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도전 과제: 36개월 수요예측 + S&OP 시뮬레이션
Day 2: 수요예측 & 생산계획 AI
도전 과제: 36개월 수요예측 + S&OP 시뮬레이션
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 2: 수요예측 & 생산계획 AI
요구사항
전자부품 제조사 3년치(36개월) 매출 데이터로 향후 6개월 수요를 예측한다
Prophet, ARIMA, LightGBM 3개 모델을 학습하고 MAPE/RMSE로 성능을 비교한다
최우수 모델로 6개월 예측 후 95% 신뢰구간을 산출한다
예측 결과 기반 MPS(주생산계획)와 안전재고(Safety Stock)를 자동 산출한다
S&OP 회의용 1페이지 경영 요약 보고서(PDF 또는 마크다운)를 작성한다
평가 기준
- • 3개 모델 학습 및 성능 비교의 완성도 (MAPE, RMSE 정량 평가)
- • 외부변수(이벤트, 계절성, 공휴일) 반영 여부
- • 예측 신뢰구간과 안전재고 계산의 통계적 정합성
- • S&OP 보고서의 의사결정 지원 품질 (시나리오, 리스크, 액션플랜)
보너스
- • LLM(GPT-4o)으로 뉴스/경기지표를 해석해 예측 보정 적용
- • 재고-결품 트레이드오프 시뮬레이션(서비스레벨 90/95/99%)
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖S&OP 시뮬레이션 시나리오 강화AI 학습 팁
36개월 수요예측 결과를 S&OP 회의에서 실제로 활용하려면 '수요 급증'·'공급망 차질' 같은 시나리오별 생산계획 대응 로직이 필요합니다.
내 36개월 수요예측 결과 요약: {예측 결과 붙여넣기}. S&OP 시뮬레이션에서 다음 3가지 충격 시나리오를 가정할 때 생산계획을 어떻게 조정해야 하는지 분석해줘: (1) 수요 +30% 급증 (특정 제품군 신규 수주), (2) 핵심 원자재 공급 6주 지연, (3) 생산 설비 가동률 70%로 제한. 각 시나리오별 재고 버퍼·생산 우선순위·외주 판단 기준을 포함한 대응 계획표를 작성해줘.이 팁이 도움이 됐나요?