프로젝트 소개
본 과제는 외식업체의 매출과 판매량을 정확하게 예측하는 시스템을 개발하는 연구임. 외식업에서 발생하는 다양한 빅데이터와 특성을 인공지능 기술인 시계열 예측 모델과 딥러닝을 활용하여 분석하고, 이를 통해 외식업 사업장이나 프랜차이즈 본사가 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 함.
연구 목표는 외식업 빅데이터와 특성을 활용하여 시계열 예측 모델과 딥러닝 모델을 적용, 매출 및 판매량 예측 시스템을 개발하는 것임. 핵심 연구 내용은 데이터 수집 및 전처리, Hash 알고리즘을 통한 판매 데이터 가공 후 Grid Search와 Prophet을 통해 최적 예측 모델(최저 MAE)을 선정하는 과정을 포함함. 축적된 최적 모델과 패턴을 활용하여 딥러닝 기반 분류 모델(CNN)로 신규 매장의 예측 모델을 선정하고, 예측 결과는 가맹점과 본사에 제공되며 지속적인 재학습을 통해 고도화됨. 기대 효과는 외식산업의 효율성 증대와 고객 만족도 향상에 있음. 데이터 기반 운영으로 식자재 과발주 및 저발주 손실을 최소화하고, 직원 스케줄을 유동적으로 배치함. 또한, 판매량 예측 기반 발주량 자동 산출 정확도 30% 향상 및 스마트 공장, 스마트 물류 솔루션으로의 비즈니스 확대 가능성도 전망됨.