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수요 예측 기반 발주 기준 설정으로 푸는 결
과잉 재고를 방지하는 데 가장 효과적이었던 방법은 발주 시점과 발주량을 수요 데이터 기반으로 설정하는 것이었습니다. 수업 시뮬레이션 과제에서 소규모 소매점의 재고 관리 모델을 설계했는데, 경험적 판단에만 의존한 초기 모델에서 특정 품목 재고가 반복적으로 쌓이는 패턴을 발견했습니다.
과거 판매 데이터를 주간 단위로 분석해서 계절성과 요일별 변동 폭을 파악했고, 재주문점(ROP)과 안전 재고량을 수치로 설정했습니다. 단순히 평균 판매량으로만 계산하면 수요 변동이 클 때 부족하거나 남는 양쪽 오류가 생기기 때문에, 표준편차를 반영한 안전 재고 공식을 적용했습니다.
그 결과 시뮬레이션 상에서 재고 회전율이 기존 대비 18% 개선됐고, 과잉 재고로 묶이는 금액이 줄어들었습니다. 기준이 있어야 과잉과 부족을 판단할 수 있고, 그 기준은 데이터로 만들어두는 게 경험적 감이 틀릴 때 버팀목이 됩니다.
이 결의 특징
경험적 판단에만 의존한 초기 모델에서 재고가 반복적으로 쌓이는 패턴을 발견하고, 표준편차를 반영한 안전 재고 공식으로 전환한 흔적이 있습니다. 재고 회전율 18퍼센트 개선이라는 수치가 결에 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
재주문점과 안전 재고량을 데이터로 설정한 구체적 과정이 살아 있을 때 통합니다. 감이 틀릴 때 버팀목이 되는 기준이라는 관점이 붙을 때 면접관이 실무 감각을 읽는 결이 보입니다.