프로젝트 소개
본 과제는 지속적으로 성장하는 크로스보더 이커머스 시장에서 판매 기업들이 겪는 공급망 및 물류 체인의 비효율성과 불투명성을 해결하기 위해 머신러닝 기반의 통합 물류 서비스를 개발하는 연구임. 프로세스 단절로 인한 수작업과 중복 작업, 데이터 취합의 어려움, 그리고 경험 기반의 의사결정으로 발생하는 예측 및 최적화 불가능 문제를 해결하고자 함.
연구 목표는 주문-재고-배송 프로세스를 연계 및 자동화하여 운영을 효율화하고, 실시간 데이터 통합을 통해 전체 가시성을 확보하며, 머신러닝 기술을 적용하여 축적된 데이터를 분석함으로써 발주-재고-배송 최적화를 제공하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 1차년도에 크로스보더 이커머스 공급망 및 물류 실행 프로세스와 데이터를 통합하여 운영 효율화 및 가시성을 확보하는 것임. 이를 위해 마스터데이터 관리, 주문/재고/발주/배송 관리 프로세스를 통합하고 대시보드 및 리포팅 기능을 개발함. 2차년도에는 플랫폼에 축적된 내부 및 외부 데이터를 분석하여 예측/최적화 서비스를 구현하며, 머신러닝 기반 Time Series 기법을 혼합한 하이브리드 모델을 통해 수요예측, 재고최적화, 배송최적화 서비스를 제공함. 기대 효과는 크로스보더 이커머스 기업들이 전 구간 물류 서비스를 효율적이고 투명하게 수행함으로써, 상품기획, 생산, 마케팅 등 사업의 본질적 핵심 역량에 집중하여 글로벌 시장 경쟁력을 제고하는 데 크게 기여할 것으로 전망됨.