- 발표영상: https://www.youtube.com/watch?v=U2zhgZl9Igc
- 콘크리트 혼화제 회사에서 제공받은 데이터를 활용하여 APS 시스템 구축 및 업무 효율 향상 프로젝트입니다.
- 한정된 데이터만 제공받아 데이터를 증식하여 활용하였습니다. (시계열분석과 변수를 적용하여 증식)
- 자세한 내용은 소스코드 혹은 pdf를 참고해 주시기 바랍니다.
- 외부변수 예측과정은 autoarima 노트에 설명되어 있습니다.
- 마지막 Tableau 데모 부분은 영상 참고해주시면 감사하겠습니다.
1. 기획 및 과제 정의
2. 모델링
3. 활용방안 및 기대효과
4. 데모 시연
5. 팀원 소개
이번 과제를 받은 회사는 콘크리트 혼화제 유통 회사로, 생산계획 및 원자재 발주 부분에서 대부분의 문제들이 발생하고 있었습니다.
위와 같은 메인 이슈들을 확인하였고, APS시스템을 도입하는 솔루션을 기획하였습니다.
APS시스템은 수요 예측을 통해 생산계획 및 자원소요계획에 대해 의사결정을 지원해주는 시스템입니다.
감에 의존한 발주와 매일 수동으로 진행되는 재고 관리를 이 시스템을 이용하여 자동으로, 신뢰도 있게 처리하는 것을 목표로 합니다.
통일성 없이 흩어진 데이터를 오류 수정 후 통합하여 가공합니다. 이 때 기상청, 건축 착공면적 등의 필요한 외부 데이터도 함께 업데이트 됩니다.
수요 예측은 위와 같은 형태로 진행됩니다. 판매량만을 가지고 예측하면 신뢰도가 떨어지므로, 판매량과 관련있는 외부 변수를 정의하고 시계열 모델을 통해 외부 변수를 예측한 뒤 회귀모델을 통해 다시 판매량을 예측합니다.
도메인 지식에 따라 온도, 습도, 강수량, 신적설량이 변수로 선정되었습니다.
추가적으로 건설경기 동행지표인 건축 착공면적을 변수로 선정하였습니다.
외부 변수들을 시계열 모델인 Auto ARIMA와 GRU모델을 통해 증강하고 검증한 R2 스코어는 위와 같고, Auto ARIMA 모델을 최종 선택 하였습니다.
외부 변수들을 예측하는 과정은 autoarima 노트를 확인해 주시기 바랍니다.
이제 회귀 모델을 사용하여 판매량을 예측, 검증한 결과입니다. 최종적으로 LGBM 모델을 사용하였고, 감에 의존하던 발주의 오차보다 2배 이상 개선되었습니다.
저희의 솔루션에서 의사결정 지원은 2가지 방향성이 있습니다.
- 6개월 정도의 비교적 먼 미래의 투자계획
- 3개월 정도의 비교적 가까운 미래의 생산 계획
이 기간을 고려하여 각각 수요 예측을 진행할 것입니다.
재고관리는 리드타임과 안전 재고량을 고려하여야 합니다.
리드타임은 도메인 정보를, 안전 재고량은 오른쪽과 같이 정의하였습니다.
위 두가지를 고려하여 생산관리 시스템(MES)가 자동으로 발주량을 산정해줍니다.
시스템을 도입하면 재고관리, 고객관리, 생산계획 수립에 걸리는 시간을 최소 1시간 30분가량 절약할 수 있습니다.
추가적으로 회의나 개인 업무시 시각화 도구를 통해 업무 효율이 비약적으로 상승합니다.
시연 영상을 16배속으로 간단히 보여드립니다. 자세한 사항이 궁금하시면 발표영상을 참고해 주세요.
- 조남현(CHO NAM HYEON)
- 변수 개발, 시계열 모델
MAIL : chonh0531@gmail.com
Github : https://github.com/MiddleJo
- 박광민(PARK KWAMG MIN)
- DB구축, 발주 자동화
MAIL : qkrrhk@gmail.com
Github : https://github.com/KMP94
- 김기현(KIM GI HYUN)
- 변수 개발, 시계열 모델
MAIL : luckyboy3214@naver.com
Github : https://github.com/spiner321
- 마경수(MAH KYUNG SOO)
- DB구축, 사용설명서
MAIL : kal198309@hanmail.net
Github : https://github.com/EDPS-7532
- 문성윤(MOON SEONG YUN)
- 시계열모델, PPT 제작
MAIL : msy7367@gmail.com
Github : https://github.com/Syoon0710
- 최종원(CHOI JONG WON)
- 시각화, 프레젠테이션
MAIL : joanna.jongwon.choi@gmail.com
Github : https://github.com/joannajongwonchoi