05 · 확산 산업 특화 AI

Knowledge Graph의 SCM 적용

그래프 기술과 예측 분석을 결합해 공급망 병목을 찾고 수요 예측을 개선하는 방법을 다룹니다.

출처
Neo4j 블로그
원문 제목
How to Improve Supply Chain Forecasting With Predictive Analytics
유형
아티클
읽은 날
2024.08.25

요약

공급망은 공급사, 부품, 공장, 물류, 고객이 얽힌 네트워크입니다. 이를 그래프로 표현하면 테이블에서는 보이지 않던 의존 관계와 병목이 드러나고, 예측 모델에 관계 정보를 더해 정확도를 높일 수 있습니다.

공급망 네트워크공급사·부품·공장물류·고객그래프로 표현의존 관계병목이 드러남관계 기반 특성feature로예측 모델에 추가수요 예측 개선정확도 향상
공급망을 그래프로 표현해 수요 예측을 개선하는 흐름

핵심 포인트

  • 공급망 리스크는 여러 단계 떨어진 공급사에서 오는 경우가 많고, 그래프 탐색이 이를 찾는 데 유리합니다.
리스크 공급사여러 단계 떨어짐2차 공급사1차 공급사공장고객
여러 단계 떨어진 공급사에서 오는 공급망 리스크와 그래프 탐색의 출발점
- 관계 기반 특성(feature)을 예측 모델에 넣으면 수요 예측이 개선됩니다. - 혼란 상황에서도 대체 경로를 빠르게 찾을 수 있습니다.
테이블로 볼 때그래프로 볼 때· 의존 관계가 보이지 않음· 병목이 숨어 있음· 여러 단계 떨어진 공급사 리스크를 놓침· 의존 관계·병목이 드러남· 그래프 탐색으로 다단계 리스크 발견· 혼란 상황에서 대체 경로를 빠르게 찾음
테이블과 그래프로 공급망을 볼 때의 차이

Ghost 뉴스레터(AI Partner’s Newsletter)에 번역해 올렸던 글을 옮겨 왔습니다.

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