[★]수요 예측 기반 POS 연동형 재고 관리 도구「에이예」(에이아이로 수요량 예측)

팀명

Untitled

팀원 명단

정지환, 윤찬희, 김우석, 장예준, 박채훈, 김민성

지도교수

이종률 교수님

작품 배경 및 목적

다양한 재고를 관리해야 하는 소/중규모 자영업자들은 재고량 관리 실패로 인해 과잉 재고로 자원 낭비 문제,

재고 부족으로 인한 판매 기회 손실 등을 경험하고 있었다.

또한 과도한 업무로 인해 적정한 재고량을 정하는 문제에 대한 마땅한 해결책이 전무후무한 상황이다.

우리는 이러한 현상을 인간의 의사결정 능력의 한계의 관점에서 접근하여, 재고량 관리를 자동화해보려 한다.

작품 내용

LSTM 기반의 수요 예측 모델을 사용해 과거 매출 데이터를 분석하고, 다양한 수요 변수(날짜, 요일, 기온, 할인율 등)를 고려하여 적정 재고량을 예측한다.

POS 시스템과 실시간 연동을 통해 매출 데이터를 자동으로 수집하고, 모바일 앱에서 각 메뉴의 수요량과 각 재료의 필요량 예측 결과를 확인할 수 있게 설계하였다. 수요 예측의 이상치(급격한 수요량 증감)가 발생하면 사용자에게 알림도 제공한다.

주니어_결과보고서(Untitled) - 정지환.pdf

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https://github.com/JhwanJung/DemandForeCasting