1. Overview (프로젝트 배경)
CJ대한통운은 CROCS 제품의 수요 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 재고·물류 운영에 활용하고자 했습니다. 다양한 변수를 고려한 수요 예측 모델을 개발하여 적정 재고 확보와 물류비 절감을 지원하는 PoC를 추진했습니다.
2. Challenges (문제 정의)
제품 수요에 영향을 미치는 다양한 변수를 예측에 반영하고, 모델의 적용 가능성을 확인해야 했습니다. 예측 정확성 향상을 재고 수준의 최적화와 물류 운영 개선으로 연결하는 것이 핵심 과제였습니다.
3. Solutions (해결 방안)
코너스톤은 여러 변수를 고려하는 CROCS 제품 수요 예측 모델을 개발하고, PoC를 수행했습니다. 제품 수요 예측을 재고·물류 운영 목적과 연계해, 적정 재고 확보와 물류비 절감을 위한 모델 활용 가능성을 검토했습니다.
4. Results (성과)
CROCS 제품 수요 예측 PoC를 수행하여, 최적 재고 확보와 물류비 절감을 지원하는 수요 예측 모델의 활용 기반을 마련했습니다. 제품 수요를 데이터에 근거해 검토할 수 있는 분석 접근 방식을 확보했습니다.
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