SW 경진대회 출품작(Forestore)

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👋 Project Overview

Forestore는 재고 관리의 어려움으로 인해

• 매진되어 소비자가 필요할 때 물품이 없거나
• 많은 물품이 남아 폐기해야하는 경우

를 효과적으로 해결하기 위해 만들어진 재고량 예측을 통해 재고 관리를 효율적으로 할 수 있는 서비스입니다.

📖 Table of Contents

1. Features
2. Flow Chart
3. Expectation
4. Getting Started

✨ Key Features

• 예상 재고 소진 시기 확인(그래프 또는 수치로 확인 가능)
• 원하는 품목 검색
• etc...

🛠️ Flow Chart

Forestore는 재고량 예측을 통해 재고 관리를 효율적으로 할 수 있는 서비스입니다.
주기적으로 모델이 실시간 데이터를 기반으로 예측하며, 사용자는 모델이 업데이트 해둔 '예측된 재고량'을 확인할 수 있습니다.

✨ Expectations

👍 서비스 부분

• 마트 점주 매진되어 판매를 못하거나 폐기할 품목이 줄어들어 매출 및 마트 운영 만족도가 증가하며, 소비자 역시 매진으로 인한 소비를 못하는 문제를 해결할 수 있어 만족도가 증가하게 됩니다.
• 소, 도매에 모두 도입하여 자동 발주 기능까지 확장 가능하며 마트 운영, 즉 무인 운영 및 효과적인 재고 관리가 가능합니다.
• 재고량 데이터 뿐만 아니라 다양한 시계열 데이터에 쉽게 적용할 수 있어 확장성이 매우 뛰어납니다.

🤝 모델 부분

• LSTM에 강화학습을 더한 모델이기 때문에, LSTM이 학습한 패턴을 바탕으로 강화학습을 통해 예측하게 됩니다. 따라서, 변동적인 현실의 데이터에 보다 높은 성능을 보일 수 있습니다.
• RL-LSTM의 구조는 복잡한 시간적 패턴에서 최적의 행동을 학습할 수 있어 다양한 실세계 시나리오에서의 활용이 가능합니다.
• 환경에 적응하는 SAC 알고리즘을 통해 다른 시계열 데이터로 학습한 모델로 다른 데이터 세트를 예측할때 높은 성능을 가져 접목성에서 우수합니다.

🚉 Client

• python 3.8.10
• streamlit

🤖 ML(재고량 예측)

• python 3.8.10
• tensorflow
• torch

🏃 Getting Started

아래 링크에서 서비스를 만나보실 수 있습니다.
https://myongjimart.streamlit.app/