혁신적인 AI 기반 재고 최적화: 수억 달러의 비용 절감 성공 사례

C3 AI의 AI 기반 재고 최적화 시스템이 확률적 최적화와 시뮬레이션-최적화 프레임워크를 통해 글로벌 기업들의 재고 수준을 10~35% 감소시키고 수억 달러의 비용 절감에 성공한 사례를 소개합니다. 이는 급변하는 글로벌 공급망 환경에서 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 의미를 가집니다.

급변하는 글로벌 공급망, 최적의 해법을 찾다

오늘날의 글로벌 공급망은 급변하는 시장 상황, 복잡한 네트워크, 그리고 공급 및 수요의 불확실성 등으로 인해 끊임없는 도전에 직면하고 있습니다. 이러한 어려움 속에서 기업들은 재고 관리에 대한 새로운 해결책을 절실히 필요로 합니다.

기존의 재고 관리 시스템인 MRP(Material Requirements Planning)는 불확실성을 고려하지 못하고, 최적의 솔루션을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 과도한 재고는 자본을 묶어두고 운영을 복잡하게 만들 뿐입니다.

C3 AI의 혁신적인 접근 방식: 확률적 최적화

C3 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 재고 관리 문제를 제약 조건이 있는 확률적 최적화 문제로 재정의했습니다. 이는 기존의 접근 방식과는 확연히 다른 혁신적인 시도입니다. 단순히 예측에 의존하는 것이 아니라, 불확실성을 수용하고 최적의 결정을 내리도록 설계된 시스템입니다.

그들은 시뮬레이션-최적화 프레임워크를 개발하여 재고 및 관련 비용을 최소화하면서 원하는 서비스 수준을 유지하는 솔루션을 제시했습니다. 이 프레임워크는 사전에 정의된 서비스 수준 제약 조건과 실제 운영 제약 조건을 모두 고려하여 비용을 최소화하는 최적의 재주문 매개변수를 찾습니다. 이러한 최적의 매개변수는 MRP 시스템에 피드백되어 최적의 주문 배치를 유도하거나, 최적의 주문을 직접 배치하는 데 사용될 수 있습니다.

놀라운 성과: 10~35% 재고 감소 및 수억 달러 비용 절감

이 접근 방식은 이미 놀라운 성과를 거두었습니다. 주요 글로벌 기업들을 대상으로 한 실제 적용 결과, 재고 수준을 10~35% 감소시키고, 수억 달러의 경제적 이익을 창출하는 데 성공했습니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 기업의 경쟁력과 지속가능성을 강화하는 핵심 요소로 자리매김할 수 있음을 보여줍니다.

Zhaoyang Larry Jin, Mehdi Maasoumy, Yimin Liu, Zeshi Zheng, Zizhuo Ren 등의 연구진은 이러한 혁신적인 시스템을 통해 공급망 관리의 새로운 지평을 열었습니다. 그들의 연구는 단순한 이론적 연구를 넘어, 실제 현장에 적용되어 엄청난 경제적 효과를 창출하고 있다는 점에서 큰 의미를 지닙니다. 앞으로도 이러한 AI 기반 최적화 기술이 더욱 발전하여 기업의 경쟁력 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.