생활용품 수요주기를 고려한 수요예측 방법에 관한 연구

초록

본 연구는 소비재 제품 판매데이터를 활용하여 수요의 시계열 특성을 분석하고 품목별 수요주기(Demand Cycle)를 식별한 후 이를 기반으로 수요예측 정확도를 향상시키는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기존 기업 실무에서는 월별 또는 연간 총수요를 예측한 후 이를 하위 기간 단위로 단순 분할하여 사용하는 방식이 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 실제 판매데이터에 내재된 시간적 패턴과 변동성을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 A社의 생활용품 판매데이터를 활용하여 시계열 분석을 수행하고 자기상관 분석(ACF)과 변동계수(CV) 분석을 통해 품목별 수요주기를 식별하였다. 이후 이동평균법, 지수평활법, ARIMA 모형을 적용하여 예측 정확도를 비교하였다. 실증분석 결과 수요주기를 고려한 예측 방식이 기존 방식보다 낮은 예측 오차를 나타내는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 소비재 제품 수요예측에서 품목별 수요 특성을 고려한 예측 접근 방식이 필요함을 시사한다.

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