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자동발주 품질 개선기 — TFT와 Quantile Forecasting으로 품절률 16% 감소

문제2025년 상반기 특정 센터에서 품절이 급증했다. 기존 ML 모델(XGBoost, LGBM)이 할인행사 시 출하량 급증에 즉각 반응하지 못했다.
접근Temporal Fusion Transformer(TFT)로 시계열 시점별 중요도를 학습해 급변 이벤트에 대응. Quantile Forecasting으로 단일 값 대신 확률 구간을 예측해 품절 방지(상위 분위수)와 재고 최적화(하위 분위수)를 분리 제어했다.
결과자동발주 비중 2월 57% → 8월 77%. RMSE 11% → 3% 감소. 품절률 약 16.1% 개선.
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