ESS 제품 애프터세일즈 재고관리를 위한 수요예측 전략
1. ESS 제품의 특성과 수요예측의 중요성
- 고가 부품 다수: 배터리, PCS, BMS, 인버터 등 고비용 부품으로 구성
- 고장 빈도는 낮지만, 고장 시 긴급 대응이 필요
- 지역/설치 환경/운전 패턴에 따라 고장 양상이 다름
2. 전문가 관점 수요예측 전략
STEP 1. 부품 분류 및 전략
| 분류 기준 | 예시 | 적용 전략 |
|---|---|---|
| 고장 빈도 | 팬, 커넥터 | 과거 고장 데이터 기반 예측 |
| 고장 영향도 | 인버터, BMS | 시스템 다운 가능 → 안전재고 확보 필수 |
| 수명주기 기반 | 배터리 모듈 | Weibull 기반 수명 예측 활용 |
STEP 2. 수요예측 방법
① 정량적 예측
- 이동평균법: 일정 기간의 평균으로 단순 예측
- 지수평활법: 최근 수요에 가중치를 두어 예측
- 회귀분석: 온도, 사용시간과 고장률 간의 상관분석
② 수명주기 기반 예측
- Weibull 분석: 시간 경과에 따른 고장률 패턴 예측
- RUL 예측: 남은 수명을 기반으로 교체 시점 추정
③ AI/머신러닝 기반 예측
- 입력데이터: 운전 이력, 고장 이력, 온도, 부하 등
- 모델: LSTM (시계열), XGBoost, Random Forest 등
- 활용: 예지정비 및 재고 확보 시점 예측
STEP 3. ERP/CMMS 연계
고장 정보와 예측 데이터를 ERP 또는 CMMS 시스템과 연동하여 자동 발주 체계를 구축할 수 있습니다.
3. 실무 적용 전략
- ABC-XYZ 분석: 중요도 & 수요 변동성에 따라 분류 후 예측 정밀도 차등 적용
- 멀티로케이션 재고 전략: 지역별 설치 현황과 기후에 따라 재고 분산 배치
- 동적 안전재고: 수요 변동성과 고장률 기반의 유연한 안전재고 설정
4. 수요예측 적용 로드맵
- 부품 영향도 및 수명 기반 분류
- 정량 + 수명 + AI 예측 모델 결합
- ERP/CMMS와 연동된 자동화 예측
- 안전재고와 위치 기반 재고관리 병행
ESS 제품의 특성에 맞는 예측 모델을 설계하면 고비용 재고 부담을 줄이고, 서비스 만족도를 극대화할 수 있습니다.