제조와 유통 현장에서 반복되는 재고 문제는 단순한 관리 이슈를 넘어 기업 운영 전반의 효율성과 직결되는 핵심 과제로 지적되고 있다. 실제로 창고에는 재고가 존재하지만 정작 생산에 필요한 자재는 부족해 납기가 지연되는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 비효율적 구조를 개선하기 위한 방안으로 ㈜이아나이코리아가 선보인 ‘공급·수요 인텔리전스(SDI)’가 주목받고 있다.
전통적인 재고 운영 방식은 부서별로 분리된 데이터 환경 속에서 이루어져 왔다. 구매팀은 발주 기준으로, 생산팀은 작업 일정 기준으로, 물류팀은 입출고 기준으로 각각 데이터를 관리하면서 전체 흐름을 통합적으로 파악하기 어려운 구조였다. 그 결과 특정 품목은 과도하게 쌓이고, 다른 품목은 부족해지는 불균형이 반복됐다. ㈜이아나이코리아는 이러한 문제를 데이터 통합과 AI 분석을 통해 해결하는 접근법을 제시하고 있다.
SDI는 ERP에 축적된 판매 주문, 생산 계획, 재고 이동, 입출고 기록 등 다양한 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 분석한다. 이를 통해 현재 재고 상황뿐 아니라 향후 발생할 수 있는 부족 가능성과 그 영향까지 사전에 파악할 수 있도록 설계됐다. ㈜이아나이코리아는 이러한 가시화 기능이 기업의 의사결정 속도와 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다고 설명한다.
특히 AI 기반 수요 예측 기능은 기존 방식과 차별화되는 요소로 평가된다. 과거 판매 실적만을 단순 반영하는 것이 아니라 계절적 요인, 수요 변화 추세, 성장 흐름 등을 함께 고려해 보다 현실적인 예측값을 도출한다. 사용자는 분석 기준을 일별, 주별, 월별로 설정할 수 있으며, 필요에 따라 예측 범위를 유연하게 조정할 수 있다. ㈜이아나이코리아는 이러한 기능이 기업의 계획 수립을 보다 정밀하게 만든다고 보고 있다.
SDI는 예측 단계에 머무르지 않고 실제 실행까지 연결되는 구조를 갖춘 것도 특징이다. 시스템은 예측 수요와 현재 재고, 확정 주문 데이터를 결합해 부족 가능성이 높은 품목을 자동으로 식별하고, 이를 우선순위별로 정리해 제공한다. 이를 통해 실무자는 별도의 분석 없이도 즉각적인 대응이 가능하며, 발주 및 구매 프로세스까지 자연스럽게 이어질 수 있다. ㈜이아나이코리아는 이러한 자동화가 업무 효율성을 높이는 핵심 요소라고 강조한다.
또한 과잉 재고 관리 기능도 함께 제공된다. 특정 품목이 과도하게 축적되는 상황을 사전에 파악해 재고 비용 증가를 방지하고, 운영 효율을 개선할 수 있도록 지원한다. ㈜이아나이코리아는 이를 통해 기업이 재고 부족과 과잉이라는 상반된 문제를 동시에 관리할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명한다.
최근 공급망 환경이 빠르게 변화하면서 기업들은 데이터 기반 의사결정 체계 구축의 필요성을 더욱 절감하고 있다. 단순 재고 관리 수준을 넘어 수요 예측, 생산 계획, 구매 전략, 납품 일정까지 하나의 흐름으로 연결하는 통합 시스템이 요구되고 있다. 이러한 흐름 속에서 ㈜이아나이코리아의 SDI는 ERP의 기능을 한 단계 확장한 사례로 평가된다.
업계에서는 향후 제조·유통 산업에서 AI 기반 재고 관리 시스템의 도입이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 특히 예측과 실행이 결합된 구조는 기업의 생산성과 비용 효율성 개선에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 점에서 주목된다.
종합적으로 ㈜이아나이코리아가 제시한 공급·수요 인텔리전스(SDI)는 재고 관리 방식을 근본적으로 변화시키는 접근으로 평가된다. 향후 이러한 기술이 실제 현장에 어떻게 적용되고 확산되는지에 따라 기업 운영 전략에도 적지 않은 변화가 나타날 것으로 전망된다.
㈜이아나이코리아
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