AI 수요예측 솔루션 전문기업 임팩티브에이아이(대표 정두희)는 ‘AI 기반 원자재 재고·가격 예측 통합 플랫폼’을 개발해 철강 제조기업의 구매·생산 계획 효율을 개선했다고 24일 밝혔다.
이번 성과는 경상북도와 포항시, 포항테크토파크 경북디지털혁신본부가 수행하는 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(2024~2025)’의 하나로, 이 플랫폼은 시장 변동성이 큰 철강 산업에서 AI가 수요·공급 흐름을 실시간으로 읽고 의사결정을 지원하는 시스템으로 평가받고 있다.
국내 철강기업들은 원자재 가격 급등락과 수요 불확실성으로 인해 평균 15% 내외의 재고 과잉 또는 부족 문제를 겪고 있었다. 수요기업인 동국산업 역시 반복적인 가격 급등과 재고 불균형을 주요 부담 요인으로 지적해왔다.
임팩티브에이아이가 개발한 플랫폼은 시간의 흐름에 따라 데이터를 분석하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반 시계열 예측모델과 Transformer 구조의 상관관계 분석 알고리즘을 융합했다. AI는 리드타임·발주 주기·안전재고 수준을 품목별로 실시간 추적·예측하며, 각 품목의 적정 재고를 자동으로 산정한다. 또한 원재료 가격 예측 결과를 구매 시점 의사결정에 직접 반영할 수 있도록 모델을 설계해, 재고와 가격을 동시에 최적화할 수 있는 솔루션이다.
특히 200여 개 이상의 고급 머신러닝·딥러닝 모델을 병렬 적용하고, 5만여 개의 외부변수 데이터(환율·유가·물류비·기상·경제지표 등)를 통합 분석해 예측의 신뢰도를 높였다. AI는 원자재 소요량을 포함하는 수만 건의 시계열 데이터를 학습하며 NRMSE 0.2 이하, MAPE 0.2 이하의 정밀도를 달성했고, 그 결과 기업들은 최적 발주 시점을 조정해 재고비용을 30% 절감, 발주 효율을 25% 이상 향상시키는 성과를 거뒀다.
임팩티브에이아이는 Explainable AI(XAI) 기술을 적용해 모델의 판단 근거를 시각적으로 보여준다. AI가 어떤 요인(가격, 환율, 운송비 등)에 가중치를 두고 판단했는지를 데이터 시각화 및 LLM에 의한 레포팅 방식으로 제시함으로써, 데이터 분석 과정의 투명성과 신뢰성을 확보했다. 이 플랫폼은 단순한 예측도구를 넘어 AI 기반 의사결정 지원시스템(DSS) 으로 발전한 사례로 평가받고 있다.
AI가 시장 데이터를 자동으로 수집·정제·갱신하도록 ETL(Extract?Transform?Load) 파이프라인도 구축했다. 이를 통해 사용자는 최신 시장 정보를 반영한 예측 결과를 실시간으로 확인할 수 있으며, 공급망 리스크 요인 사전 탐지 및 대응 시나리오 자동 제시 기능도 지원한다. 임팩티브에이아이는 현재 이 플랫폼을 클라우드 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 확장해 중소 철강·비철금속 기업들도 손쉽게 활용할 수 있도록 상용화 중이다.
정두희 대표는 “AI 예측은 단순히 데이터를 계산하는 도구가 아니라, 기업의 의사결정을 바꾸는 새로운 엔진”이라며 “수요·공급 예측부터 재고·물류·가격전략까지 연결되는 지능형 공급망관리(SCM) 플랫폼으로 발전시켜 나가고 있다”고 말했다.
임팩티브에이아이는 이번 성과를 바탕으로 독일 하노버메세·스페인 MWC 등 글로벌 전시회를 통해 해외 철강기업과의 기술 제휴·수출 협력을 추진할 계획이다.
최근에는 시리즈A를 통해 82억 원 투자(누적 108억 원)를 유치하며, AI 수요예측 솔루션 ‘Deepflow(딥플로우)’로 제조·유통 분야에서 성장세를 이어가고 있다. 이번 투자는 롯데·CJ·현대 등 대기업과의 전략적 협력을 기반으로, 기술 고도화와 글로벌 진출에 속도를 더할 예정이다.
한편, 이번 사례는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는‘제조업 AI융합 기반조성사업(2024~2026)’의 성과 가운데 하나로, AI가 현장의 에너지·품질·안전 문제를 해결하며 지역 제조업의 혁신 속도를 높이고 있음을 보여준다.
한경닷컴 뉴스룸 open@hankyung.com
이번 성과는 경상북도와 포항시, 포항테크토파크 경북디지털혁신본부가 수행하는 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(2024~2025)’의 하나로, 이 플랫폼은 시장 변동성이 큰 철강 산업에서 AI가 수요·공급 흐름을 실시간으로 읽고 의사결정을 지원하는 시스템으로 평가받고 있다.
국내 철강기업들은 원자재 가격 급등락과 수요 불확실성으로 인해 평균 15% 내외의 재고 과잉 또는 부족 문제를 겪고 있었다. 수요기업인 동국산업 역시 반복적인 가격 급등과 재고 불균형을 주요 부담 요인으로 지적해왔다.
임팩티브에이아이가 개발한 플랫폼은 시간의 흐름에 따라 데이터를 분석하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반 시계열 예측모델과 Transformer 구조의 상관관계 분석 알고리즘을 융합했다. AI는 리드타임·발주 주기·안전재고 수준을 품목별로 실시간 추적·예측하며, 각 품목의 적정 재고를 자동으로 산정한다. 또한 원재료 가격 예측 결과를 구매 시점 의사결정에 직접 반영할 수 있도록 모델을 설계해, 재고와 가격을 동시에 최적화할 수 있는 솔루션이다.
특히 200여 개 이상의 고급 머신러닝·딥러닝 모델을 병렬 적용하고, 5만여 개의 외부변수 데이터(환율·유가·물류비·기상·경제지표 등)를 통합 분석해 예측의 신뢰도를 높였다. AI는 원자재 소요량을 포함하는 수만 건의 시계열 데이터를 학습하며 NRMSE 0.2 이하, MAPE 0.2 이하의 정밀도를 달성했고, 그 결과 기업들은 최적 발주 시점을 조정해 재고비용을 30% 절감, 발주 효율을 25% 이상 향상시키는 성과를 거뒀다.
임팩티브에이아이는 Explainable AI(XAI) 기술을 적용해 모델의 판단 근거를 시각적으로 보여준다. AI가 어떤 요인(가격, 환율, 운송비 등)에 가중치를 두고 판단했는지를 데이터 시각화 및 LLM에 의한 레포팅 방식으로 제시함으로써, 데이터 분석 과정의 투명성과 신뢰성을 확보했다. 이 플랫폼은 단순한 예측도구를 넘어 AI 기반 의사결정 지원시스템(DSS) 으로 발전한 사례로 평가받고 있다.
AI가 시장 데이터를 자동으로 수집·정제·갱신하도록 ETL(Extract?Transform?Load) 파이프라인도 구축했다. 이를 통해 사용자는 최신 시장 정보를 반영한 예측 결과를 실시간으로 확인할 수 있으며, 공급망 리스크 요인 사전 탐지 및 대응 시나리오 자동 제시 기능도 지원한다. 임팩티브에이아이는 현재 이 플랫폼을 클라우드 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 확장해 중소 철강·비철금속 기업들도 손쉽게 활용할 수 있도록 상용화 중이다.
정두희 대표는 “AI 예측은 단순히 데이터를 계산하는 도구가 아니라, 기업의 의사결정을 바꾸는 새로운 엔진”이라며 “수요·공급 예측부터 재고·물류·가격전략까지 연결되는 지능형 공급망관리(SCM) 플랫폼으로 발전시켜 나가고 있다”고 말했다.
임팩티브에이아이는 이번 성과를 바탕으로 독일 하노버메세·스페인 MWC 등 글로벌 전시회를 통해 해외 철강기업과의 기술 제휴·수출 협력을 추진할 계획이다.
최근에는 시리즈A를 통해 82억 원 투자(누적 108억 원)를 유치하며, AI 수요예측 솔루션 ‘Deepflow(딥플로우)’로 제조·유통 분야에서 성장세를 이어가고 있다. 이번 투자는 롯데·CJ·현대 등 대기업과의 전략적 협력을 기반으로, 기술 고도화와 글로벌 진출에 속도를 더할 예정이다.
한편, 이번 사례는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는‘제조업 AI융합 기반조성사업(2024~2026)’의 성과 가운데 하나로, AI가 현장의 에너지·품질·안전 문제를 해결하며 지역 제조업의 혁신 속도를 높이고 있음을 보여준다.
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