기업의 다음 선택을, 먼저 시뮬레이션합니다.
연구 데이터와 ERP를 기업의 비용 구조로 연결합니다. HED-G Quant는 구매·재고·자금 조달의 상호작용을 시뮬레이션해, 어디서 비용을 줄여야 하는지 판단을 돕습니다.
기업의 운영 데이터
각 선택이 만드는 총비용을 비교
01 / 현장에서 찾은 문제
절감의 기회는 공정 밖에 있었습니다.
한 금속 제조기업은 품목별 생산비를 1~2% 줄이는 방안을 검토하고 있었습니다. 연구소에 AI-IRIS를 도입한 뒤, 연구 데이터와 ERP를 함께 분석하면서 다른 비용이 드러났습니다.
원자재를 사기 위해 빌린 자금. 그 이자 비용이 핵심이었습니다.
원자재 수요, 구매 일정, 은행 차입을 하나의 온톨로지로 연결했습니다. 그 결과 금융비용 조정이 개별 품목의 생산비 개선보다 더 큰 절감 기회가 될 수 있다는 판단에 도달했습니다.
- 01
연구에서 수요로
AI-IRIS에 축적된 연구 데이터를 원자재 수요와 연결
- 02
수요에서 자금으로
ERP의 구매·재고·차입 데이터를 함께 분석
- 03
자금에서 의사결정으로
구매와 자금 조달 조건을 시뮬레이터로 비교
현재 과거 데이터 백테스트와 예측을 진행하고 있습니다. 본 사례는 절감 기회를 발견한 과정이며, 실현된 절감액을 의미하지 않습니다.
02 / 판단의 구조
하나의 선택이 바꾸는 비용을 함께 봅니다.
구매를 앞당기면 단가가 낮아져도 재고 보유 기간과 이자 부담은 늘 수 있습니다. HED-G Quant는 이처럼 연결된 영향을 다루는 기업용 시뮬레이터입니다.
구매비용
단가 · 물량 · 구매 시점
금융비용
차입 규모 · 금리 · 기간
보유비용
재고 수준 · 보관 기간
부족비용
납기 지연 · 공급 차질
공급·금융·물류 등 경제 주체의 행동과 상호작용을 모델링합니다. 기업 데이터에 기반한 시나리오를 과거 기록으로 검토하고 이후의 변화를 예측합니다.
분석 항목은 원자재 조달 사례의 구성 예시입니다. 비용 모델과 제약 조건은 기업 환경에 맞춰 정의합니다.
03 / 시나리오 탐색
조건이 바뀌면, 판단도 달라집니다.
검토할 조건을 선택해 어떤 데이터와 비용을 함께 살펴보는지 확인하세요.
지금 살 것인가, 필요할 때 살 것인가?
바꾸는 조건
- 수요 발생 시점
- 예상 구매 가격
- 원자재 입고 일정
함께 검토할 영향
- 선구매에 따른 가격 조건
- 재고 보유 기간과 차입 이자
- 납기와 공급 안정성
가격상의 이점이 더 오래 보유하는 비용까지 상쇄하는가?
기능 이해를 위한 시나리오 예시입니다. 실제 고객 데이터나 실시간 시뮬레이션 결과가 아닙니다.
04 / 도입과 확장
연구실의 데이터에서, 경영의 판단까지.
HED-G Quant
온톨로지로 연결한 데이터를 바탕으로 비용 구조를 분석하고 시나리오를 비교합니다.
MEEA 로직 기반 백테스트와 예측을 진행하고 있습니다.
사람의 승인을 거친 ERP 초안 생성과 실행 이력 연결을 계획하고 있습니다.
우리 기업은 어디서 비용을 줄일 수 있을까요?
현재의 업무 흐름, 연결할 데이터, 검토할 의사결정을 함께 살펴봅니다. 한 가지 문제에서 시작해 시뮬레이션 범위를 구체화하세요.
대면 상담 요청하기업종·현재 ERP·검토하고 싶은 비용 항목을 알려주세요.