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수요예측·최적화

모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화할 때 쓰는 설계 기준과 점검 항목을 정리합니다. 프로젝트에서 직접 잰 수치가 있는 글은 본문에 따로 밝힙니다.

TOTAL 5 · 수요예측·최적화

수요 예측 하나에 모든 생산계획을 걸면 예상 밖 주문에 대응하기 어렵습니다. 기준·상승·하락 세 시나리오를 준비하면 결정의 유연성을 볼 수 있습니다.

신상품에는 판매 이력이 없으니 시계열 모델만으로는 수요를 맞히기 어렵습니다. 비슷한 상품의 이력과 초기 판매 신호를 조합해 가정을 자주 갱신해야 합니다.

수요 예측이 100개라고 나와도 실제 판매가 꼭 100개인 것은 아닙니다. 발주와 인력 계획에는 가능한 범위와 그 범위의 신뢰도를 함께 전달해야 합니다.

상품별 예측을 모두 더한 값과 전체 매출 예측이 다르면 어느 숫자로 발주해야 할까요? 계층적 예측은 상위와 하위 수치가 서로 맞도록 조정하는 문제입니다.

수요 예측 모델의 정확도가 시험에서만 좋다면 미래 정보를 과거 학습에 넣지 않았는지 확인해야 합니다. 시간 순서를 어기는 데이터 누출은 운영 성능을 과대평가합니다.

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