임 예측

LSTM, CatBoost 등 앙상블 모델이 단순 과거 실적이 아닌 시계열 수요 패턴, 공급사 납기 리스크, 외부 변수(경기·계절성)를 복합적으로 학습합니다. 확률적 수요 예측과 함께 공급사별·상황별 변동성을 반영한 부품의 동적 리드타임을 예측하여, 경험 기반 예측 대비 정확도를 높입니다.

02

안전재고 및 발주 최적화

품목별로 서로 다른 서비스 수준을 반영하여 안전재고를 자동 산출하고, 강화학습과 ROP/EOQ 알고리즘이 결합되어 가장 유리한 발주 시점과 수량을 실시간으로 제안합니다. 재고 비용과 결품 리스크를 동시에 낮춥니다.

03

ERP & MES 양방향 자동 동기화

AI가 계산한 발주 제안이 ERP의 구매주문(PO)으로 자동 생성되며, MES의 실시간 수불 데이터와 오차 없이 연동됩니다. 수작업 이중 입력이 제거되어 데이터 신뢰도가 확보되고, 실재고와 전산 재고의 차이가 해소됩니다.

04

조기 경보 및 KPI 대시보드

부품 단종, 공급 지연, 품절 위험, 과잉 재고 등 납기 리스크 발생 시 담당자에게 사전 알림(Alert)을 전송합니다. Fill Rate, 재고회전율, 조달 리드타임, 예측 정확도(MAPE) 등 핵심 KPI를 실시간 대시보드로 시각화하여 한눈에 확인할 수 있습니다.

시스템 작동 흐름

데이터 수집부터 자동 발주까지 — ERP·MES 데이터를 AI가 분석하고, 발주부터 모니터링까지 자동으로 실행합니다.

STEP 01

데이터 수집

  • ERP (입출고 / 발주 이력 / 공급사 Lead Time)
  • MES (생산지시 / 생산 실적 / BOM 소요량)
  • 외주 협력사 실시간 재고
  • 외생변수 (경기 / 계절성)
실시간 연동·배치 동기화
STEP 02

AI 분석 엔진

  • 시계열 수요·시즌성 분석 (LSTM / ARIMA / SARIMA)
  • 동적 리드타임·납기 리스크 예측 (CatBoost)
  • 발주 시점·수량 자동 산출 (ROP / EOQ)
  • 생산·외주·구매 Mix 최적화 (강화학습)
AI 예측·최적화 알고리즘
STEP 03

자동화 및 실행

  • ERP 구매발주(PO) 자동 생성
  • MES 수불 자동 반영
  • 실시간 KPI 대시보드 (Fill Rate · 재고회전율 · MAPE)
  • 이상 징후 조기 알림 (품절·과잉·공급 지연)
실적 피드백 → 모델 재학습

도입 효과

35%↓

과잉 보유 재고 감소

품목별 수요 분포와 리드타임 변동성을 AI가 분석하여 안전재고·재주문점을 자동 산출합니다. 보안부품 등 장납기 자재의 불필요한 선행 확보를 줄이고, 적정 재고 수준을 유지하여 재고 보유 비용과 자금 부담을 해소합니다.

0%

자재 결품 Zero 목표

리드타임을 사전에 예측하고, 부품 유형별 선행 발주를 자동화하여 ATM 생산라인의 자재 결품을 원천적으로 방지합니다.

ERP↔MES 데이터 통합

ERP↔MES 실시간 연동으로 수불 데이터 단절을 해소하고, 수작업 이중 입력을 없앱니다. 실재고와 전산 재고의 차이가 해소되어 전사 가시성이 확보됩니다.

한국생산기술연구원 파트너기업 한국생산기술연구원
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