온라인팜 임팩티브AI 로고. 사진=한미사이언스 제공
온라인팜은 이번 프로젝트에서 한미약품의 60여 개 일반의약품(OTC)을 대상으로 딥플로우 포어캐스트를 적용, 판매 수요를 정확히 예측하고 이를 바탕으로 재고 관리 및 판매 전략을 최적화했다. 딥플로우 포어캐스트는 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 의약품 판매 수요를 예측하고, 재고 관리와 발주 계획을 세밀하게 조정할 수 있게 해주는 솔루션이다.
이번 예측 모델은 600만 건에 달하는 다양한 데이터를 기반으로 구축됐으며, 그중 224개 질병에 대한 환자 수 예측 데이터를 포함, 96.5%의 높은 정확도로 향후 6개월간의 품목별 월간 판매량을 예측했다. 이 예측 모델은 머신러닝 기반의 고급 알고리즘을 통해 대규모 데이터를 분석하고, 변수 간 복잡한 상관관계를 반영하는 방식을 채택했다.
특히 딥플로우 포어캐스트는 예측 결과의 설명 가능성(Explainable AI, XAI)을 제공해 예측의 신뢰성을 높였다. 이를 통해 각 의약품 품목의 판매량에 영향을 미치는 주요 변수와 그 기여도를 명확하게 분석, 실시간으로 전략적인 결정을 내릴 수 있는 지원을 강화했다. 예를 들어 계절적 요인이나 과거 판매 트렌드가 예측에 미치는 영향을 시각적으로 설명함으로써, 업무 담당자들이 결과를 보다 쉽게 이해하고 적시에 의사결정을 할 수 있도록 했다.
실제 운영에서의 효과도 뚜렷했다. 10월에 실시한 시뮬레이션 결과, 딥플로우 포어캐스트 도입 이후 재고 관리 효율성이 크게 향상됐으며, 재고 부족 및 과잉 문제가 크게 줄었다. 그 결과 월간 재고 비용 절감 효과가 확인됐고, 판매량 예측과 발주량 산정에 드는 업무 소요시간이 대폭 단축됐다. 이를 통해 업무 효율성이 크게 개선됐으며, 의약품 품절 문제를 조기에 차단하고 불용 재고를 예방하는 데에도 성공했다.
온라인팜 관계자는 "첨단 AI 기술을 적극 도입해 의약품 공급망의 전반적인 효율성을 대폭 높였으며, 앞으로도 시장 변화와 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 최적의 운영 체계를 지속적으로 구축해 나가겠다"고 말했다.
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