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전창범 (한국생산기술연구원) 정의연 (한국생산기술연구원) 박건우 (한국생산기술연구원) 김준 (한국생산기술연구원) 최원화 (한국생산기술연구원) 정홍진 (한국생산기술연구원) 정용희 (한국생산기술연구원) 김보현 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
241 - 241 (1page)

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수요예측은 인공지능의 발전으로 즉각적 환경 변화에 대응이 가능한 딥러닝 수요예측 기법이 활용되는 추세이다. 특히 국내 유통사업장은 상품별로 최적화된 수요예측 알고리즘을 사용하여 판매량을 예측하고, 예측 결과를 발주관리와 연계하여 재고관리 비용을 줄이려는 시도를 하고 있다. 이러한 시도는 데이터 관리 체계가 갖춰진 대형 유통사업장에만 국한되며, 중소형 유통사업장에서는 데이터 관리 및 클라우드 기술의 부족으로 적용이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 상품별로 최적화된 수요예측 알고리즘이 아닌 최소 개수의 수요예측 알고리즘으로 중소형 유통사업장의 취급 상품의 판매량을 모두 예측하기 위해, 상품의 시계열 특징과 전이학습을 활용한 딥러닝 기반의 수요예측 모델을 개발한다. 이를 위해 먼저 상품 특성에 맞는 수요예측 방법을 설계한다. 중소형 유통사업장의 취급 상품은 신선품과 공산품으로 나뉘어진다. 신선품은 유통기한이 짧고 ... 전체 초록 보기
#Demand forecasting #Deep learning #Time series analysis #Residual variance #Transfer learning

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