인텔과 SAP의 협력으로 최적화된 주문 출하를 경험해보세요!

목차

1. 소개
2. 주문 출하 최적화란?
3. 기능 및 장점
   • 3.1 주문 지연 가능성 예측
   • 3.2 예상 지연 일수 추정
4. 시스템 구성
5. Red Hat의 역할
6. 인텔의 역할
7. 솔루션 확장 가능성
8. 자연 재해 대응 능력
9. 성능 최적화를 위한 인텔의 방법
10. 인공지능을 통한 비즈니스 운영 최적화 방법
11. FAQ

🔍 1. 소개

오늘은 머신 러닝을 활용한 최적화된 주문 출하에 대해 이야기하려고 합니다. 주제에 대해 얘기해볼 손님들은 Ted Jones와 Brian Montero입니다. 이전 프로젝트에서 고객사에게 판매 예측 엔진을 구축해주었는데, 이를 통해 운영적인 효율성의 중요성을 발견하게 되었습니다. 그래서 주문 출하 결정 최적화 엔진을 만들기로 결정하였습니다.

📦 2. 주문 출하 최적화란?

주문 출하 최적화는 주문의 지연 가능성을 예측하고 주문이 지연될 예상 일수를 추정하여 주문 출하 프로세스를 최적화하는 것을 말합니다. 예측 모델을 사용하여 주문 데이터의 속성에 따라 주문 지연 가능성과 예상 지연 일수를 계산합니다. 이렇게 얻은 정보를 활용하여 주문 출하 프로세스를 변환하여 이전보다 더 효율적이고 예측적인 결정 프로세스를 구축할 수 있습니다.

💡 3. 기능 및 장점

3.1 주문 지연 가능성 예측

첫 번째 예측 모델은 주문 속성을 기반으로 주문이 지연될 가능성을 예측합니다. 이를 통해 효율적인 자원 배분과 운영 프로세스를 구축할 수 있습니다.

3.2 예상 지연 일수 추정

두 번째 예측 모델은 주문이 얼마나 지연될지 예상 일수를 추정합니다. 이를 통해 주문 처리 시간을 미리 예측하여 예상 수익과 비교하는 방식으로 주문 출하 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

🔧 4. 시스템 구성

이 프로세스는 기업의 데이터 자산을 활용하며, 공급자 정보, 물류 및 유통 데이터, 제품 및 재고 데이터, 그 외 관련 데이터 등을 종합하여 "360도의 시야"를 구축합니다. 이를 통해 주문의 지연 가능성과 예상 지연 일수를 계산하는 예측 모델을 만들 수 있습니다.

🎩 5. Red Hat의 역할

Red Hat은 SAP와의 파트너쉽을 통해 데이터 인텔리전스에 대한 검증된 솔루션을 제공합니다. 또한 데이터 인텔리전스를 위한 컨테이너 스토리지 및 보안을 제공하며, 기업의 요구에 맞춘 유연하고 안정적인 인프라를 구축하는 데 도움을 줍니다. Red Hat의 OpenShift는 솔루션의 확장성과 업데이트 기능을 강화하며, 프로젝트를 신속하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.

⚙️ 6. 인텔의 역할

인텔은 SAP와의 긴밀한 엔지니어링 업무를 통해 HANA 스택 및 데이터 인텔리전스를 최적화합니다. 인텔은 AI 모델 훈련 및 추론을 위한 라이브러리에서도 성능 최적화를 위해 인텔 돌(Intel DOL)을 활용합니다. 이를 통해 기업은 기존의 프로세서 인프라를 활용하여 최상의 성능을 발휘하며, 비용 효율적인 AI 환경을 구축할 수 있습니다.

🌱 7. 솔루션 확장 가능성

이 주문 출하 최적화 솔루션은 첫 단계부터 시작하여 점진적으로 확장할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 처음에는 제품 및 재고와 관련된 데이터를 활용하여 출발할 수 있지만, 그 이후에는 다양한 데이터 소스를 포함하여 솔루션을 확장시킬 수 있습니다. 예를 들어, 공급자 정보, 마케팅 데이터, 물류 데이터 등을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 변화하는 시장에 대응하고 보다 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

🌪️ 8. 자연 재해 대응 능력

자연 재해는 예측하기 어려운 상황이지만, 이전의 사례들을 통해 시장 및 공급자의 응답 방식과 데이터를 학습할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 미래에 대비하여 더 잘 준비된 의사 결정을 할 수 있습니다. 이런 시장 이벤트를 통해 계속해서 정보를 얻고 학습하여 솔루션을 발전시킬 수 있습니다.

🚀 9. 성능 최적화를 위한 인텔의 방법

인텔은 인공지능 훈련 및 추론을 최적화하기 위해 인텔 돌을 활용합니다. 이를 통해 사용자는 이미 가지고 있는 프로세서를 최대한 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그리고 그래디언트 부스팅, 경사 하강법과 같은 일반적인 라이브러리를 최적화하여 훈련 및 추론 과정에서 가장 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.

💼 10. 인공지능을 통한 비즈니스 운영 최적화 방법

이 솔루션을 활용하여 비즈니스 운영을 최적화하는 방법은 다양합니다. 기업은 최초의 단계로 시작하여 점진적으로 확장할 수 있으며, 제품 및 재고와 관련된 데이터로부터 출발할 수 있습니다. 또한 추가적인 데이터 소스를 통합함으로써 공급자 정보, 물류 데이터, 마케팅 정보 등을 활용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 향상된 의사 결정을 내릴 수 있고, 효율적인 비즈니스 운영을 실현할 수 있습니다.

❓ 11. FAQ

Q: 주문 출하 최적화 솔루션을 시작하기 위해서는 어떤 데이터가 필요한가요? A: 주문 출하 최적화 솔루션의 첫 단계로는 제품 및 재고 데이터가 필요합니다. 이를 토대로 솔루션을 확장하여 다양한 데이터 소스를 포함할 수 있습니다.

Q: 솔루션의 정확성은 어느 정도인가요? A: 솔루션은 데이터의 품질과 다양성에 따라 달라질 수 있습니다. 초기에는 학습이 필요한 모델이기 때문에 솔루션의 정확성은 점진적으로 향상될 것입니다.

Q: 솔루션을 구축하고 운영하는 데 어느 정도의 시간이 걸리나요? A: 솔루션 구축 및 운영에는 기업의 규모와 데이터의 양과 다양성에 따라 다를 수 있습니다. 초기에는 일정 시간이 소요될 수 있으나, 지속적인 학습과 개선을 통해 솔루션을 효과적으로 운영할 수 있습니다.