수요예측 정확도 향상을 위한 최적 데이터 구조 결정

초록

최근 대내외 불확실성이 높아지고 있는 어려운 경영 환경 속에서 기업들은 장단기 경영계획 수립 시 애로가 가중되고 있다. 기업의 모든 장단기 경영계획은 자사 제품이나 서비스에 대한 미래 수요예측을 기반으로한다. 과다 수요예측은 과잉 재고와 비용을 발생시키며, 반대로 과소 수요예측은 결품과 납기지연 등 고객서비스에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 정확한 수요예측은 기업의 경영 효율성 제고에 중요한 역할을한다. 그동안 수요예측 정확도 향상을 위한 많은 노력과 수요예측 방법론 개선에 대한 연구가 지속적으로 진행되어왔다. 그러나 전 산업군에 걸쳐 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한 가운데 이를 예측하여 경영에 도움이 되는 결과를 도출하는데 있어 많은 기업들이 어려움을 겪고 있다. 예를 들어, 판매제품에 대한 수요는유통채널, 지역 및 고객군 등에 따라 달라지고, 산업에 따라 예측 간격도 월(月), 주(週) 또는 일(日) 등으로 데이터 세분화가 될 수 있다. 따라서 수요예측 정확도 향상을 위해서는 회사의 전략과 운영에 맞는 데이터 구조를 기반으로 수요예측 모델을 설계하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 예측 간격 단위의 계층구조 설정과 데이터 길이에 따라 시나리오를 설정하고, 시나리오별 수요예측을 실시한 후, 그 결과를 비교, 분석하였다. 대형 급식 및 식자재 유통기업의 데이터에 기반한실증분석 결과, 하위 수준의 일별 오전, 오후, 저녁 식수(食數)로 구분된 실제 운영 데이터에 기초하여Bottom-up 접근방식과 2년 기간 동안의 실적 데이터를 대상으로 예측하는 것보다 최근 3개월 실적 데이터길이로 수요예측을 하는 것이 더 정확한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 수직적, 수평적 데이터 구조설정과 수요예측 정확도간 상관관계 분석에 대한 연구의 중요성과 향후 동 분야에 연구 확대의 필요성을강조한다.

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