[중앙이코노미뉴스 윤남웅] 한미사이언스 핵심 계열사인 헬스케어 유통 전문기업 온라인팜은 첨단 인공지능(AI) 전문기업 ‘임팩티브AI’와 협력해 AI 수요예측 솔루션 ‘딥플로우 포어캐스트(Deepflow Forecast)를 성공적으로 도입하고 실질적인 성과를 거뒀다고 밝혔다.

온라인팜은 이번 프로젝트를 통해 현재 약국가에서 판매 중인 한미약품의 일반의약품(OTC) 60여개 전 품목에 대해 AI 수요예측 솔루션을 적용했다. 딥플로우 포어캐스트는 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 의약품 판매 수요를 정확히 예측하고, 이를 기반으로 재고 관리 및 판매 전략을 최적화하는 혁신 솔루션이다.

이 솔루션은 향후 6개월 뒤까지의 품목별 월간 판매량을 80.1% 정확도로 예측했다. 예측모델 구축에는 600만건의 다양한 데이터가 활용됐으며, 그중 하나로 향후 6개월 뒤까지 224개 질병에 대한 환자수 예측 데이터를 적용했다. 이 환자수 예측 데이터는 96.5%의 높은 정확성을 나타내며 모델의 신뢰성을 뒷받침하는 핵심 요소로 작용했다.

이번 모델은 머신러닝 기반의 고급 예측 알고리즘을 통해 학습됐으며, 대규모 데이터를 정교하게 분석하고 다양한 변수 간의 복잡한 상관관계를 효과적으로 반영하도록 설계됐다. 이러한 접근 방식은 모델의 예측력을 극대화하고, 실제 데이터와의 높은 일치를 구현하는데 크게 기여했다.

특히 솔루션에는 예측 결과에 대한 설명 가능성(XAI, Explainable AI)이 구현됐다. 이는 각 의약품 품목의 판매량에 영향을 미치는 주요 변수와 그 기여도를 분석해 예측의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있게 한다. 예를 들어, 특정 계절적 요인이나 과거 판매 추세가 예측에 미치는 영향을 명확히 설명함으로써, 작업자가 결과를 더 잘 이해하고 이를 기반으로 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 지원했다.

올해 10월 실제 데이터를 바탕으로 한 시뮬레이션 결과, 딥플로우 포어캐스트를 도입한 이후 재고 관리 효율성이 크게 향상됐다. 재고 부족 및 과잉 문제가 눈에 띄게 줄어들었으며, 이를 통해 월간 재고 비용 절감 효과가 확인됐다. 또한, 판매량 예측과 발주량 산정과 같은 판매관리 업무 소요시간이 대폭 단축돼 업무 효율성이 크게 개선됐다.

온라인팜은 이번 AI 솔루션 도입을 통해 재고 비용 절감과 업무 효율화라는 ‘두 마리 토끼’를 잡는데 성공했다. 더불어 의약품 품절 문제를 조기 차단하고, 불용 재고를 방지하며 운영비용 절감의 토대를 마련했다.

온라인팜 관계자는 “첨단 AI 기술을 적극 도입해 의약품 공급망의 전반적인 효율성을 대폭 높였으며, 앞으로도 시장 변화와 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 최적의 운영 체계를 지속적으로 구축해 나가겠다”고 말했다.