Service오프라인 매장 분석 서비스
영상을 통해 수집되는 매장 방문객의 데이터를 바탕으로 지속적인 개선점을 도출하고 보완하며, 온라인 마케팅에서 큰 효과를 보였던 그로스 해킹을 오프라인 매장에도 적용하여 혁신적인 매출 성과를 달성할 수 있습니다.
Logistic수요 예측
중장기적 관점에서 고객 수요 및 수송 물량의 수요예측은 고객 만족도향상 뿐 아니라 기업의 수익을 증가 시키는데 있어서 중요한 역할을 합니다. 이 과정의 핵심은 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측 인공지능을 선택하는 것입니다. 최근에는 예측할 수 없는 외부 변수들이 많아지면서, 유연하고 빠른 대응이 더욱 어려워졌습니다. 이러한 상황에서 대량의 데이터를 빠르게 학습하는 인공지능이 제공하는 보다 정확한 수요예측을 통해 Supply Chain의 자재 조달 및 생산, 운송에서 줄이지 못하는 리드 타임을 줄일 수 있습니다.
Logistic재고 최적화를 통한 창고 관리
창고 관리 과정에서 발생하는 작업자 오류나 재고 이동 지연 등의 문제는 서비스 품질과 고객 만족도에 부정적인 영향을 미칩니다. 물류 최적화 과정은 수요량 예측과 상황에 맞는 판매처 선택이 핵심입니다. 특정 날짜에 이동해야하는 팔레트 또는 패키지 수를 계산하고, 해당 이동을 처리하는데 필요한 장비의 양을 계산하는데 오류가 발생하게 된다면 그 이후의 작업 모두 영향을 받게 됩니다. 이 과정에서 인공지능을 도입한다면 상세한 재고 이동 예측 및 관리를 통해 자재 처리를 조정할 수 있습니다. 이는 작업자 오류 및 처리 시간을 줄일 수 있으며 전반적인 작업 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 또한 중단 시기, 중단 발생시 원인 등을 분석하여 파악할 수 있습니다. 이를 통해 물품을 보관하는 창고의 공급과 사용시점의 시간적 효용을 증대시켜주고 창고의 운영을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
Logistic주문 관리 최적화
고객의 주문이 들어왔을 때, 적시에 해당 상품의 주문이 들어가지 못하게 되면 리드타임이 길어지면서 고객 만족도에 크게 영향을 끼치게 됩니다. 하지만 주문량을 미리 알 수 있는 것이 아니므로, 최적의 판매처 선택과 상품의 전달 시기 예측은 주문 관리의 핵심이 됩니다. 인공지능을 도입하여 계절 변화, 매출 변동, 매입이나 판매처로의 출하에 걸리는 기간 등의 데이터를 분석하여 제품을 구매할지 말지에 대한 구매 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI를 통해 결정을 자동화 하면 전략 및 고급 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다.
Logistic선박 유지 보수 관리
선박 엔진 고장은 선박 사고로 이어 질수 있는 큰 요인이 될 수 있습니다. 이는 기업의 매출 손실 뿐만 아니라 기업 이미지에도 매우 부정적인 영향을 줍니다. 엔진 고장의 패턴을 인공지능이 학습한다면 미리 엔진 고장을 방지할 수 있습니다. 엔진 장비의 노후 정도, 온도, 속도, 압력 등의 요소로 엔진의 교체 시기를 정할 수 있도록 데이터 기반으로 결과를 도출합니다. 또한 고장을 비롯한 사후의 변수를 미리 예측하여, 안전 운항을 지원하고 선박의 원활한 유지 및 보수에 기여합니다.
Logistic배송 지연 예측
최근 발생한 유행성 전염병으로 인해 배송 물량이 급증하면서 다양한 배송 문제가 발생하고 있습니다. 뿐만 아니라 당일 배송, 새벽 배송 등 고속 배송에 대한 고객들의 수요가 높아지면서 최적의 배송 서비스의 제공은 매출에 큰 영향을 미치고 있는 상황입니다. 인공지능으로 물류 전반의 데이터를 분석한다면 배송 지연을 야기하는 요소를 확인할 수 있고, 실시간 모니터링을 통해 문제를 개선할 수 있습니다. 특정 주문에 대한 배송 정보 입력 후 해당 상품이 배송 지연이 될 것인지를 도출할 수 있다면, 이를 고객에게 미리 전달하고 이유를 파악하여 지속적으로 서비스를 발전시킬 수 있습니다.
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