XAI를 활용한 제조 공급망 데이터의 수주량 예측에 대한 연구 (A Study on Forecasting Order Quantity from Manufacturing Supply Chain Data using XAI)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 22권 / 8호 / 41 ~ 53페이지
· 저자명 : 정연수, 윤철희

초록

최근 몇 년 동안 제조 공급망에서 인공 지능과 기계 학습 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그러나 이러한 AI 모델은 의사 결정 과정의 투명성 부족에 따른 부작용이 있다. 그런 이유로 현재 설명 가능한 인공지능을 통해 이러한 문제를 해결하려는 노력이 이루어지고 있다. 본 논문은 제조 공급망 데이터를 이용하여 수요분석과 공급예측을 XAI 기법을 적용하였다. 세부적으로는 LIME 및 SHAP 기법을 적용하였으며, 실험 결과 XAI가 제조 공급망 데이터에 AI모델 이해, 의사결정 유효성, 알고리즘 신뢰성 향상에 효과적임을 확인하였다. 본 논문을 통해 제조 분야에서도 XAI의 적극적인 활용이 필요함을 발견하였으며, 향후 제조 공급망 관리에 새로운 가능성을 열어줄 수 있음을 시사하고 있다.

영어초록

In recent years, Artificial Intelligence(AI) and Machine Learning(ML) technologies have been rapidly advancing in the manufacturing supply chain. However, For this reason, there are now efforts to solve these problems with explainable Artificial Intelligence(XAI). This paper applies XAI techniques to improve the explainability of analytics and predictive models for manufacturing supply chain data. In detail, LIME and SHAP techniques were applied, and the experimental results confirmed that XAI is effective in improving AI model understanding, decision-making effectiveness, and algorithm reliability for manufacturing supply chain data. The experimental results of the paper suggest that active use of XAI is necessary in the manufacturing field, and suggest that it may open up new possibilities for future manufacturing supply chain management.

참고자료

· 없음