[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -1,8 +1,8 @@
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id: P-REINFORCE-AUTO-REPL-001
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id: [[P-Reinforce]]-AUTO-REPL-001
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category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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confidence_score: 0.90
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tags: [auto-reinforced, replenishment, supply-chain, inventory-management, logistics, efficiency]
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tags: [auto-reinforced, replenishment, [[Supply-Chain]], inventory-[[Management]], logistics, [[Efficiency]]]
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last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -16,10 +16,10 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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1. **핵심 전략**:
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* **Reorder Point (ROP)**: "언제 주문할 것인가?" (리드 타임 고려).
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* **Economic Order Quantity (EOQ)**: "얼마나 주문할 것인가?" (비용 최적화). (Optimization와 연결)
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* **Just-In-Time (JIT)**: 필요한 때 필요한 만큼만 보충하여 재고 비용 최소화. (Lean-Operations와 연결)
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* **Economic Order Quantity (EOQ)**: "얼마나 주문할 것인가?" (비용 최적화). ([[Optimization]]와 연결)
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* **[[Just-In-Time (JIT)]]**: 필요한 때 필요한 만큼만 보충하여 재고 비용 최소화. ([[Lean-[[Opera]]tions]]와 연결)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 보충이 너무 빠르면 창고 비용과 자본이 묶이고, 너무 늦으면 판매 기회(Opportunity Loss)를 놓치기 때문임 (정밀한 예측 지능 필수).
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* 보충이 너무 빠르면 창고 비용과 자본이 묶이고, 너무 늦으면 판매 기회(Opport[[Unity]] Loss)를 놓치기 때문임 (정밀한 예측 지능 필수).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 사람이 장부를 보고 판단하는 정책이었으나, 현대 정책은 AI가 과거 수요 패턴 정책, 기상 정보 정책, 경쟁사 동향 정책까지 분석해 자동으로 주문을 넣는 'AI 자동 보충 정책'으로 진화함(RL Update).
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