유통분야에서 각 대리점, 가맹점포에 안정적인 상품을 공급하는 부분은 유통판매 분야에 대해서 가장 중요한 부분중의 하나이다. 

물론 물류유통관점에서 각 상품별 재고수준 유지, 유통기간관리에 따른 체화상품 관리, 각종 프로모션 행사에 따른 재고확보등의 중요관점도 있지만, 물류유통에서는 고객과의 접점인 점포에서의 판매량이 가장 중요하고 나머지는 그것을 보조하는 지표수단이라 할 수 있다. 

이러한면에서 점주들의 점포발주를 대응하기 위한 혁신적이고 지능적인 센터발주도 그 수준을 따라가야 한다. 

보통 물류센터의 발주 담당자는 수작업으로 관리하는 센터의 권고발주 로직을 보면 미래수요를 대응하기가 어려운 실정이다. 

대부분의 센터발주는 과거점포의발주 실적을 기반으로 적정재고를 산정 후 현재고와 비교하여 차이분을 발주량으로 산정을 한다. 

이는  세가지의 문제점을 야기한다.

첫째, 적정재고 비교에 의한 센터재고 보충은 과거실적을기반으로 하기 때문에, 미래수요에 대해 후행적으로 대응하는 구조적 문제가 있다.

둘째, 발주기준정보를 담당자별로 엑셀로 별도 관리하는 경우가 많아 담당자별 수준차이가 발생한다.

세째, 최종 발주량의 결정이 발주 담당자의 판단에 따른 적정재고 기준일을 기반으로 관리되는 문제가 있다. 

지엘티코리아는 이러한 미래수요를 반영한 판매예측과 안전재고를 기반으로한 현재고와 비교하여 차이를 발주량으로 산정하는 로직을 개발하였다.

미래수요의 예측은 특이치를 제외한 일평구 수요 데이터에 요일별 물동량을 고려한 요일지수, 행사유형별 행사효과를 반영하는 행사지수, 그리고 계절성 제품의 수요를 정확히 예측하기 위한 시즌 지수를 반영하여 미래수요를 예측한다.

센터권고발주의 수요예측의 기준은  Bullwhip 효과제거 및 안정적 수요예측을 위해 점포의 판매데이터(POS)를 기준으로 수요예측하여 센터발주와 연계한다. 

또한 동시에 점포의 발주기준도 고려하여 점주가 발주한 발주데이터를 Mix 하여 센터의 권고발주 알고리즘을 개발하였다. 

이러한 점포POS의 판매데이터와 점포의 발주데이터를 기반으로 점포의 일평균 수요를 산정하게 되는데, 먼저 전체 점포의 판매실적과, 과거 2~3주간 실적의 합계를 구하여 이동평균의로 moving average를 산정하다. 이중 이동평균값과 큰 차이가 발생하는 특이치를 판별하여 특이치 데이터를 제거한다. 특이치가 제거된 데이터로 다시 일평규 수요를 계산하여 미래(D+day)의 미래 수요를 생성한다. 

이번에 개발한 센터의 권고발주 알고리즘으로 가맹사업을 하는 유통분야에 적정한 발주량을 시스템 권고에 의해서 생성되어 기업 경쟁력 향상에 일익을 담당하고자 한다.