챗GPT로 재고관리: 경제적 주문량(EOQ) & 재고회전율 구하기

앞으로는 생성형 인공지능을 잘 활용하는 사람이 회사가 주목하는 인재가 될 것이라는 말이 나오고 있어요. 재고 관리 분야에서도 예외는 없어요. 생성형 인공지능을 똑똑하게 활용하면 업무의 효율을 크게 높일 수 있으니까요. 박스히어로 블로그에서도 챗GPT를 활용해 비즈니스의 성과를 높이는 방법을 소개해 드린 적이 있는데요. 이번에는 한 걸음 더 나아가서 챗GPT로 재고 관리에서 자주 쓰이는 지표를 자동으로 계산하는 방법을 알려드리려고 해요. 재고 관리의 어려움을 덜어줄 챗GPT 사용법, 지금부터 집중해 주세요!

챗GPT로 계산하는 재고 관리 지표

챗GPT는 여러 작업에 능숙하지만, 특히 공식을 처리하는 데 뛰어난 능력이 있어요. 수학 공식은 엄격한 규칙과 논리적 흐름을 따르기 때문에 챗GPT가 답을 도출해 내기 더 쉽거든요. 게다가 수많은 데이터를 학습한 챗GPT는 다양한 공식을 응용할 수 있는 능력을 갖추기도 했답니다. 

오늘은 재고 관리에 쓰이는 여러 지표 중에서 공식을 활용해 값을 도출해야 하는 대표적인 지표 2가지를 계산해 보려고 해요. 바로 경제적 주문량과 재고 회전율입니다. 챗GPT에게 계산을 요청하기에 앞서, 두 지표를 구하는 공식을 간단히 살펴볼게요.

경제적 주문량

경제적 주문량(Economic Order Quantity, EOQ)은 구매 비용과 재고 유지 비용을 최소화하는 주문량을 말해요. 수요를 감당하면서 동시에 총비용이 가장 적게 드는 최적의 주문량을 찾는 것이 핵심이죠. 경제적 주문량을 구하기 위한 공식은 다음과 같아요.

• 연간 수요량(D): 1년 동안 발생하는 수요량
• 주문 비용(S): 1회 주문할 때마다 발생하는 고정 비용
• 단위당 연간 재고 유지 비용(H): 제품 1개를 1년 동안 보관하는 데 드는 평균 비용

주기적으로 경제적 주문량을 계산해 두면, 재고 부족으로 인한 품절과 과재고로 인한 높은 재고 유지 비용 모두를 효과적으로 줄일 수 있어요. 1회 주문 비용이 높다면 EOQ를 늘려 주문 횟수를 줄이는 것이 경제적이고, 재고 유지 비용이 높다면 EOQ를 줄여 총비용을 낮추는 것이 효율적이에요.

재고 회전율

재고 회전율(Inventory Turnover Ratio)은 특정 기간에 재고가 몇 번 소진되고 보충되는지를 나타내는 지표예요. 이 지표를 통해 재고 관리가 얼마나 효율적으로 이뤄지고 있는지를 평가할 수 있죠. 재고 회전율을 구하는 공식은 다음과 같아요.

• 매출원가: 해당 기간에 판매된 제품의 구매(또는 생산)에 든 총비용
• 평균 재고수준: 해당 기간의 기초재고와 기말재고의 평균

일반적으로 재고 회전율이 높으면 효율적인 재고 관리가 되고 있다고 봐요. 반면, 재고 회전율이 낮으면 재고 유지 비용이 높아지고, 제품 손상, 유통기한 초과 등으로 인한 손실을 유발할 수 있죠. 재고회전율을 계산할 때는 매출원가 대신 출고량, 평균 재고수준 대신 기간 내 평균 재고량을 활용하기도 해요.

챗GPT 프롬프트 예시

자, 이제 챗GPT에게 경제적 주문량과 재고 회전율을 계산해달라고 요청해 볼까요? 챗GPT는 사용자의 질문까지 학습하므로 필요한 정보를 담아서 최대한 상세하게 물어보는 것이 좋아요. 바로 이렇게요!

그럼, 챗GPT는 이런 답을 제공해 줄 거예요!

복잡하고 어려운 계산도 챗GPT와 함께라면 정말 쉽고 간단하죠? 더 궁금한 점이 있다면 “평균 재고수준을 줄이려면 어떻게 해야 할까?”, “수요 예측을 개선하는 방법을 알려줘!” 등의 질문을 이어가 보세요. 재고 관리 전략을 세우는 데에도 챗GPT는 훌륭한 도움을 제공할 거예요.

챗GPT를 잘 활용하면 어려운 재고 관리 공식도 쉽고 간단하게 적용할 수 있어요. 하지만 챗GPT도 어렵게 느껴진다면, 박스히어로에서 챗GPT보다 쉽고 간편한 재고 분석 기능을 활용해 보세요! 입고, 출고, 구매, 판매 과정에서 기록된 정보를 바탕으로 재고를 자동 분석하고, 순이익, 이익률, 재고회전율, 예상재고소진일수, 매출총이익, 출고 부진 제품 등의 간단한 지표들을 확인할 수 있답니다.

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