[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,70 +2,191 @@
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id: wiki-2026-0508-scm-supply-chain-management
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title: SCM (Supply Chain Management)
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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-SCMM-001]
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aliases: [Supply Chain Management, Supply Chain]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [auto-reinforced, Supply-Chain, logistics, Operations, Optimization]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [scm, supply-chain, logistics, optimization, operations-research]
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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: Python
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framework: OR-Tools / Pyomo
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# [[SCM (Supply Chain Management)|SCM (Supply Chain [[Management]])]]
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# SCM (Supply Chain Management)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지구 규모의 실핏줄 관리: 원자재 조달부터 제조, 유통, 최종 배달까지의 모든 과정을 하나의 통합된 흐름으로 최적화하여, 낭비를 없애고 가치를 배달하는 공급의 오케스트라."
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## 매 한 줄
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> **"매 plan → source → make → deliver → return 의 end-to-end flow 최적화"**. 매 SCOR 모델 (1996) 의 frame 위에서 매 ERP/APS (SAP IBP, Oracle, o9, Kinaxis) 가 운영. 매 2020 COVID, 2022 우크라이나, 2024 홍해 등 매 black-swan 연쇄 이후 매 resilience + AI-driven autonomous SCM 이 핵심 의제 (Gartner: 50%+ 기업 by 2026).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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공급망 관리(SCM)는 제품이나 서비스의 생성 및 유통에 관여하는 파트너들 간의 물적, 정보적, 자금적 흐름을 통합적으로 관리하여 전체 효율성을 극대화하는 전략적 활동입니다.
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## 매 핵심
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1. **3가지 핵심 흐름**:
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* **Material Flow**: 원자재 -> 제품 -> 고객으로 이어지는 물리적 이동 (역물류 포함).
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* **Information Flow**: 주문 정보, 배송 현황, 수요 예측 데이터의 실시간 공유.
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* **Financial Flow**: 결제, 자금 조달, 대금 지불 프로세스.
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2. **핵심 기법 및 목표**:
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* **[[Just-In-Time (JIT)|Just-In-Time (JIT)]]**: 재고를 쌓아두지 않고 필요한 시점에 즉시 공급.
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* **Bullwhip Effect Reduction**: 소비자 수요의 작은 변동이 제조사로 갈수록 증폭되는 '채찍 효과'를 데이터 공유로 억제.
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* **Optimization**: 운송 경로 단축, 창고 위치 최적화 등을 통한 비용 절감.
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3. **기술의 결합**:
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* **IoT & [[Blockchain|Blockchain]]**: 제품 이동 경로 추적 및 위변조 방지.
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* **AI Forecasting**: 과거 판매 데이터와 외부 변수(날씨, 행사 등)를 분석하여 정밀한 수요 예측.
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### 매 SCOR 5단계
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- **Plan**: demand forecast, S&OP, inventory policy.
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- **Source**: supplier selection, procurement, contracts.
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- **Make**: production scheduling, MRP, capacity.
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- **Deliver**: warehousing, transportation, last-mile.
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- **Return**: reverse logistics, refurb, recycling.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 이전에는 '비용 최소화'가 유일한 목표였으나, 지정학적 리스크와 글로벌 공급망 마비를 겪으며 현대 SCM 정책은 비용이 조금 더 들더라도 안정성을 확보하는 '공급망 다변화([[Resilience|Resilience]])'와 '근해 조달(Near-shoring)'로 급격히 선회함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 공급망 전체의 탄소 배출량과 인권 상황을 관리해야 하는 '공급망 실사법'이 국제 표준 정책으로 도입됨에 따라, SCM은 이제 단순 물류 관리를 넘어 '글로벌 윤리 및 환경 거버넌스'의 핵심 영역이 됨.
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### 매 KPI
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- **OTIF** (On-Time-In-Full): delivery reliability.
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- **Cash-to-Cash cycle**: working capital efficiency.
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- **Forecast accuracy** (MAPE/WAPE).
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- **Perfect Order Rate**: error-free fulfillment.
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- **Inventory turnover** = COGS / avg inventory.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Operations-Research|Operations-Research]], [[Quantitative Economics (수량경제학)|Quantitative Economics (수량경제학)]], Economic Models, [[Resource-Management|Resource-Management]], Complex Adaptive[[_system|system]]s
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- **Modern Tech/Tools**: SAP SCM, Oracle Supply Chain Cloud, AI-driven inventory bots.
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### 매 응용
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1. Demand forecasting (TFT, N-BEATS, Chronos foundation model).
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2. VRP / route optimization (last-mile, mid-mile).
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3. Supplier risk monitoring (Resilinc, Everstream).
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4. Inventory optimization (multi-echelon, newsvendor).
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5. Digital twin of supply network.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Demand forecast (Chronos foundation model, 2026)
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```python
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from chronos import ChronosPipeline
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import torch, pandas as pd
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
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"amazon/chronos-bolt-base", torch_dtype=torch.bfloat16
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)
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history = pd.read_csv("sales.csv")["units"].values
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forecast = pipeline.predict(
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context=torch.tensor(history),
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prediction_length=28, # 28-day horizon
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num_samples=100,
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) # quantile-aware probabilistic
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Multi-echelon inventory (newsvendor + safety stock)
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```python
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from scipy.stats import norm
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import numpy as np
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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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def reorder_point(mu_d, sigma_d, lead_time, service_level=0.95):
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z = norm.ppf(service_level)
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mean_lt_demand = mu_d * lead_time
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sigma_lt = sigma_d * np.sqrt(lead_time)
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safety_stock = z * sigma_lt
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return mean_lt_demand + safety_stock, safety_stock
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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rop, ss = reorder_point(mu_d=120, sigma_d=30, lead_time=7)
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```
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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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### VRP (OR-Tools)
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```python
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from ortools.constraint_solver import pywrapcp, routing_enums_pb2
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def solve_vrp(distance_matrix, demands, vehicle_capacities, depot=0):
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||||
mgr = pywrapcp.RoutingIndexManager(
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len(distance_matrix), len(vehicle_capacities), depot
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)
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||||
routing = pywrapcp.RoutingModel(mgr)
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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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def dist_cb(i, j):
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return distance_matrix[mgr.IndexToNode(i)][mgr.IndexToNode(j)]
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routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(
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||||
routing.RegisterTransitCallback(dist_cb)
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)
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||||
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||||
def demand_cb(i):
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return demands[mgr.IndexToNode(i)]
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||||
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
|
||||
routing.RegisterUnaryTransitCallback(demand_cb),
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||||
0, vehicle_capacities, True, "Capacity"
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)
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||||
params = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
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params.first_solution_strategy = (
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routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC
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||||
)
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||||
return routing.SolveWithParameters(params)
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```
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### Supplier risk score (LLM + structured)
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```python
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import anthropic, json
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client = anthropic.Anthropic()
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news = fetch_news(supplier="Foxconn Zhengzhou", days=7)
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||||
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||||
resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=512,
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messages=[{"role": "user", "content": f"""
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||||
Score supplier risk 0-100 based on news. Output JSON.
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||||
News: {news}
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||||
Schema: {{"score": int, "drivers": [str], "recommended_action": str}}
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||||
"""}],
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||||
)
|
||||
risk = json.loads(resp.content[0].text)
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||||
```
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||||
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### Bullwhip effect simulation
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||||
```python
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# Beer game style — order amplification upstream
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def bullwhip(retail_demand, smoothing=0.3, levels=4):
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orders = [retail_demand]
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for _ in range(levels):
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prev = orders[-1]
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next_orders = [prev[0]]
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||||
for d in prev[1:]:
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||||
next_orders.append(
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smoothing * d + (1 - smoothing) * next_orders[-1] + 0.5 * (d - next_orders[-1])
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)
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||||
orders.append(next_orders)
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||||
return orders # variance grows upstream
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||||
```
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### Digital twin (NetworkX flow)
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||||
```python
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import networkx as nx
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G = nx.DiGraph()
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G.add_edge("Supplier_TW", "Port_Kaohsiung", capacity=500, cost=10)
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G.add_edge("Port_Kaohsiung", "Port_LA", capacity=400, cost=80, lead=14)
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||||
G.add_edge("Port_LA", "DC_Dallas", capacity=350, cost=20)
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||||
flow_cost, flow_dict = nx.network_simplex(G, demand={"DC_Dallas": 300, "Supplier_TW": -300})
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| New SKU, no history | Foundation model (Chronos, TimeGPT) zero-shot |
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| Mature SKU, seasonal | TFT / Prophet + holiday regressors |
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| Sub-day routing | OR-Tools VRP / Hexaly |
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| Supplier disruption | Multi-source + safety stock + risk score |
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| Network redesign | MILP (Pyomo + Gurobi) |
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**기본값**: Chronos-bolt forecasting + multi-echelon safety stock + OR-Tools VRP.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Operations-Research]] · [[Operations-Management]]
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- 변형: [[Demand-Planning]] · [[S&OP]] · [[Procurement]]
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- 응용: [[Last-Mile-Delivery]] · [[Warehouse-Management]] · [[ERP]]
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||||
- Adjacent: [[Time-Series-Forecasting]] · [[VRP]] · [[Digital-Twin]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: supplier risk synthesis from news, RFP analysis, procurement copilot, demand sensing from external signals (weather, social).
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**언제 X**: numerical optimization (VRP, MILP) — use OR solvers, not LLM.
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## ❌ 안티패턴
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- **Spreadsheet hell**: critical S&OP in Excel without version control.
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- **Single forecast number**: ignore quantiles → systematic stockouts or overstocks.
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- **Bullwhip ignored**: each tier optimizes locally, variance amplifies upstream.
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- **Supplier concentration**: 80% volume from one country/factory.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (APICS SCOR, Gartner Magic Quadrant 2025, MIT CTL research).
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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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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — SCM SCOR, forecasting, VRP, risk patterns |
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Reference in New Issue
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