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생산관리 AI 데이터 기반 경영, 의사결정이 달라지는 시대
기업의 경쟁력은 빠르고 정확한 의사결정에서 나온다. 그러나 복잡한 시장 환경 속에서 ‘감(感)’에 의존한 판단은 한계에 이르렀다. 이제 경영의 중심에는 AI 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making) 이 자리 잡고 있다. 이는 데이터를 수집하고 분석해, 객관적 근거를 바탕으로 경영 판단을 내리는 새로운 방식이다. AI 기반 경영은 단순히 보고서를 자동으로 만드는 수준을 넘어선다. 판매, 생산, 재고, 고객, 인력, 설비 등 기업의 전 영역에서 데이터를 수집하고, 이를 인공지능이 실시간으로 분석한다. 예를 들어, AI는 과거 판매 추세와 외부 요인을 결합해 미래 수요를 예측하고, 그 결과를 토대로 생산계획과 자재 조달 일정을 자동으로 제안한다. 이로써 기업은 불필요한 재고를 줄이고 납기를 단축할 수 있다. 또한 AI는 의사결정의 품질과 속도를 동시에 높인다. 과거에는 데이터 분석에 시간이 오래 걸려 기회가 지나가기 일쑤였지만, AI는 실시간 분석을 통해 즉각적인 판단을 가능하게 한다. 예를 들어, 특정 제품의 불량률이 상승하면 AI가 즉시 원인 후보를 제시하고, 관리자는 그 결과를 검토해 조치를 결정할 수 있다. 이처럼 사람은 ‘
- 주택규 기자
- 2025-11-12 09:56
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생산관리 생산계획과 수요예측, 효율적 생산의 출발점
기업이 생산 활동을 효율적으로 운영하기 위해서는 무엇보다 생산계획과 수요예측이 중요하다. 아무리 좋은 설비와 인력을 갖추고 있어도, 수요를 잘못 예측하면 제품이 남거나 모자라게 된다. 재고가 쌓이면 비용이 늘고, 반대로 재고가 부족하면 납기 지연과 고객 불만이 발생한다. 따라서 생산계획은 단순히 ‘얼마나 만들 것인가’를 정하는 것이 아니라, 시장과 고객의 변화를 미리 읽고 대응하는 전략적 관리이다. 수요예측(Demand Forecasting)은 과거의 판매 데이터, 시장 트렌드, 계절적 요인, 경쟁사 동향 등을 분석해 앞으로의 수요를 예측하는 과정이다. 최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 예측 정확도를 높이는 사례가 많다. 예를 들어, 날씨 변화나 SNS 반응을 분석해 특정 제품의 수요 변동을 미리 파악하는 것이다. 예측이 정확할수록 생산계획은 안정적으로 수립된다. 생산계획(Production Planning)은 예측된 수요를 기준으로 생산량, 일정, 자재, 인력 등을 구체적으로 배분하는 단계이다. 여기서 중요한 것은 균형(Balance)이다. 즉, 설비의 능력, 작업자의 인력, 자재의 조달 속도 등을 고려해 현실적이고 실행 가능한 계획을 세워야 한
- 주택규 기자
- 2025-10-17 09:00
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UPDATE: 2026년 01월 06일 12시 17분