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Nikkei Computer_2022.9.29 News (p12)

아사히식품, AI로 발주 업무 1/8로 삭감
사람이 필요한 거래처 조정을 어떻게 줄였을까?

가공식품이나 냉동식품 등을 도매하는 아사히식품(고치현)이 AI(인공지능)를 사용한 수요 예측형 자동 발주에 의한 업무 효율화와 식품 손실 삭감을 추진하고 있다. 히타치제작소와 공동으로 대응한다. 

대형 편의점용 상품의 제조업체에 대한 발주 업무 시간을 대략 8분의 1로 줄이는 등의 성과를 얻었다. 단순한 수요 예측이 아니라 복잡한 상관습이나 거래처와의 약속을 AI에 제약으로서 학습시킴으로써, 일손을 필요로 하는 예외 처리가 적은 ‘사용할 수 있는’ 시스템으로 완성했다.

히타치제작소의 ‘Hitachi Digital Solution for Retail/수요 예측형 자동 발주 서비스’와 통합물류관리시스템 ‘HITLUSTER’를 활용했다. HITLUSTER로 재고관리 업무를 자동화하면서 수요 예측형 자동 발주 서비스로 일원화된 재고 데이터와 수요 예측을 연계해, 수요나 재고 상황에 맞춰 결품이나 반품으로 인한 손실이 적고 이익을 극대화할 수 있는 발주량을 자동으로 도출한다.

발주 담당자는 AI가 계산한 발주량을 확인해 확정하기만 하면 발주가 완료된다. 기존에는 거래처의 소매 발주 데이터를 품목별로 확인해서 과거의 경험이나 날씨, 판촉 행사 등의 정보를 수집/고려해 발주량을 결정했다.

현재 자동 발주 대상인 편의점용 상품은 국내 35곳의 물류 거점이 있으며, 약 8명의 숙련 담당자가 일주일에 3일, 각각 4시간을 발주 업무에 사용하는 것으로 알려졌다. 자동 발주로 인해 발주 업무는 1인 1일당 약 30분으로 8분의 1로 줄었다. 게다가 결품을 약 40% 줄이면서, 편의점에 도매하는 기한을 넘긴 상품의 반품도 최대 약 30% 줄였다.

수요 예측에서는 아사히식품이 발주량을 결정할 때 중시하는 데이터를 추출해 AI에 입력한다. 재고량이나 거래처로부터의 발주 데이터와 더불어 요일이나 계절 외에 날씨, 판촉 이벤트의 유무나 종류, 상품의 유통기한, 과거 발주량이나 결품량과 같은 다양한 데이터를 이용한다.

수요량의 중요한 요인 중 하나로 거래처(편의점)의 발주 담당자가 상품을 평소보다 많이 준비해 두지 않으면 안 된다는 심리가 발생하는지 여부이다. “AI가 이를 추론할 수 있도록 어떤 판촉 이벤트가 있는가 등의 정보를 바탕으로 지속적으로 개량했다”(아사히식품 광역영업본부 시바사키(芝崎) 과장).

-- 상관습을 시스템에 편입 --
수요 예측 대응은 유통업계에서 활발해지고 있다. 예를 들면 식품 슈퍼마켓에서는 팔린 만큼 상품을 발주하는 'Sell one Buy one 방식'의 자동 발주에서 세일이나 날씨 등을 고려하는 수요 예측형 자동 발주로 전환하는 사례가 늘고 있다.

식품 도매에서도 과거의 데이터 등을 바탕으로 수요를 예측할 수는 있었지만, 현장의 업무 변혁으로 연결하는 것이 어려웠다고 한다. 제조업체와 소매업체 사이에 있어 많은 상관습이 존재하는 식품도매에서는 단순한 수요 예측 시스템이라면 발주 시 사람에 의한 조정이 필요하다. 그래서 아사히식품은 IT 벤더를 선택하는 단계부터 업무 변혁을 목표로 정하고 일관되게 ‘사용할 수 있는’ 시스템을 목표로 했다.

아사히식품은 수요 예측형 자동 발주의 도입할 때, 여러 벤더에게 과거 실적을 기초로 한 시뮬레이션을 의뢰했다. 아사히식품은 히타치제작소를 선택한 이유에 대해 “AI에 정통한 벤더는 히타치제작소 외에도 있었지만, 식품 도매 발주 업무에 대한 이해가 깊다는 것이 선택하는 데 결정적이었다”라고 말한다.

식품 도매 자동 발주를 어렵게 하는 요인은 복잡한 상관습이다. 그 일례가 제조업체에 대한 발주량의 제한이다. 재고량과 수요 예측을 바탕으로 최적의 발주량을 계산해서 1개 단위로 발주할 수 있으면 좋겠지만 그렇지 않다. 업체마다 다른 발주 규칙이 있다. '여러 상품에서 트럭 한 대의 적재량을 몇 % 이상으로 한다'는 식의 제한이 붙기 때문이다.

아사히식품의 수요 예측형 자동 발주에서는 이러한 제약 조건을 자동계산에 포함시킴으로써 발주 담당자는 AI가 산출한 발주량만 확인하면 되도록 했다. 아사히식품이 히타치제작소와 재고 관리 툴과 수요 예측 엔진의 요건 정의를 시작한 것은 20년 10월이다. 이후 20년 12월에 설계를 시작, 21년 6월에 시스템 테스트를 거쳐 21년 9월에 본격 가동을 시작했다.

아사히식품은 수요 예측형 자동 발주를 우선 편의점용으로 적용하기 시작했다. 앞으로는 슈퍼마켓과 드러그 스토어 등을 포함한 범용화에도 도전할 계획이다.

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