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약 75초
경험 중심 1인칭 답변
예측·재고 관리 프로세스를 개선한 경험은 SCM 수업 팀 프로젝트에서 있었습니다. 수요 예측과 실제 입고량 사이의 주차별 편차를 분석했더니 이벤트 시즌 직전 2주 예측이 일관되게 낮게 잡히는 패턴을 발견했습니다. 원인은 과거 데이터를 단순 이동평균으로만 써서 프로모션 효과를 반영하지 못한 것이었습니다. 개선안으로 프로모션 더미 변수를 추가하고 재주문 기준을 리드타임 변동성 기반으로 재설정했고, 시뮬레이션에서 재고 부족 발생 빈도가 30% 감소했습니다. 앞으로도 재고 시스템을 다룰 때 평균 수요보다 변동성과 예외 패턴을 먼저 찾는 방식을 유지하겠습니다.
재고 비효율은 평균이 아니라 편차에서 나옵니다. 앞으로도 수요 예측을 개선할 때 모델보다 입력 변수 선택이 먼저라는 원칙을 유지하겠습니다. 좋은 모델보다 좋은 변수가 더 중요합니다. 재고 시스템은 예측 정확도와 재주문 기준이 함께 맞아야 효과가 납니다.
이 결의 특징
이벤트 시즌 직전 2주 예측이 일관되게 낮게 잡히는 패턴을 단순 이동평균이 프로모션 효과를 반영하지 못한 원인으로 짚은 흔적이 구체적으로 담겨 있습니다. 프로모션 더미 변수 추가라는 구체적 개선이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
재고 부족 발생 빈도가 30% 감소했다는 시뮬레이션 결과가 구체적 원인 분석과 함께 살아 있을 때 통합니다. 재고 비효율이 평균이 아니라 편차에서 나온다는 관점이 설득력을 갖는 결이 보입니다.