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주식회사 임팩티브에이아이의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

○ (주)임팩티브에이아이(이하 임팩티브AI)는 '수요예측 AI'에 대한 연구 및 서비스 제공을 하는 AI 기업으로, 기업의 판매 데이터, 재고 데이터, 원자재 가격 데이터 등을 외부 환경 변수 데이터와 결합, 분석하여 미래 판매량과 최적의 가격을 추출하는 인공지능 알고리즘을 자체 개발하여 상용화하였음○ 대표 서비스는 1) 수요기업이 보유한 과거 판매량 데이터와 해당 판매량에 영향을 미치는 다양한 외부 변수를 조합하여 미래 6개월의 판매량을 예측하는 '딥플로우 포어캐스트(Deepflow Forecast)' 서비스, 2) 철광석, 구리, 알루미늄, 대두, 배추 등 원자재의 가격 정보를 바탕으로 향후 6개월의 미래 가격을 예측하는 '딥플로우 머터리얼즈(Deepflow Materials)'가 있음○ 현재 풀무원, 한미사이언스, 동국산업 등 20여 개 기업에 해당 서비스를 제공하고 있으며, 고객사가 보유한 자체 내부데이터와 임팩티브AI에서 자체 구축하여 관리하는 외부환경 변수 데이터를 가공하고 분석 결과를 도출하여 서비스하고 있음○ 동사는 예측과 관련된 44개의 특허를 출원하여, 기술력을 인정받고 있으며 2024년 과기부 장관상, 중기부 장관상 등의 정부 부처상을 받았고, 대한민국 인공지능 대상, SBA 데모 데이 대상 등 각종 민간기업에서 주최한 시상식에서도 괄목할 성과를 보임

기업한글명

주식회사 임팩티브에이아이

도로명주소

경상북도 포항시 북구 흥해읍 한동로 558

등록일

2025-01-22

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=3678102273&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

솔루션 명서비스 명세제공 방식Deepflow Forecast상품 수요예측 및 재고 관리 최적화기업 내부 판매/재고 데이터와 해당 데이터와 연관된 외부 환경 변수 데이터를 가공, AI 학습하여 최적 발주량 예측Deepflow Materials원자재 소요량 및 가격 예측기업이 필요로하는 원자재와 관련된 거시 경제 데이터 및 산업 특화 데이터 등을 활용한 원자재 구매 시점 예측

상세주소

(한동대학교) 창업보육센터 406호

설립일자

2021-07-12

실적(요약)

○ 데이터바우처 사업 및 예측 데이터 분석/생성 프로젝트 수행 다수 - 본 공급기업은 대기업, 중소 중견기업 등 다양한 산업군의 데이터를 AI 기반으로 가공, 분석하여 예측 데이터값을 생성/납품해 왔음 - 또한 2024년 2개의 데이터바우처 사업 및 다양한 정부 정책 사업을 수행하였음○ 민간기업(B2B) 대상 실적 - 아래는 민간 B2B 기업 대상 솔루션 공급/데이터 구축 서비스 제공/수요예측 컨설팅에 대한 주요 래퍼런스임? 사업명 거래처명계약 기간사업내용사업금액 (백만원)성과Deepflow 솔루션 공급한미사이언스24.05~24.11.일반의약품 판매량 예측 및 재고 최적화 196재고과잉 32.5% 절감, 재고 비용 24.8억원/월 절감Deepflow 솔루션 공급풀무원24.05~24.12.대두 원자재 가격 및 소요량 예측330최대 98% 정확도로 대두 가격 예측Deepflow 솔루션 공급동국산업24.07~24.12철광석 원자재 가격 및 소요량 예측350재고 과잉 32.2% 절감, 재고 비용 210억원/월 절감Deepflow 솔루션 공급신일PNS23.4~23.10.Deepflow 기술 활용, 포장재 판매 데이터 가공을 통한 수요예측175과잉재고량 31.06%절감, 재고부족량 29.03%절감, 작업효율성 25% 향상Deepflow 솔루션 공급서울향료22.9~22.12.국내 No.1 향료회사, 1,500개 향료에 대한 소요량 및 재고 예측 데이터 공급100매월 15일 소요되는 발주산정작업 7분만에 처리, 사용자 보다 정확도 90% 향상Deepflow 솔루션 공급OCMG(베트남)22.9~22.12.베트남 의류회사에 Deepflow 예측 AI 데이터 공급 50제품 판매량 예측 및 재고량 예측 기능으로 재고부족 80% 감소Deepflow 솔루션 공급 POCINNOVINE (인도네시아)22.9~22.12.Deepflow 기술 활용, 인도네시아 푸드코드사업에 맞춤화된 수요예측 값 생성 모델 공급20푸드코트의 매뉴별 데일리 주문량 예측해 사전적 준비 체제 가동D

유지보수(후속지원)전략(요약)

1. 정기적인 AI 모델 성능 점검 ○ 주기적으로 데이터를 검수하고, 월별로 제공되는 예측 데이터에 대한 정확도 및 신뢰도를 모니터링함 ○ 수요기업 대상으로 데이터 활용성, 사용성에 대한 점검을 실시하여 실제 업무에 적절히 적용되고 있는지에 대해 점검하고, 부족한 부분에 대해서는 보수 작업 수행2. 멀티 채널 커뮤니케이션 ○ 이메일, 슬랙(Slack) 등의 커뮤니케이션 채널을 통해 고객 문의사항에 대해 영업일 1일 이내에 신속히 대응 ○ SW 오작동 및 데이터 오류 등으로 인한 재처리 필요시 주말에도 대응 가능한 긴급 지원 핫라인 구축 ○ 월별 정기 미팅 및 보고로 진행 상황을 수요기업과 투명하게 공유하고 피드백 수취하여 완전무결한 사업 수행3. 후속 지원 ○ 데이터바우처 종료 이후 1년간 예측 데이터에 대한 모니터링을 진행하며 유의미한 인사이트가 지속적으로 도출될 수 있도록 관리 ○ 예측 데이터에 대해 고객사로부터 피드백 받고 지속적인 개선이 이뤄지도록 조치. 1년 이후에는 당사 협의된 금액으로 모니터링 및 개선 작업 실시

주요서비스 상세정보(요약)

○ 수요기업의 내부 데이터 기반 예측 데이터 분석/생성 솔루션 '딥플로우(Deepflow)' - 딥플로우는 수요기업이 판매/재고 관리하는 비즈니스의 위험을 선제적으로 관리하고, 기회 요소를 극대화하기 위한 데이터 분석 서비스임 - 수요기업이 보유한 데이터를 기반으로, 향후 미래(6개월)의 판매량을 예측하거나 수요기업 제품 제조에 필요한 원자재의 미래 가격을 예측하여 적절한 구매시점에 최적의 비용으로 원자재를 구입해 기업의 수익성을 극대화할 수 있도록 지원함 - 이 기술은 신제품 성과예측, 판매/재고관리 최적화, 가격 최적화 등 기능을 포함하며 고객사의 요청에 맞는 예측 데이터 값을 고객사에 맞춤화된 방식으로 제공하고 있음○ 제공 절차절차상세 내용(1) 데이터 전방위 수집 및 통합- (내부데이터) 수요기업 ERP 데이터에서 핵심 피처 추출(예: 날짜, 제품ID, 카테고리, 가격, 판매량 등)- (환경데이터) 임팩티브AI에서 크롤링하고 있는 5만여 개의 외부 환경 데이터 풀에서 수요기업의 산업과 품목에 적절한 데이터를 추출. (예: 계절 및 날씨 변수, 금리, 주가지수, 물가와 같은 거시경제 지표 등 데이터) 필요시 수요기업과 협의 하에 외부 데이터 구매도 가능- (증강데이터) 모델링 성능을 높이기 위하여 데이터 공학적으로 데이터 증강/합성기술 적용해 데이터의 양과 질을 향상- (데이터 통합) 다양한 소스로부터 수집한 데이터를 모델링이 가능한 표준 데이터로 통합하며 데이터 완전성, 적합성, 정확성, 유효성 등 충족하도록 준비함(2) 데이터 전/후처리 및 수요패턴 탐색- 수요기업 데이터 통합 이후 원활한 모델링 위해 데이터 전/후처리 진행- ADI(Average demand interval) 및 CV(Coefficient of variation) 등 통해 품목별 수요패턴 분석 및 적정 모델링 방향 도출: <ADI-CV 분석>은 데이터 패턴을 파악하는 데 사용되는 도구. ADI는 수요 발생의 평균 간격을, CV는 수요의 변동성을 나타내는 통계적 측정치

카테고리구분

전처리,분석,생성·수집,자동화

품질확보전략(요약)

1. 수요기업과 품질 기준 협의 및 평가 절차 이행 ○ 원천 데이터 수집 단계부터 가공, 모델링, 결과 도출에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 품질 평가 절차를 수행함 ○ 수요기업과 사전에 품질 목표를 협의하고, 모델 학습 후 해당 평가 기준에 미달 시 데이터 및 모델을 재점검하여 재학습하는 절차를 수행하여 결과물의 완성도 보완 ○ 임팩티브AI는 자체 자동화 프로세스를 통해 모델 학습 기간을 획기적으로 단축하고 있기 때문에, 사업 수행 기간 내에 여러 차례의 품질 검증 및 모델 재학습이 가능함 ○ 납품 전, 내부 전문가의 검토를 거치고 수요기업과의 검증 절차에 따른 결과물의 품질을 최종 확인함2. 품질 확보 방안 및 제공 요소 ○ 정량적 성능 지표 설정 및 모니터링 : MAPE, RMSE 등 적절한 평가 지표 선정 ○ 데이터 가공을 위한 AI 모델 검증 및 안정성 확보 : 초기 단계부터 성능에 대해 수요기업 공유 ○ 가공 데이터 품질 관리 : 이상치 제거, 결측치 처리, 외부 변수 정제 및 연동 ○ 설명 가능성 및 투명성 강화 : 데이터 가공 결과에 대한 변수 영향도를 AI 모델로 파악 및 해석. 데이터 결과에 대한 신뢰도 보증3. 공인 시험기관을 통한 품질 인증 ○ 당사는 공인된 데이터 품질 인증 기관을 통해 우리의 데이터 가공 서비스가 엄격한 품질 기준과 절차를 준수하고 있음을 인증받고 있음 ○ 정기적으로 품질 검증을 실시하여 서비스의 신뢰성을 보증하며, 인증 결과를 수요기업에게 투명하게 공개할 계획

활용사례(요약)

활용사례 1) 수요기업 판매 제품의 미래 판매량 예측○ 수요기업의 기존 판매 데이터를 기반으로 앞으로의 판매 수요가 어떻게 흘러갈지 예측○ 예측된 데이터를 바탕으로 재고를 관리하며, 재고가 불필요하게 과잉되거나 혹은 부족하여 판매기회를 놓치는 일이 없도록 최적화하여 관리활용사례 2) 원자재 가격 예측으로 최적의 구매 시점 관리○ 수요기업 제품 제조에 소요되는 다양한 원자재(선물거래소 상장 원물 - 철, 구리, 알루미늄, 원유, 대두 등)의 미래 가격을 예측○ 수요기업에서는 어느 시점에 원자재 재고를 확보해야 조금 더 저렴한 가격에 구매를 할 수 있을지 의사 결정 과정에 참조기대효과 1) 불필요한 재고 과부족 절감으로 영업이익율 향상○ 예측 데이터를 기반으로 최적의 재고 수준을 유지하고 구매 시점 의사 결정을 통해 손실 비용을 최소화하며, 기업의 재무 건전성을 전체적으로 향상시킬 수 있음기대효과 2) 판매 프로모션, 마케팅 의사 결정을 고도화하여 판매 성과 증진○ 앞으로 예상되는 판매 추이에 따라 마케팅 비용을 선택과 집중하여 투입할 수 있도록 의사 결정할 수 있으며, 이를 통해판매 성과를 극대화할 수 있음