전세계 시장 경영 계획 솔루션 중수량 및 금액 수불 SAP 결과값 기반의 유일한 손익 추정 및 예측 솔루션
시뮬레이션 Factory
Helps organizations reduce unnecessary expenses and make informed decisions.
판매수량
구매단가
생산수량
판매단가
계획환율
비용계획
일괄 실행
원가 계산 엔진 + 비용배부 엔진
손익 추정 및 분석
계획 수량/원가 수불부
계획 손익계산서
자재별 추이분석
계획 제조원가 명세서
매출액/매출이익율 분석
실적/계획 차이분석
SAP 경영 계획 수립은 SAP FI, CO, SD, MM, PP, PS, QM 모든 데이터를 이해하고 Control 가능한 능력이 필수 !
SAP상의 계획 시스템은 판매, 구매, 생산 계획 취합 후 특정 계획 변경 필요 시 항상 전체 계획을 반복 실행
이에 따른 비효율적 데이터 증가, 시간 증가, 정확성 저하 존재
INFORACTIVE 계획수립 편의성 장점
인포랙티브(INFORACTIVE)는 계획 재수립 시, 시뮬레이션 기능을 통한 단위 계획의 실시간 반영 로직이 구현되어 있음
Budget Management
인포랙티브(INFORACTIVE)는 생산, 판매, 구매 전 영역의 수량/단가 및 모든 비용 정보와 기준 실적과 동일한 계획 원가 계산 및 배부 가능 최초 손익 산출 후, Simulation Factor 기준의 손익 추정 및 예측 값을 전체 계획 영역에 실시간 반영 가능
A.유전자 알고리즘 정의 : 생물의 유전과 진화 메카니즘을 공학적으로 모델화하여 문제의 해(解, Solution)를 찾는 최적화 탐색 방법
B.유전자 알고리즘 동작
1)랜덤하게 생성된 n개의 염색체들의 개체 집단(문제에 대한 후보해들; 생산 수량 조합들)을 가지고 시작한다. 2)각 개체 집단(생산수량조합)에서 각 염색체(생산 수량) x 의적합도 f(x) 를 계산한다. 3)각 개체 집단(생산수량조합)에서 상위 적합도 f(x) X개만 선택한다 4)상기 ‘3)’항의 선택된 X개의 개체 집단(생산수량조합)이 n 세대의 자손이 생성될 때까지 아래 단계를 반복한다
a. 현재 X개의 개체 집단으로부터 1개 부모(무성생식)를 선택한다. b. Y배수만큼 증식하여 자식 Y개를 만들되, 각 자식은 ±σ 범위의 돌연변이를 적용한다. c. 현재 개체 집단을 새로운 자식 개체 집단으로 교체한다. d. 마지막 n세대가 아니면, 단계 ‘2)’ 로 간다.
5) n세대까지 자손이 생성되면, 마지막 세대의 최상위 적합도 f(x)의 개체 집단(생산수량조합)을 해로 선정한다.
유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용한 생산 수량 최적화 순서
INFORACTIVE AI Chat GPT
기업용 LLM은 외부 데이터(범용 GPT DB)와 내부 데이터(해당 기업만의 구매, 생산, 물류, 영업, 회계, 설비 데이터)의 결합이 필수
환각효과를 제거하기 위해 RAG(Retrieval-AugmentedGeneration) 을 포함하는 파인튜닝
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