실무 속 수요예측 모델링 회고 - 1

한참 LLM에 관심이 많은 요즘 ML에 대한 본질을 점점 잊어가는 기분이 듭니다

현재의 상황을 점검하기 위해 회고를 하며 놓치고 있는 것은 무엇인지, 예전에는 어떤 마음으로 일을 했었는지 되짚어보려 합니다

 

사족으로 데이터 사이언티스트로써 업무를 수행하는 것은 정말 많은 창의력과 에너지를 요구하는 것 같습니다

 

쉽게 해결할 수 있는 다양한 방법이 있음에도 자존심 때문에 어려운 기술에 도전해보는것

어려운 문제지만 간단히 나아가는 방법

 

이 중간 타협점을 찾는것이 참 쉽지않습니다

 

시작부터 다른길로 샜는데, 다시 집중해보겠습니다

 

 

 

풀어야 할 문제

 

 

우선 저는 유통에서의 수요예측 문제를 해결해야 했습니다

저에게 주어진 일은 명료했습니다

 

물건을 팔기위해 발주를 넣어야 하는데, 얼만큼 주문을 넣어야 할까요?

 

 

아마 많은 자영업자분들이 공감하실 딜레마일 것 같습니다

제가 이 문제를 어떻게 해결했는지 회상해보려 합니다

 

[문제 상황]

매일 아침마다 각각의 상품들을 발주 넣고 있습니다. 이 많은 물건을 정확히 예측해서 발주를 넣는게 여간 어려운 일이 아닙니다.고객들이 많이 물건을 사줄때도 있고 그렇지 않을때도 있습니다.

고객들이 물건을 구입하지 않으면 폐기처분을 해야 하는데, 이게 다 돈입니다. 그래서 무작정 많이 발주를 넣을 수 없습니다.
그렇다고 너무 적게 발주를 넣으면 고객분들이 찾아오셨을때 물건을 구입하실 수 없습니다.
빈손으로 돌아가는 상황이 반복되면 아무도 우리 가게를 찾지 않을 것 같습니다.

다른 일들도 많은데 아침마다 이런 고민을 하는것이 가게를 운영하는 점에 있어서 큰 고충입니다.
과하지도 않고 적지도 않은 적절한 수량만큼 정교하게 발주를 넣을 수 있으면 좋겠습니다.

 

 

저는 식료품에 대한 수요예측을 진행하다 보니 자연스레 유통기한에 대한 제약이 생겼습니다

또한 발주 이후 입고까지의 리드타임을 함께 고려해야 해서 어느정도의 시간 텀도 발생합니다

 

많은 분들과 함께 이 문제를 풀기위해 노력했지만 제 관점에서, 모델링을 위해 어떤식으로 문제를 해결하려 했는지 적어보겠습니다

 

 

우선 모델링을 위해서는 타겟값 Y가 있어야 합니다. 아마 이 값이 제가 풀어야 할 문제겠죠

 

주변에서 흔히 볼수있는 모습으로 설명해보겠습니다

 

유통기한이 당일 까지인 바나나를 발주를 넣는다고 가정해봅시다

주말에 발주를 넣은 12개의 바나나가 월요일에 도착해서 그날 총 10개가 팔렸습니다. 그러면 팔리지 않은 2개의 바나나는 폐기처분 됩니다.

 

수요일에 18개를 발주 넣었지만 12개가 팔려서 폐기가 6개가 났습니다. 

이럴줄 알았으면 14개만 발주넣어서 폐기를 줄일껄 그랬습니다

 

결과를 기반으로 문제에 접근하면 참 마음이 편합니다

 

그런데 이렇게 될 줄 누가 알았을까요? 

아무도 모르기 때문에 확률적으로 접근할 수 밖에 없습니다

 

 

자, 폐기는 알겠는데 기대판매수량은 무엇일까요?

바로 월요일에 2번 나눠서 제품이 입고되기 때문에 발생하는 개념입니다

 

위 그림을 통해 살펴보겠습니다

일요일 오전 중 바나나 12개 발주를 넣습니다. 해당 발주분은 다음날인 월요일에 2번에 나눠서 오전 6시, 오후 6시에 입고가 됩니다.

 

이때 오전 6시에 입고된 6개의 바나나가 오후 6시 추가 입고가 되기 전에 품절이 되어 버리면, 다음 입고까지 물건을 팔고싶어도 팔 수 없는 상황이 됩니다. 

 

이 시간동안 몇개를 더 팔수 있었을 것이라는 기대값을 시스템적으로 산출합니다

이 값이 "기대" 판매수량 입니다.

 

쉽게말해, "발주 더넣을껄" 이라는 속마음을 고급스럽게 표현했다고도 볼 수 있겠습니다

 

 

위 조건만 놓고 본다면 상당히 당황스러울 수 밖에 없습니다

배송이 익일 자정에 도착하여 판매가 가능한 형태가 아닐뿐더러 현실적으로 판매에 대한 외부 제약이 많기 때문입니다

 

아마 이 외의 많은 요인으로 인해 많은 회사에서 수요예측은 가이드로써 활용되는 것 같습니다

범위를 발주 수량에 대한 가이드로써 제공하고, 정확한 수량은 사용자에게 맡기는 시스템이 사실 가장 현실적일 것 같습니다

 

 

하지만 서두에서 말한것 처럼, 쉽게 해결할 수 있음에도 어렵게 풀어나가는 것이 또 낭만아닐까요

회사에서는 반기지 않을 수 있지만, 이렇게 기가차는 문제를 또 해결한다면 그만큼 짜릿한게 어딨겠습니까

 

저의 타겟값은 판매량이었습니다

 

 

다음 글에서 본격적으로 모델링에 대한 내용을 다뤄보겠습니다