재고 파일 업로드

현재 재고 엑셀 파일을 업로드하여 발주 분석을 시작합니다

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또는 클릭하여 파일 선택

지원 형식: .xlsx, .xls

필수 입력 데이터

부품번호 현재재고수량

시스템 설정

ML 모델 관리 및 시스템 데이터 설정

ML 모델 관리

저장된 모델 정보 확인 중...

* data/output_panta 폴더의 5년치 출고 데이터를 사용하여 학습합니다.
* 학습된 모델은 안전재고 및 수요 예측에 사용됩니다.
* 새로운 출고 데이터를 추가했을 때만 다시 학습하세요.

발주요망 리스트

안전재고(SS) 및 재주문점(ROP) 기준 발주 필요 부품

기존 방식

Before
총 발주량 -
발주 부품 수 -
품절 위험 부품 -
세트 가용률 -

ML 추천

After
총 발주량 -
발주 부품 수 -
품절 위험 부품 -
세트 가용률 -
부품번호 부품명 현재재고 SS 재주문점 부족수량 추천발주량 분류 산출근거

대리점 발주 요청

대리점에서 요청한 발주 목록을 확인하고 발주요망 리스트에 반영합니다

~
대리점명 부품번호 수량 신청일 상태 관리
대리점 발주 요청이 없습니다.

🏪 대리점 재고 업로드

대리점에서 조회할 수 있는 현재 재고를 업로드합니다

재고 파일 업로드

엑셀 파일(.xlsx, .xls)을 드래그하거나 클릭하여 업로드

필요 컬럼: 품번, 품명, 규격, 재고단위, 기말재고(관리)

📊 업로드 정보

아직 업로드된 재고가 없습니다. 파일을 업로드하면 대리점에서 재고 조회가 가능합니다.

엔진모델별 세트 부족 현황

BOM 기반 오버홀 세트 가용성 분석

AI 분석 리포트

LLM 기반 추천 근거 및 인사이트

AI 분석 리포트

원하는 분석 유형을 선택하여 심층 리포트를 생성하세요.
분석에는 약 10~30초가 소요될 수 있습니다.

발주 전략 설정

계산 파라미터를 실시간으로 조절하여 최적의 발주량을 시뮬레이션합니다

예상 총 발주 품목 0
예상 총 부족 수량 0
엔진 세트 충족률 0%

🚚 리드타임 & 서비스 수준

14일
해외 발주 표준 리드타임을 설정합니다 (기본 14일)
1.5
2.0

🔍 수요 필터링 기준

10개
연간 수요가 이 값보다 적으면 발주 대상에서 제외 (ECU/세트 제외)
2회

⚙️ 엔진 세트 가용성 목표

2세트
상시 보유하고자 하는 엔진 모델별 오버홀 세트 수입니다