이미지 확대보기
온라인팜은 이번 프로젝트를 통해 현재 약국가에서 판매 중인 한미약품의 일반의약품(OTC) 60여개 전 품목에 대해 AI 수요예측 솔루션을 적용했다. 딥플로우 포어캐스트는 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 의약품 판매 수요를 정확히 예측하고 이를 기반으로 재고 관리 및 판매 전략을 최적화하는 혁신 솔루션이다.
이번 모델은 머신러닝 기반의 고급 예측 알고리즘을 통해 학습됐으며 대규모 데이터를 정교하게 분석하고 다양한 변수 간의 복잡한 상관관계를 효과적으로 반영하도록 설계됐다. 이러한 접근 방식은 모델의 예측력을 극대화하 실제 데이터와의 높은 일치를 구현하는데 크게 기여했다.
예를 들어 특정 계절이나 과거 판매 추세가 예측에 미치는 영향을 명확히 설명해 작업자가 결과를 더 잘 이해하고 이를 기반으로 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 지원했다.
지난 10월 실제 데이터를 바탕으로 한 시뮬레이션 결과, 딥플로우 포어캐스트를 도입한 이후 재고 관리 효율성이 크게 향상됐다.
재고 부족 및 과잉 문제가 눈에 띄게 줄었으며 이를 통해 월간 재고 비용 절감 효과가 확인됐다. 또한 판매량 예측과 발주량 산정과 같은 판매관리 업무 소요시간이 대폭 단축돼 업무 효율성이 크게 개선됐다.
아울러 의약품 품절 문제를 조기 차단하고, 불용 재고를 방지하며 운영비용 절감의 토대를 마련했다.
온라인팜 관계자는 "첨단 AI 기술을 적극 도입해 의약품 공급망의 전반적인 효율성을 대폭 높였고 앞으로도 시장 변화와 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 최적의 운영 체계를 지속적으로 구축해 나가겠다"고 말했다.
이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
