기업의 생산 환경과 계획 특성에 맞는 최적의 계획 프로세스와 요구사항을 정의합니다. 계획 수립 주기, 계획 레벨(장기, 중기, 단기), 핵심 제약 조건, 계획 목표, KPI 등을 명확히 설정하고, 이해관계자 간 합의를 도출합니다. 현행 계획 프로세스의 문제점과 개선 기회를 분석하고, 새로운 시스템을 통해 달성하고자 하는 명확한 비즈니스 목표를 수립합니다. 특히 기업의 생산 방식(MTS, MTO, ATO, ETO 등), 제품 특성(표준품, 커스텀 제품 등), 시장 환경(안정적, 변동적 등)에 따른 계획 전략과 방법론을 선정합니다. 또한 판매 계획, 생산 계획, 자재 계획, 용량 계획 등 다양한 계획 영역 간의 통합과 조정 메커니즘을 설계하여, 일관되고 효과적인 전사적 계획 체계를 구축합니다.

정확한 계획 수립에 필요한 핵심 데이터를 식별하고, 데이터 품질을 검증하며 필요한 개선 작업을 수행합니다. 제품 마스터, BOM, 라우팅, 설비 정보, 생산 능력, 자재 정보, 판매 이력, 계획 실적 등 다양한 데이터의 완전성, 정확성, 일관성을 점검합니다. 특히 계획의 핵심 입력인 수요 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해, 판매 예측, 고객 주문, 판촉 계획 등의 데이터를 통합하고 검증합니다. 데이터 간 불일치(예: BOM과 실제 자재 사용량 차이)나 마스터 데이터의 오류를 식별하고 수정하는 작업을 수행합니다. ERP, MES, SCM 등 소스 시스템과의 인터페이스를 구축하여 데이터의 자동 수집과 갱신을 지원하고, 데이터 거버넌스 체계를 수립하여 지속적인 데이터 품질 관리 기반을 마련합니다.

제품 특성과 수요 패턴에 따라 최적화된 맞춤형 수요 예측 모델을 개발합니다. ABC 분석을 통해 제품을 중요도와 수요 특성에 따라 세분화하고, 세그먼트별로 적합한 예측 방법론을 적용합니다. 안정적인 수요 패턴을 가진 제품에는 시계열 기반 모델(ARIMA, ETS 등)을, 프로모션이나 외부 요인의 영향이 큰 제품에는 회귀 기반 모델이나 머신러닝 모델을, 수명주기가 짧고 트렌드 변화가 큰 제품에는 딥러닝 기반 모델이나 하이브리드 접근법을 적용합니다. 제품 수명주기 단계(도입, 성장, 성숙, 쇠퇴)에 따른 예측 전략을 수립하고, 특히 신제품이나 단종 예정 제품과 같이 히스토리가 제한적인 경우를 위한 특화된 접근법을 개발합니다. 또한 계절성, 트렌드, 이벤트 효과 등을 포착할 수 있는 특징 엔지니어링을 수행하고, 예측 정확도를 다양한 지표(MAPE, RMSE, MAD 등)로 평가하여 지속적으로 개선합니다.

생산 환경의 다양한 제약 조건과 비즈니스 규칙을 정확히 모델링하고, 이를 기반으로 최적화된 생산 계획을 도출하는 계획 엔진을 개발합니다. 설비 용량, 가용 시간, 셋업 시간, 인력 제약, 자재 가용성, 품질 요구사항, 배치 크기, 최소 생산량, 납기 등 다양한 하드/소프트 제약 조건을 수학적으로 모델링합니다. 기업의 계획 방법론(MRP II, DDMRP, TOC, Lean 등)과 산업 특성에 맞는 계획 알고리즘을 선정하고 구현합니다. 계층적 계획 접근법을 적용하여 전략적 계획에서 운영 계획까지 일관된 계획 체계를 구축하고, 각 계획 레벨 간의 피드백 메커니즘을 설계합니다. 납기 준수, 재고 최소화, 셋업 시간 감소, 생산 비용 절감 등 다양한 목표를 고려한 다목적 최적화를 구현하고, 계획 담당자가 상황에 따라 목표의 우선순위를 조정할 수 있는 유연한 인터페이스를 제공합니다.

다양한 변동 요인과 불확실성에 대응하기 위한 시뮬레이션 및 시나리오 분석 기능을 구현합니다. 수요 변동, 자재 납기 지연, 설비 고장, 인력 변동 등 다양한 이슈 발생 시 그 영향을 즉각적으로 시뮬레이션하고, 최적의 대응 방안을 도출할 수 있는 기능을 개발합니다. 사용자가 직관적으로 다양한 'what-if' 시나리오를 정의하고, 그 결과를 핵심 KPI를 기준으로 비교할 수 있는 인터페이스를 구현합니다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 계획의 리스크와 불확실성을 정량화하고, 계획 달성 확률과 신뢰 구간을 제공합니다. 특히 핵심 변수의 변동이 최종 결과에 미치는 영향을 분석하는 민감도 분석 기능을 통해, 리스크 요인의 우선순위를 식별하고 집중 관리할 수 있도록 지원합니다. 또한 생산 계획의 변경이 연관 영역(자재 소요, 인력 계획, 물류 등)에 미치는 파급 효과를 종합적으로 시뮬레이션하여, 전체적인 영향을 고려한 의사결정이 가능하도록 합니다.

PlanAI를 ERP, MES, SCM 등 기존 시스템과 원활하게 통합하고, 계획 프로세스를 자동화합니다. 데이터 수집, 계획 수립, 결과 전파, 실행 모니터링 등 전체 계획 사이클에 걸친 워크플로우를 설계하고 자동화합니다. 기존 시스템과의 실시간 또는 배치 방식의 데이터 연계를 위한 인터페이스를 개발하고, 데이터 동기화 메커니즘을 구현합니다. 계획 승인, 예외 처리, 이슈 관리 등의 비즈니스 프로세스를 시스템에 내장하여, 계획의 일관성과 투명성을 확보합니다. 특히 계획과 실행 간의 피드백 루프를 구축하여, 실제 생산 실적과 계획의 차이를 지속적으로 모니터링하고 계획 정확도를 개선하는 학습 체계를 마련합니다. 또한 사용자 역할과 권한에 따른 맞춤형 알림, 대시보드, 보고서 등을 제공하여, 계획 가시성을 높이고 협업을 촉진합니다.

PlanAI 시스템의 효과를 측정하고 지속적으로 개선하기 위한 성과 관리 체계를 구축합니다. 수요 예측 정확도, 계획 준수율, 납기 준수율, 재고 수준, 설비 가동률 등 핵심 성과 지표(KPI)를 정의하고, 이를 지속적으로 측정하고 분석하는 대시보드를 개발합니다. 계획과 실적 간의 차이를 체계적으로 분석하는 Plan-Actual 분석 기능을 구현하여, 차이의 원인을 규명하고 개선 방안을 도출합니다. 예측 모델의 성능을 정기적으로 평가하고 재훈련하는 자동화된 절차를 마련하여, 시간이 지남에 따라 예측 정확도가 지속적으로 향상되도록 합니다. 사용자 피드백을 수집하고 반영하는 체계를 구축하여, 시스템의 사용성과 기능을 개선합니다. 또한 비즈니스 환경이나 전략의 변화에 맞춰 계획 프로세스와 파라미터를 유연하게 조정할 수 있는 거버넌스 체계를 수립하여, 시스템이 기업의 변화하는 요구에 지속적으로 부응하도록 합니다.