자동발주 예측 품질 개선기

이 게시물은 SSG.COM의 수요예측 프로세스와 자동발주 시스템의 품질 개선 과정을 설명합니다.

수요예측 프로세스

• 머신러닝 모델과 전통적 예측기법 병행 사용
• 과거 출하량, 할인행사, 휴무일 등 다양한 feature 활용

문제와 해결책

• 품절률 급증 문제 분석 및 권고발주에서 자동발주로 전환 추진
• TFT 모델 도입으로 행사 기간 예측 정확도 향상
• Quantile Forecasting 적용으로 품절 방지 및 재고 최적화 가능

성과 및 향후 방향

• 자동발주 비중 확대 및 RMSE 감소를 통한 예측 정밀도 개선
• 품절률 약 2배 개선 효과 확인
• 행사 종료 후 재고 과잉 문제 등 추가 개선 과제 존재