Skip to content
1. 금주 진행 사항
- 데이터 분석 기반 ‘스마트 발주 권고’ 알고리즘 구현
- 기능 정의: 누적된 폐기 데이터를 분석하여, 요일별로 폐기 발생 가능성이 높은 품목에 대해 사전에 발주 수량 조절을 권고하는 지능형 시스템 구축.
- 기술적 구현:
- 요일별 폐기 패턴 추출:
DAYOFWEEK() 함수를 활용해 폐기된 상품들의 요일 데이터를 수집하고, 특정 요일에 집중적으로 폐기가 발생하는 상품을 필터링함.
- 능동적 경고 메시지 생성: 분석된 데이터를 바탕으로 “특정 요일에 폐기가 집중되었습니다. 발주 수량을 줄이십시오”와 같은 구체적인 경영 지침(Warning Message)을 생성하는 API 개발.
- 데이터 정합성 보장을 위한 DB 구조 고도화
- 기능 정의: 검수 및 판매 시 데이터의 개별 관리를 통해 분석의 정확도를 높임.
- 구현 내용:
- 데이터 개별화(Atomicity): 검수 완료 시 수량(quantity)을 통으로 저장하지 않고, 각 상품을 낱개(1개 단위)로 쪼개어 저장함으로써 판매 및 폐기 처리 시 데이터 추적성을 강화함.
- 상태 관리 자동화:
created_at과 updated_at 타임스탬프를 활용해 일일 판매/폐기 실적을 날짜별로 정확히 조회할 수 있는 쿼리 로직 최적화.
- 실무 시나리오 기반 테스트 데이터 구축
- 수행 내용: 알고리즘의 정확도를 검증하기 위해 참치, 제육, 스팸마요 등 주요 상품군에 대해 의도적인 폐기율(0%~80%)을 가진 가상 데이터를 생성하여 분석 엔진 테스트 수행.
2. 실무 시나리오 테스트 결과
- 분석 결과: ‘전주비빔 삼각김밥’의 폐기율이 80%에 달하는 패턴을 시스템이 정확히 포착함.
- 시스템 피드백: “경고: [전주비빔 삼각김밥]은 화요일에 집중 폐기되었습니다!”와 같은 경고 알림이 정상 출력됨을 확인하여, 실제 점주의 발주 판단에 기여할 수 있음을 검증함.
3. 향후 계획
- 발주 경고 UI 시각화 및 인터페이스 통합
- 현재 텍스트 데이터 형태인 발주 권고 메시지를 실제 발주 검수 화면(
inspectSection) 상단에 알림 바 형태로 시각화하여 점주의 접근성을 높일 예정.