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많은 기업이 임팩티브AI의
수요예측 솔루션을 통해
성과를 내고 있습니다.

윤OO 대리
철강, D산업

그동안 현업에서는 최적 발주량을 감에 의존해 결정하는 경우가 많았지만, 이제는 데이터와 예측값을 기반으로 체계적으로 산출할 수 있게 되었습니다. 임팩티브AI의 솔루션은 재고 자산을 더욱 유연하고 효율적으로 관리하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다.

김OO 과장
제조, S향료

AI 수요 예측 모델을 통해 제품 발주량 산정 소요 시간을 5분의 1로 단축할 수 있었습니다. 이점이 가장 만족스러운 부분입니다.

김OO 과장
제조, S향료

AI 수요 예측 모델을 통해 제품 발주량 산정 소요 시간을 5분의 1로 단축할 수 있었습니다. 이점이 가장 만족스러운 부분입니다.

김OO 과장
제조, S향료

AI 수요 예측 모델을 통해 제품 발주량 산정 소요 시간을 5분의 1로 단축할 수 있었습니다. 이점이 가장 만족스러운 부분입니다.

김OO 과장
제조, S향료

AI 수요 예측 모델을 통해 제품 발주량 산정 소요 시간을 5분의 1로 단축할 수 있었습니다. 이점이 가장 만족스러운 부분입니다.

적용사례

D사 (철강기업)

ERP 데이터를 이용해 계산했지만 수요예측 정확성이 떨어져서 품절 및 재고비용 이슈가 큰 상황

2024년 11월 기준

재고부족

재고부족(품절) 35.4% 절감

재고과잉

재고과잉 32.2% 절감

절약비용

재고비용 210억원 절감

(2024년 11월 한달 기준)

D사 매출액 2023년 기준: 3천7백억원

H사 (제약기업)

ERP 데이터를 이용해 계산했지만 수요예측 정확성이 떨어져서 품절 및 재고비용 이슈가 큰 상황

재고부족

재고부족(품절) 22.6% 절감

재고과잉

재고과잉 32.5% 절감

절약비용

재고비용 24.8억원 절감

(2024년 11월 한달 기준)

D사 매출액 2023년 기준: 3천7백억원

새로 올라온 글

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수요 예측으로 고도화된 제약업 AI 사례

최근 제약업 AI 기술을 활용이 눈에 띕니다. 재고 비용 55.1% 절감, 품절율 22.6% 감소라는 구체적인 수치로 입증된 성과를 달성했는데요. 특히 96.5%의 정확도로 환자 수를 예측했고 이에 기반해 제약품의 판매량을 예측했다는 점이 주목됩니다.

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과거의 경험과 직관에 의존하는 재고관리 방식은 더 이상 경쟁력을 담보할 수 없게 되었습니다. AI 기반 재고관리 시스템은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 수요를 정확하게 예측하고, 최적의 재고 수준을 자동으로 산출할 수 있습니다.

수강료 전액 무료 (기존 수강료 9,856,080원)
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