Automatic reordering has been an old grudge in supermarket chain stores. It may be accomplished by adequate inventory control model and accurate sales forecasting. But there exists a substantial gap between theory and practice in inventory management. Moreover store personnels have difficulties in sales forecasting under various constraints, especially when considering price demand interaction and other irregular factors such as advertising, in-store display, competitor response, calendar variation and weather. Because merchandise reordering is performed on a regular day-to-day basis, we need timely solution than an "optimal," usually time consuming solution. In this regard heuristic methods are preferrable. Electronic-Point-of-Sale (EPOS) allows maintainning perpetual inventories on each item based on timely item movement information. Therefore, the experts' knowledge and data from EPOS can be incorporated into building automatic store reorder system.
In this thesis an architecture of knowledge-based store inventory control system for supermarket chain, ISICS (Intelligent Store Inventory Control System), is proposed. We classify merchandise based on the merchandise classification scheme, markup and turnover. We also classify stores based on the demographic characteristics of market area and competition level. Thus merchandise characteristics and store characteristics can be reflected in knowledge base. Matching in ISICS follows top-down approach using hierarchy of such merchandise and store classification. A prototype ISICS has been developed in the UNIK (Unified Knowledge) and LISP environment on IBM PC.
자동발주 시스템은 수퍼체인업계의 오랜 숙원이며, 그 가능성 여부는 논란의 대상이 되어 왔다. 자동발주는 적절한 재고모형과 정확한 판매예측을 통하여 달성 될 수 있다. 적절한 재고모형과 관련하여 재고관리의 이론과 실행에는 큰 간격이 있다. 또한 판매예측과 관련하여서는 실제로 발주업무를 수행하는 점포의 상품담당자들은 판매에 영향을 미치는 여러 요인들을 고려한 판매예측에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이러한 판매예측의 제약조건으로서 특히 중요한 것으로는 가격할인, 광고, 점내 진열, 경쟁점의 행동, 계절적 변화, 날씨변화 등을 들 수 있다.
수퍼마켓의 상품발주는 다종의 상품을 대상으로 매일 수행하는 작업이기 때문에, 시간이 많이 소요되는 최적의 해법보다는 빠른 시간 안에 적절한 해답을 요한다. 따라서 자동발주 시스템을 구현하기 위하여는, 주어진 서비스율을 만족시키는 적절한 재고관리 모형과 전문가 시스템을 이용한 판매예측을 결합한 탐색적 해법을 고려할 수 있다. 최근에 수퍼업계에의 POS 시스템 도입으로 단품별 재고관리를 할 수 있게 되었다. 그러므로 머천다이징 전문가의 지식을 이용한 전문가 시스템과 POS 시스템의 데이타를 사용하여 수퍼체인 점포의 자동발주 시스템 개발을 모색할 수 있게 되었다.
이 연구에서는 전문가의 지식을 이용한 상품가격결정 시스템과, 위에 언급한 판매에 영향을 미치는 요인을 판매예측에 고려한 재고관리 시스템인 ISICS (Intelligent Store Inventory Control System)로써 발주량을 자동으로 산정하는 방법을 모색하였다.
상품은 소비자지향적 상품분류법과 이익율, 회전율 등에 의한 분류를 하였다. 점포는 상권의 소비자 특성과 경쟁상황에 따라 분류하였다. 이러한 수퍼체인의 머천다이징 전문가들이 사용하는 분류체계를 이용하여 상품의 특성과 점포의 특성이 가격설정 및 판매량 예측에 관한 지식에 반영될 수 있도록 하였다. 추론과정에서는 분류체계의 상위에 위치하는 지식이 하위 지식의 지침으로 활용되는 하향식 추론을 사용하였다. 프로토타입인 ISICS는 UNIK와 LISP 언어를 사용하여 IBM PC 환경하에서 구현하였다.
