생산 예측 (생산량 예측)

생산 예측 방법론 3가지: ① 시계열 분석(Time Series) — 과거 생산 실적의 추세·계절성·주기를 모델링해 미래값 추정. ② 인과 모델(Causal Model) — 수주 잔량·영업 파이프라인·시장 지수 등 외부 변수와 생산량의 상관관계 분석. ③ 판단적 방법(Judgmental) — 영업 담당자·임원 예측을 종합하는 정성적 방법. 정확한 예측을 위해서는 MES에 과거 생산 실적이 정확히 축적되어 있어야 합니다.

생산 예측 정확도를 높이는 조건: MES에 정확한 과거 실적 데이터가 축적되어 있어야 하고, ERP에 수주 잔량·납기 데이터가 실시간 반영되어야 합니다. 예측 오차(MAPE, Mean Absolute Percentage Error)를 정기적으로 측정해 모델을 개선하는 순환이 필요합니다. 수요가 안정적인 품목은 MAPE 5% 이내, 불안정한 품목은 15~20% 이내를 목표로 합니다.

MES 챗봇 활용: 카카오톡에서 '이번 달 수주 잔량 보여줘', '다음 달 납기 임박 건 몇 개야?', '지난 3개월 품목별 생산 추이 보여줘' 같은 질문으로 예측 기초 데이터를 빠르게 확인할 수 있습니다. 우정소프트웨어 STAFF AI는 MES·ERP의 수주·생산·재고 데이터를 메신저로 연동해 생산 예측 의사결정에 필요한 정보를 제공합니다.