딥플로우 시장의 수요예측과 원자재에 대한 미래 가격을 높은 정확도로 예측하여 제공하는데, 내부 데이터와 외부 환경 데이터를 결합한 ML&DL 기반의 AI 예측 솔루션으로 다양한 데이터를 분석하여 적정 생산량을 도출해주며, 최적화된 재고 유지 수준을 설정해준다. 또한, 효율적인 S&OP 프로세스로 AI기반으로 자동화된 데이터를 산출해낼 수 있다.
딥플로우는 고도화된 예측기술을 이용하여 복잡한 수요 예측을 자동 수 있는 AI 플랫폼이다. 고객사 비즈니스에 특화된 고급 예측 AI 모델을 통해 재고수준 의사 결정을 지원하며, 적정 발주 시점을 제안한다.
특히 I-transfomer, TFT와 같은 트랜스포머 기반의 시계열 예측모델, GRU, DilatedRNN 등 224개의 고급 머신러닝/딥러닝 모델과 AI 예측 모델이 탑재되어 출고량과 판매량에서 매우 높은 정확도 예측값을 만들어낸다.
아울러 외부 변수별 간단한 설명과 TOP 20 기여율을 제공하여 예측 값에 어떤 요인이 가장 많이 동조화되는지에 대해서도 분석할 수 있으며, 이는 거시 경제지표와 산업 속성 데이터 등, 모델의 예측 값에 영향을 끼친 외부 변수와 각 변수의 기여율 또한 포함된다.
여기에 판매량 변화에 따른 향후 재고 변화량 예측과 적정 재고 수준 유지를 위한 최적의 생산량 및 생산 일정 또한 자동 산출해주어 재고 수준을 최적화 할 수 있다. Web 기반의 대시보드를 통하여 예측 대상 품목을 업로드하고 관리할 수 있으며, 예측 결과를 다운로드하는 것도 가능하다.
딥플로우는 구매 시점 의사 결정을 위한 원자재의 미래 가격 예측 서비스도 제공한다. CME, LEM 등 국제 선물거래소와 국내 농산물 시장 등의 공개 데이터를 기반으로 원자재 가격을 실시간으로 반영해 더욱 정밀한 예측 값을 제공하며, 이를 통해 철광석, 니켈, 석탄, 대두 등 원자재의 미래 가격을 최대 98.6%의 정확도로 예측할 수 있다.
7종의 원자재 상품에 대한 8주간의 TEST SET으로 가격 예측 정확도를 평균 95.5%를 달성했으며, 이를 통해 구매 시점의 최적화를 실현하고 원자재 가격의 변동으로 인한 리스크를 최소화할 수 있다. AI 모델링 프로세스 자동화를 통해 데이터 표준화 이후 14일 내에 예측값을 도출해낼 수 있으며, AI 예측값을 대시 보드 형태 UI로 결과 및 인사이트로 제공하기 때문에 바로 활용할 수 있다.
임팩티브AI는 최근 ‘퀀텀 컴퓨팅(양자컴퓨팅, Quantum computing)’을 활용한 예측 솔루션 ‘퀀텀 딥플로우(Quantum Deepflow)’도 개발을 완료했다. 큐비트의 중첩과 얽힘이 가능한 연산방식을 가지고 있어 수천 개의 시나리오와 변수 조합을 동시에 시뮬레이션 할 수 있으며, 다양한 변수의 상호작용까지 고려해 정밀하게 예측할 수 있다.
거시경제지표와 원자재 생산량 및 재고, 주요국 환율 등 약 220개의 피처(feature)를 포함한 입력 데이터를 주기적으로 크롤링하여 수집하고, 핵심 변수를 선별한 뒤 양자인코딩을 통해 원자재의 향후 6개월간 월별 가격을 예측하여 시각화된 형태로 제공한다.
임팩티브AI는 지난 5월 하노버에서 열린 ‘2025 하노버 메세’에서 수일에 걸쳐 니켈, 알루미늄 등의 원자재 가격을 퀀텀 딥플로우를 사용해 데일리로 예측했는데, 알루미늄의 경우 99%의 높은 정확도를 확인할 수 있었다.
현재 한국의 한 철강기업에서도 미래 수요 흐름을 파악하고, 가격 변동에 대해 선제 대응하기 위해 이곳의 퀀텀 딥플로우를 사용 중이다.
이병학 빅데이터뉴스 기자 lbh@thebigdata.co.kr
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