제조·유통 산업에서 반복되는 재고 문제는 단순한 운영 이슈를 넘어 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 미치는 핵심 과제로 자리 잡고 있다. 창고에는 제품이 쌓여 있음에도 생산 현장에서는 필요한 자재가 부족해 납기가 지연되는 상황은 여전히 많은 기업에서 반복되고 있다. 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 AI 기반 ERP 솔루션 기업 ㈜이아나이코리아가 ‘공급·수요 인텔리전스(SDI)’를 공개하며 새로운 방향을 제시하고 있다.
기존 재고 관리 방식은 수량 중심의 단편적인 관리에 머무르는 경우가 많았다. 구매, 생산, 물류 부서가 서로 다른 데이터를 기반으로 움직이면서 정보의 단절이 발생했고, 이는 과잉 재고와 재고 부족이 동시에 발생하는 비효율로 이어졌다. ㈜이아나이코리아는 이러한 문제를 데이터 통합과 AI 분석 기술을 통해 해결할 수 있다는 점에 주목했다.
이번에 공개된 SDI는 ERP 시스템에 축적된 판매 주문, 생산 지시, 재고 이동, 입출고 데이터 등을 통합 분석해 공급과 수요의 흐름을 실시간으로 파악할 수 있도록 설계됐다. 단순한 재고 현황을 보여주는 것을 넘어, 특정 품목의 부족 가능성과 그로 인한 생산 차질, 납기 지연 가능성까지 사전에 예측해 제시한다. ㈜이아나이코리아는 이를 통해 기업이 보다 선제적인 의사결정을 할 수 있도록 지원한다.
핵심 기능인 AI 수요 예측은 과거 데이터 단순 집계 방식에서 벗어나 다양한 변수들을 함께 고려하는 것이 특징이다. 계절성, 수요 변화 추세, 성장 흐름 등을 반영해 보다 현실적인 예측 결과를 도출하며, 사용자는 분석 기간과 예측 기간을 직접 설정할 수 있다. 또한 일별, 주별, 월별 단위로 세분화된 분석이 가능해 기업 상황에 맞춘 전략 수립이 가능하다. ㈜이아나이코리아는 이러한 유연성이 실무 활용도를 높이는 중요한 요소라고 설명한다.
SDI의 또 다른 강점은 예측 결과를 실제 실행으로 연결한다는 점이다. 예측된 수요와 현재 재고, 확정 주문 데이터를 종합해 부족 품목을 자동으로 도출하고 우선순위를 정리해 제공한다. 구매 담당자는 별도의 분석 없이 즉시 발주 결정을 내릴 수 있으며, 시스템 내에서 바로 구매 요청까지 진행할 수 있다. ㈜이아나이코리아는 이러한 자동화 기능이 업무 효율을 크게 개선할 수 있다고 강조한다.
뿐만 아니라 과잉 재고 관리 기능도 함께 제공된다. 불필요하게 쌓이는 재고를 사전에 식별하고, 재고 비용 증가를 최소화할 수 있는 방향으로 관리할 수 있도록 지원한다. ㈜이아나이코리아는 이를 통해 기업이 재고 부족과 과잉 재고라는 상반된 문제를 동시에 해결할 수 있는 기반을 마련했다고 설명한다.
최근 공급망 환경의 불확실성이 확대되면서 기업들은 보다 정교한 데이터 기반 의사결정 체계를 요구하고 있다. 단순한 재고 관리 수준을 넘어 수요 예측, 생산 계획, 구매 전략, 납품 일정까지 연결된 통합 관리가 중요해지고 있다. 이러한 흐름 속에서 ㈜이아나이코리아의 SDI는 기존 ERP 시스템의 한계를 보완하는 실질적인 대안으로 주목받고 있다.
업계에서는 데이터 기반 재고 관리와 공급망 최적화 기술이 향후 제조·유통 산업의 핵심 경쟁 요소로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 특히 예측과 실행이 결합된 시스템은 기업의 운영 효율성과 수익성 개선에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 점에서 관심이 높다.
결과적으로 ㈜이아나이코리아가 선보인 공급·수요 인텔리전스(SDI)는 단순 기능을 넘어 기업 운영 방식의 변화를 이끌 수 있는 기술로 평가된다. 향후 이러한 시스템의 확산 여부에 따라 제조·유통 산업 전반의 재고 관리 패러다임에도 변화가 예상된다.
㈜이아나이코리아
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