수요·재고·공급·생산·물류 데이터를 업무 기준과 연결하고, 변화 신호와 원인, 예상 영향과 대안을 분석합니다. 예측·시뮬레이션·최적화 모델과 Agent를 결합해 계획 검토와 실행을 지원하는 Application을 구축합니다.
수요 전망이나 공급 조건이 달라지면 재고, 생산, 물류와 손익도 함께 바뀝니다. 그러나 데이터와 분석 주기, 계획 기준이 기능별로 나뉘어 있으면 전체 영향을 확인하고 실행 가능한 대안을 비교하기 어렵습니다.
수요 변화와 예측 오차가 재고·공급·생산계획에 미치는 영향을 함께 확인합니다.
서비스 수준, 안전재고, MOQ, 유통기한과 재고 비용 사이의 균형을 분석합니다.
자재와 생산능력, 리드타임, 납기와 물류 제약을 반영해 실행 가능한 계획을 검토합니다.
계획 변경이 매출과 원가, 재고 처분, 제품·고객별 수익성에 미치는 영향을 분석합니다.
고객의 계획 프로세스와 데이터 환경을 기준으로 개선 효과와 실행 가능성이 명확한 업무를 선정합니다.
예측 Bias와 이상치, 이벤트 반영, 계획 변경 폭과 수요 위험을 점검합니다.
품목·거점별 안전재고와 목표재고, 서비스 수준, 재배치와 처분 대안을 검토합니다.
자재·용량·MOQ·납기 제약을 반영해 공급과 생산계획의 시나리오를 비교합니다.
계획 대비 실적과 주요 예외, 시나리오별 Trade-off, 결정 사항과 Action을 관리합니다.
운송 조건과 물동량, 재고 위치, 물류비와 서비스 영향을 함께 분석합니다.
계획 일정과 데이터 완전성, 예외 우선순위, 검토·승인, 회의자료와 Action을 관리합니다.
모든 문제를 LLM으로 해결하지 않습니다. 정형 계산과 예측, 제약조건을 다루는 분석 모델을 사용하고 Agent가 업무 질문에 따라 필요한 데이터와 모델을 실행하도록 구성합니다.
품목·고객·거점·BOM·재고·주문·계획과 실적 데이터를 일관된 기준으로 제공합니다.
계획 주기와 정책, 임계값, 제약과 예외, 지표 산식과 업무 기준을 구조화합니다.
수요 패턴과 변동성, 예측 오차, 위험 범위와 주요 영향 요인을 분석합니다.
What-if 분석과 재고·공급·생산 시뮬레이션, 필요한 경우 LP/MIP 최적화를 적용합니다.
예외 분석과 계획 검토 절차, 데이터·모델 사용 조건, 검증 규칙을 업무별 Skill로 정의합니다.
신호와 원인, 시나리오와 대안, 근거와 Action을 검토할 수 있는 업무 화면을 구성합니다.
Snowflake를 중심으로 SCM 데이터를 통합하고, 기존 계획·실행 시스템과 필요한 범위만 연계합니다. 고객 환경에 따라 기존 데이터 플랫폼이나 다른 분석 서비스를 활용할 수 있습니다.
SAP·ERP와 WMS·TMS·MES, 계획 시스템의 데이터와 이력을 분석 목적에 맞게 구성합니다.
기존 APS와 계획 도구의 입력·출력, 버전과 변경 이력을 연계해 분석의 일관성을 유지합니다.
검토·승인된 계획과 Action만 실행 시스템에 전달하고 처리 상태와 실패를 추적합니다.
분석 근거와 계획 변경, 실행 결과를 기록해 다음 계획과 정책 개선에 활용합니다.
현재 반복해서 분석하는 예외와 계획 의사결정, 사용 중인 데이터와 시스템, 필요한 예측·시뮬레이션 범위를 바탕으로 첫 적용 과제를 정합니다.
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