Machine Learning-Based Pallet Demand Forecasting Model

파렛트는 유통물류 산업에서 필수적인 자원으로 효율적인 파렛트 수요 관리는 비용 절감과 운영 최적화에 있어 중요한 역할을 한다. 특히 물류 네트워크의 복잡성이 증가함에 따라 파렛트의 수요를 정확히 예측하는 것은 더욱 중요해지고 있다. 그러나 현재까지 파렛트 수요 예측과 관련된 체계적이고 데이터 기반의 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 기계학습 기법을 활용한 파렛트 수요 예측 모델을 제안한다. 본 논문에서는 파렛트 관련 다양한 데이터 칼럼을 바탕으로 수량 패턴을 분석하고, 예측 정확도를 높이기 위해 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한, 데이터 특성을 반영한 최적화 과정을 통해 모델의 성능을 향상시켰다. 예측 실험 결과, 파렛트의 특수성을 고려한 제안된 모델은 높은 예측 정확도를 보였으며, 이는 파렛트 유통 관리의 효율성을 크게 향상시키고 물류 운영의 비용 최적화에 실질적으로 기여할 수 있음을 확인하였다.