[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,66 +1,231 @@
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id: wiki-2026-0508-finished-goods
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title: Finished Goods
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title: Finished Goods (제품 완성품)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-FIGO-001]
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aliases: [finished goods, FG, finished inventory, supply chain, MRP, ERP]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.85
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tags: [auto-reinforced, finished-goods, manufacturing, Supply-Chain, product-Management, value-chain]
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [supply-chain, inventory, manufacturing, erp, mrp, finished-goods]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: ERP / Supply Chain
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applicable_to: [Manufacturing, Logistics, Forecast]
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# [[Finished Goods|Finished Goods]]
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# Finished Goods
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "공급망의 종착지: 원료와 부품이 가공과 조립이라는 복잡한 가치 사슬을 통과하여, 최종 사용자가 즉시 사용하거나 구매할 수 있는 상태로 완성된 모든 제품의 총칭."
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## 매 한 줄
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> **"매 manufacturing 의 의 의 sale-ready inventory"**. Raw material → WIP → Finished Goods. 매 inventory turnover, 매 demand forecast, 매 safety stock 의 critical. 매 modern: 매 ML demand forecast + 매 real-time visibility.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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완제품(Finished Goods)은 제조 과정이 모두 완료되어 판매 대기 중인 재고를 의미합니다.
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## 매 핵심
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1. **가치 창출 단계**:
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* **Raw Materials**: 입고된 원자재.
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* **WIP (Work In Progress)**: 가공 중인 품목.
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* **Finished Goods**: 검수 완료 후 출고 대기 상태. (Quality [[Gates|Gates]]와 연결)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 자본이 묶여있는 상태이므로, 효율적인 재고 관리(SMC)를 통해 재고 회전율을 높이는 것이 경영 효율성의 핵심임.
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### 매 inventory tier
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- **Raw material**.
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- **WIP** (Work in Progress).
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- **Finished Goods** (FG).
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- **MRO** (maintenance, repair, ops).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 대량 생산을 통한 '재고 확보 정책'이 미덕이었으나, 현대 정책은 수요를 예측하여 실시간으로 생산하고 재고를 최소화하는 'Just-In-Time(JIT) 정책'으로 진화함(RL Update). ([[Efficiency|Efficiency]]와 연결)
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: 물리적 제품뿐 아니라 소프트웨어 및 AI 모델에서도 배포 준비가 끝난 '프로덕션 릴리스 정책'을 완제품의 관점에서 관리하며, CI/CD를 통한 '디지털 완제품의 연속적 배포 정책'이 표준이 됨. ([[Deployment-Strategy|Deployment-Strategy]]와 연결)
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### 매 metric
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- **Inventory turnover** = COGS / avg FG.
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- **Days of inventory** = 365 / turnover.
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- **Stockout rate**.
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- **Service level**.
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- **Carrying cost** (보관, capital, obsolete).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Quality Gates|Quality Gates]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Economic-Analysis|Economic-Analysis]], [[Deployment-Strategy|Deployment-Strategy]], [[Circular-Economy|Circular-Economy]]
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||||
- **Modern Tech/Tools**: ERP[[_system|system]]s, SCM software, Predictive demand forecasting (AI).
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### 매 strategy
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- **MTS** (Make-to-stock).
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- **MTO** (Make-to-order).
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- **ATO** (Assemble-to-order).
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- **ETO** (Engineer-to-order).
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- **JIT** (Just-in-time).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. **Demand forecast**: 매 ML.
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2. **Safety stock**.
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3. **Reorder point**.
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4. **EOQ** (Economic Order Quantity).
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5. **ABC analysis**: 매 80/20 importance.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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### Inventory turnover
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```python
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def turnover(cogs_year, avg_inventory_value):
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return cogs_year / avg_inventory_value
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def days_of_inventory(turnover):
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return 365 / turnover # 매 lower = leaner
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### EOQ (Wilson formula)
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||||
```python
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import math
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||||
def eoq(annual_demand, order_cost, holding_cost_per_unit):
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||||
return math.sqrt(2 * annual_demand * order_cost / holding_cost_per_unit)
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```
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Safety stock
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||||
```python
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||||
from scipy.stats import norm
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||||
def safety_stock(service_level, std_demand_during_lead, lead_time_days):
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||||
z = norm.ppf(service_level)
|
||||
return z * std_demand_during_lead * math.sqrt(lead_time_days)
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
def reorder_point(avg_demand_per_day, lead_time_days, safety_stk):
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return avg_demand_per_day * lead_time_days + safety_stk
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### ABC analysis
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||||
```python
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||||
import pandas as pd
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||||
def abc(df):
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||||
"""매 80/20 importance."""
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||||
df = df.sort_values('annual_value', ascending=False)
|
||||
df['cum_pct'] = df.annual_value.cumsum() / df.annual_value.sum()
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||||
df['class'] = df.cum_pct.apply(lambda p: 'A' if p < 0.8 else 'B' if p < 0.95 else 'C')
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||||
return df
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Demand forecast (ML)
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||||
```python
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||||
import xgboost as xgb
|
||||
def forecast_demand(history, exog):
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||||
"""매 history: time series. exog: promo, season, price."""
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||||
X = create_features(history, exog) # 매 lag, rolling, seasonality
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||||
y = history.shift(-7) # 매 1-week ahead
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||||
model = xgb.XGBRegressor().fit(X[:-7], y[:-7])
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||||
return model.predict(X[-7:])
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||||
```
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||||
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### Bill of Materials (BOM)
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||||
```python
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||||
@dataclass
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||||
class BOM:
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||||
finished_good: str
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||||
components: dict[str, int] # 매 part: qty
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||||
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||||
def total_components(self, n_units):
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||||
return {part: qty * n_units for part, qty in self.components.items()}
|
||||
```
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||||
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||||
### MRP run (simplified)
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||||
```python
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||||
def mrp_run(forecast_fg, on_hand, bom, lead_time):
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||||
"""매 매 component 의 의 의 plan."""
|
||||
plan = {}
|
||||
for fg, qty in forecast_fg.items():
|
||||
net_need = max(0, qty - on_hand.get(fg, 0))
|
||||
if net_need > 0:
|
||||
for part, ratio in bom[fg].items():
|
||||
plan[part] = plan.get(part, 0) + net_need * ratio
|
||||
return {part: {'order_qty': q, 'order_by': today() - timedelta(days=lead_time[part])} for part, q in plan.items()}
|
||||
```
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||||
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||||
### Inventory carrying cost
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||||
```python
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||||
def carrying_cost(unit_cost, holding_rate=0.25, qty=1, time_year=1):
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||||
"""매 holding rate = 매 storage + capital + obsolete."""
|
||||
return unit_cost * holding_rate * qty * time_year
|
||||
```
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||||
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||||
### Stockout cost
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||||
```python
|
||||
def stockout_cost(unit_lost_margin, prob_stockout, expected_demand_during_stockout):
|
||||
return unit_lost_margin * prob_stockout * expected_demand_during_stockout
|
||||
```
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||||
|
||||
### JIT signal (kanban)
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||||
```python
|
||||
class KanbanCard:
|
||||
"""매 trigger production / replenish."""
|
||||
def __init__(self, part, qty, supplier):
|
||||
self.part = part; self.qty = qty; self.supplier = supplier
|
||||
|
||||
def consume(self): self.send_signal_to(self.supplier)
|
||||
```
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||||
### ERP integration (SAP-like)
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||||
```python
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||||
def sync_to_erp(fg_movement):
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||||
erp_api.post('/inventory/movement', json={
|
||||
'material': fg_movement.sku,
|
||||
'plant': fg_movement.plant,
|
||||
'storage_loc': fg_movement.bin,
|
||||
'qty': fg_movement.qty,
|
||||
'movement_type': fg_movement.type,
|
||||
})
|
||||
```
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||||
|
||||
### Real-time visibility (RFID / IoT)
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||||
```python
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||||
def rfid_event_handler(event):
|
||||
update_inventory(event.sku, event.location, event.timestamp)
|
||||
if get_quantity(event.sku) < reorder_point(event.sku):
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||||
trigger_replenishment(event.sku)
|
||||
```
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||||
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||||
### Forecast accuracy (MAPE, WAPE)
|
||||
```python
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||||
def mape(actual, forecast):
|
||||
return abs((actual - forecast) / actual).mean() * 100
|
||||
|
||||
def wape(actual, forecast):
|
||||
return abs(actual - forecast).sum() / actual.sum() * 100
|
||||
```
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||||
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||||
### LLM-aided demand sensing
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||||
```python
|
||||
def demand_sense(news_signals, social_trends, llm):
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||||
prompt = f"""You are a supply chain expert.
|
||||
News: {news_signals}
|
||||
Social: {social_trends}
|
||||
|
||||
Output JSON with demand impact predictions for these SKUs..."""
|
||||
return json.loads(llm.generate(prompt))
|
||||
```
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Stable demand | EOQ + safety stock |
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| Variable demand | ML forecast + dynamic |
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| Seasonal | + seasonality features |
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| Custom product | MTO / ETO |
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| Mass | MTS + JIT |
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| Critical SKU | A class — tight monitor |
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**기본값**: 매 ML forecast + 매 ABC class + 매 dynamic safety stock + 매 ERP/MRP integration + 매 RFID visibility.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Supply-Chain]] · [[Manufacturing]]
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- 변형: [[Inventory-Management]] · [[MTS]] · [[MTO]]
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||||
- 응용: [[ERP]] · [[MRP]] · [[Demand-Forecasting]]
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||||
- Adjacent: [[Dynamic Pricing & Offers]] · [[E-commerce-Optimization]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 manufacturing. 매 retail FG planning. 매 supply chain.
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**언제 X**: 매 service-only.
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## ❌ 안티패턴
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- **No safety stock**: 매 stockout cascade.
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- **Fixed reorder regardless demand**: 매 over/under.
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- **A/B/C uniform treatment**: 매 efficiency lose.
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- **No forecast eval**: 매 bias accumulate.
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- **JIT without supplier reliability**: 매 risk.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (APICS, Sahin OR textbook, ERP standards).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — inventory + 매 EOQ / safety / ABC / MRP / forecast code |
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Reference in New Issue
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