본문/내용
1. 서론
수요의 불확실성이 존재하는 환경에서의 재고관리는 현대 물류경영의 핵심 과제 중 하나이다. 시장의 급변하는 소비 패턴과 글로벌 공급망의 복잡성으로 인해 정확한 수요 예측이 어려워지고 있으며, 이에 따른 재고 부족 또는 과잉 문제가 기업의 경쟁력에 직결되고 있다. 미국의 대표적 유통업체인 월마트는 2022년 기준 연간 재고 비용이 약 510억 달러로 전체 매출의 1. 9%에 달하며, 이 중 상당 부분이 수요 예측 실패에서 기인한다는 분석이 있다. 수요가 불확실할 때 재고관리 방식을 선택하는 것은 기업의 운영 효율성을 높이고 고객 서비스를 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 대표적인 방식으로는 안전재고(necessary safety stock) 적정 수준 설정, 수요와 공급의 유연성을 높이는 재고 모형 적용, 그리고 수요 변화에 신속히 대응할 수 있는 주문 및 공급 체인 전략을 도입하는 것 등이 있다. 이를 통해 수요 변동에 따른 예측오차를 보완하고, 재고 부족 또는 재고 과잉으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 특히 최근에는 빅데이터 분석과 인공지능(AI)을 활용한 수요 예측 기법이 발전하면서, 더욱 정밀한 재고관리 방안을 실현하고 있다. 예를 들…