재고 자동화2 OpenAI Function Calling으로 구현하는 스마트 재고 관리 봇 만들기 재고 관리 자동화, 챗GPT로 진짜 가능한가?기업의 재고 관리 시스템은 생산성과 직결되는 핵심 인프라입니다. 최근에는 OpenAI의 Function Calling 기능을 활용해, 대화형 AI가 실시간으로 재고 데이터를 조회하고 업데이트할 수 있는 봇을 구축하는 사례가 점점 늘고 있습니다. 이 글에서는 Function Calling의 개념부터 재고 관리 시스템에의 실제 적용 방식, 그리고 자동화의 기대 효과까지 전반적으로 살펴보겠습니다.Function Calling이란 무엇인가?OpenAI의 Function Calling은 GPT 모델이외부 함수나 API와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 기능입니다.GPT가 단순한 대화 응답을 넘어서데이터를 실시간으로 불러오거나데이터베이스를 직접 업데이트할 수 있는‘실행 .. 2025. 7. 26. 시계열 수요예측 모델로 가능해진 유통 창고 재고 최적화 재고 관리에 시계열 예측 모델을 도입하면 어떤 변화가 생길까요?유통 산업에서는 창고의 재고를 얼마나 정확히 예측하고 조정하느냐에 따라비용과 수익 구조가 크게 달라집니다. 최근에는 시계열 기반 수요예측 모델을 활용한정밀한 재고 조정 전략이 도입되면서 불필요한 재고를 줄이고 품절을 예방하는 데효과를 보고 있습니다. 이 글에서는 실제 유통 창고에서 사용되는 예측 기술과작동 방식, 그리고 그로 인한 변화에 대해 알아봅니다.시계열 모델이 재고 조정에 적합한 이유재고 수요는 계절, 요일, 시간대, 마케팅 이벤트 등에 따라반복적인 패턴을 보입니다. 시계열(Time Series) 모델은과거 데이터를 기반으로 시간의 흐름에 따른 수요 추세를예측하는 데 특화되어 있습니다.ARIMA, Prophet, LSTM 같은 알고리즘.. 2025. 7. 7. 이전 1 다음
