이러한 한계를 극복하기 위해서는 기존의 판매량 예측 방식에 대한 근본적인 재검토가 필요합니다. 단순히 과거 데이터를 분석하는 것을 넘어, 실시간 데이터 처리와 AI 기술을 활용한 동적 예측 모델로의 전환이 요구되는 시점입니다

생산라인에서 온도, 압력, 속도 등을 조절하여 최상의 제품을 만들어내듯이, 인공지능 모델에서도 이와 같은 세부적인 조정이 필요합니다. 이러한 조정 과정을 하이퍼 파라미터 튜닝 기법이라고 합니다.

제조업 AI 도입은 생산성을 30~45% 향상시키고, 운영 및 유지보수 비용을 60%까지 절감하는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 그러나 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성은 인식하면서도, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 고민하고 있습니다.

전통적인 수요예측 방식에서 AI 기반 예측 모델로의 전환은 단순한 시스템 교체 이상의 복잡한 과정을 수반합니다. 이는 조직의 전반적인 운영 방식과 의사결정 프로세스의 근본적인 변화를 필요로 하기 때문입니다.