lstm 모델1 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
