Challenge
프랜차이즈 매장의 재고 및 발주는 점주의 경험에 의존해 과도한 재고 유지나 긴급 발주(당일 발주)가 빈번하게 발생합니다. 일부 매장은 규정된 레시피를 준수하지 않거나 자체적으로 재료를 조달(self-sourcing)해 음식 품질의 일관성을 유지하기 어렵습니다. 또한, 매출 감소를 사전에 예측하기 어려워 점주들이 대응 타이밍을 놓치는 경우도 자주 발생합니다.
Approach
매장별·품목별 판매 데이터를 분석하고,적정 재고량을 산출해 발주 최적화를 지원하는 AI 모델을 개발합니다. Runway 플랫폼을 활용해 데이터 분석 및 예측 모델 운영 환경(MLOps)을 구현하고, 안전 재고 관리 시스템과 연동합니다. 매장별 레시피 준수율을 분석해 품질 일관성을 유지할 수 있도록 관리자 가이드를 제공하고, 데이터 드리프트 분석을 통해 매출 변동 요인을 실시간으로 감지합니다.
Value Delivered
AI 기반 발주 최적화로 점포별 과잉 재고를 줄이고, 긴급 발주를 감소시킵니다. 레시피 준수율 분석으로 매장별 품질 편차를 최소화하고, 브랜드 신뢰도를 높입니다. 데이터 드리프트 분석으로 매출 감소 요인을 사전에 파악하고, 점주들에게 선제적인 대응 알람을 제공하며 프랜차이즈 매장의 운영 효율성을 극대화합니다.
