프로젝트 배경 1. 문제점 생산 계획이 경험치 중심으로 이뤄져 정확한 수요 예측이 어려움 자재 낭비 또는 납기 지연이 반복 발생해 비용 증가 유발 기존 Excel 기반 수기 예측 방식은 자동화되지 않아 확장성 한계 2. 프로젝트 목표 과거 생산 데이터를 학습한 AI 기반 예측 모델 구축 시계열 예측 기반으로 월별 생산량 및 자재 수요를 정밀 예측 예측 데이터를 시각화해 관리자 의사결정에 도움을 주는 UI 설계 생산 계획 수립 정확도 향상을 통한 낭비 비용 최소화 3. 주안점 ARIMA 및 XGBoost 기반 예측 모델 비교 실험 및 성능 튜닝 실제 생산량과 예측값 간 오차율 분석 및 피드백 개선 구조 도입 대시보드 UI를 통해 관리자 편의성과 예측 신뢰도 확보 프로젝트 성과 생산 예측 정확도 87% 달성 도입 전 평균 예측 오차 36% ->도입 후 13%로 감소하며 자제 낭비 비용 약 25% 절감