비즈니스 현장의 진짜 게임은불확실성과의 싸움입니다.개인의 성공도 다르지 않습니다.

BAYESIAN · MCMC

적용 사례 · 자재 온타임 입고

생산 일정은 잡혀 있다. 자재는 온타임 입고되는가?

납품 실적은 날짜의 기록만이 아닙니다. 공급사의 의사결정, 생산 역량, 업무 방식이 축적된 결과입니다. EXA는 그 회사의 실제 거래 데이터에서 공급사 고유의 납품 특성을 학습합니다. 첫 발주부터 온타임 입고 가능성과 위험을 제시해, 생산 일정이 흔들리기 전에 대응할 수 있게 합니다.

1. 01

   공급사의 납품 특성을 학습

   같은 품목도 누가 공급하느냐에 따라 납기 위험은 달라집니다. 실제 거래 조건과 납품 결과로 베이지안 모델을 갱신하고, MCMC로 복합적인 불확실성을 평가합니다. 평균 납기 하나에 가려진 지연 위험까지 판단의 근거로 제시합니다.

2. 02

   첫 발주부터 위험을 관리

   온타임 입고 가능성과 생산 일정에 연결된 버퍼를 함께 평가해 집중 관리 대상을 드러냅니다. 공급 진행 상황이 달라지면 위험도 갱신합니다. 지연이 확정된 뒤가 아니라, 대응할 시간이 남아 있을 때 관리가 시작됩니다.

3. 03

   대응의 결과를 다시 학습

   담당자의 확인과 조치, 공급사의 대응, 실제 입고 결과를 함께 축적합니다. 개입해 지켜낸 납기와 별다른 개입 없이 지켜진 납기를 구분해 학습에 반영합니다. 그 회사가 위험에 대응해 온 경험이 다음 예측과 관리에 피드백됩니다.

지연을 확인하는 데서, 생산 일정을 지키기 위한 선제적 관리로.