KR102642850B1 - 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템 - Google Patents

인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것으로 구체적으로는 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 사이트의 상단에 노출되도록 하기 위한 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 의약품의 상위노출 순위를 결정하도록 함으로서 더이상 판매하지 못하는 의약품 발생에 따른 경제적 손실발생을 막는 효과가 있다.

Description

인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템{Pharmaceutical sales system considering AI-based inventory}
본 발명은 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것으로 구체적으로는 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 사이트의 상단에 노출되도록 하기 위한 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것이다.
일반적인 의약품 판매대행업체는 일반 약품을 포함하여 많은 종류의 의약품이 판매된다. 이와 같이 다양한 종류의 의약품이 구비된 의약품 판매대행업체에서는, 업체의 재고 관리 부담을 감소시키기 위해 의약품에 대한 효율적인 재고 관리가 필요하다.
이를 위해, 업체에서는 의약품에 대한 발주, 입고, 검수, 진열, 판매, 반품과 같은 재고 관리가 매일 또는 며칠 단위로 이뤄진다. 재고 관리 과정에서 일부 의약품은 판매가 이루어지지 않아 유효기한 만료시에 폐기하거나 제약회사(또는 이를 대행하는 의약품 유통사)로 반품되어 재고에서 차감된다.
또한 최근 최근에는 AI 기술의 발전으로 인공지능 기반 재고관리 시스템도 개발되고 있다.
한국등록특허공보 제10-2394900호에 의하면 장치에 의해 수행되는, 인공지능을 기반으로 상품 재고량 정보를 동기화 하는 방법에 있어서, 제1 공급자의 공급 내역 정보에 기초하여, 상기 제1 공급자가 제1 상품을 공급하는 공급 패턴인 제1 공급 패턴을 분석하는 단계;상기 제1 공급 패턴에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용하여, 상기 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 상기 제1 공급 패턴에 적합한 재고 업데이트 주기인 제1 주기를 설정하는 단계;상기 제1 주기마다 상기 제1 공급자의 창고에 보관되어 있는 상기 제1 상품의 재고량에 대한 정보인 제1 재고량 정보를 획득하는 단계;제2 공급자의 공급 내역 정보에 기초하여, 상기 제2 공급자가 상기 제1 상품을 공급하는 공급 패턴인 제2 공급 패턴을 분석하는 단계;상기 제2 공급 패턴에 대한 분석 결과를 상기 제1 인공 신경망에 적용하여, 상기 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 상기 제2 공급 패턴에 적합한 재고 업데이트 주기인 제2 주기를 설정하는 단계;상기 제2 주기마다 상기 제2 공급자의 창고에 보관되어 있는 상기 제1 상품의 재고량에 대한 정보인 제2 재고량 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 재고량 정보 및 상기 제2 재고량 정보를 획득할 때마다, 상기 제1 상품의 총합 재고량 정보를 업데이트 하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 상품 재고량 정보 동기화 방법이 제시되어 있다.
하지만 상기 종래기술은 약품의 재고량에 대해서만 관리가 이뤄질 뿐, 약품의 유효기한에 대한 관리가 전혀 이뤄지지 않는다는 문제점이 있다
따라서 판매대행업체에서 유효기한이 만료되어 더이상 판매하지 못하는 의약품이 발생됨에 따라 경제적으로 큰 손실이 발생할 수 있는 문제가 있다.
한국등록특허공보 제10-2394900호 한국등록특허공보 제10-1930406호
본 발명의 목적은 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 의약품의 상위노출 순위를 결정하도록 함으로서 더이상 판매하지 못하는 의약품 발생에 따른 경제적 손실발생을 막을 수 있도록 하기 위함이다.
상기와 같은 문제를 해결하기 위해 본 발명은 의약품재고수량, 의약품유통기한정보, 의약품분류정보를 포함하는 의약품재고데이터와 실시간으로 수집된 주문데이터를 토대로 의약품재고수량정보를 수정하기 위한 의약품판매서버(100)와, 의약품의 주문접수정보를 의약품판매서버(100)로 전송하기 위한 주문자단말기(200)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템을 제공한다.
본 발명은 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 의약품의 상위노출 순위를 결정하도록 함으로서 더이상 판매하지 못하는 의약품 발생에 따른 경제적 손실발생을 막는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 의약품판매서버(100)의 세부구성도이다.
도 3은 본 발명의 의약품판매수량의 예측값과 실제값에 대한 예시그래프이다.
도 4는 본 발명의 의약품판매서버(100)의 매출등록화면의 예시도면이다.
도 5는 본 발명의 재고위치파악부(150)의 실시예에 관한 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명은 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것으로 구체적으로는 의약품재고데이터와 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 유통기한과 재고수량을 고려하여 사이트의 상단에 노출되도록 하기 위한 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 도 1과 같이 의약품판매서버(100)와 주문자단말기(200)로 구성되며 이 둘 간에 네트워크로 연결되는 것이 바람직하다.
도 2는 본 발명의 의약품판매서버(100)에 관한 세부구성도이다.
의약품판매서버(100)는 의약품재고수량, 의약품유통기한정보, 의약품분류정보를 포함하는 의약품재고데이터와 실시간으로 수집된 주문데이터를 토대로 의약품재고수량정보를 수정하기 위한 것이다.
또한 상기 의약품판매서버(100)는 주문자단말기(200)로부터 전송된 주문접수정보와 의약품재고데이터의 의약품재고수량, 재고창고지도정보를 토대로 의약품포장의 최단경로정보를 제공받고 제공된 최단경로정보를 토대로 포장된 의약품을 배송되도록 배송정보를 입력하기 위한 것이다.
상기 의약품판매서버(100)는 의약품재고데이터부(110), 판매량정보획득부(120), 의약품노출위치선정부(130), 주문확인부(140), 재고위치파악부(150), 의약품배송부(160)를 포함하여 구성된다.
각 구성요소를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
의약품재고데이터부(110)는 의약품재고수량, 의약품유통기한정보, 의약품분류정보, 의약품위치정보가 포함된 재고창고지도를 포함하는 의약품재고데이터를 수집하여 빅데이터로 저장하기 위한 것이다.
판매량정보획득부(120)는 주문확인부(140)를 통해 실시간으로 수집된 주문데이터를 획득하고 획득된 주문데이터를 토대로 의약품재고수량정보를 수정반영하고, 의약품판매예측데이터를 수집하기 위한 것이다.
상기 의약품판매예측데이터는 지역별 인구정보, 날씨, 온도, 유행질환, 의료시설데이터, 각 정보 대비 의약품판매수량 등을 포함한다.
상기 판매량정보획득부(120)는 수집된 주문데이터를 획득하여 의약품재고수량의 변동사항을 의약품재고데이터부(110)에 전송하여 의약품재고수량이 수정되도록 할 수 있다.
또한 의약품판매예측데이터를 외부 사이트(날씨정보제공기관, 의료시설) 등을 통하여 수집하고 각 정보 대비 의약품판매수량을 분석하여 빅데이터 형성할 수 있다.
또한 상기 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능 기반으로 분석하여 월별 의약품판매수량 예상값을 제공받을수 있다.
도 3은 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능 기반으로 분석한 월별 의약품판매수량 예상값과 실제 월별 의약품판매수량과 이의 정확도를 분석한 표 및 그래프이다, 이와 같이 표 및 그래프를 제공받음으로서 인공지능 기반으로 분석한 결과의 정확도를 파악할 수 있으며 정확도가 높으면 좀 더 신뢰할 수 있는 자료로 판단할 수 있는 근거가 될 수 있다.
상기 판매량정보획득부(120)는 의약품을 주문하는 주문자(고객)에 대한 거래빈도, 거래수량, 거래의약품종류 등을 통하여 각 고객의 의약품구입이력을 점수화하여 분류할 수 있다.
상기 점수화된 의약품구입이력인 의약품구입이력데이터점수를 통하여 수학식 1을 통해 분산수치를 최소화하는 유형별주문자집단을 추출하여 주문자집단을 분류할 수 있다.
즉 주문자들을 분류함으로서 각 집단별로 추천할 의약품을 보다 더 적합하게 추천할 수 있도록 하기 위함이다.
Figure 112023070392404-pat00001
(여기서, N은 추출된 분산수치, ht는 t번째 그룹 내 주문자 중에 임의로 선정한 주문자의 의약품구입이력데이터점수이고, fv는 각 주문자의 의약품구입이력데이터점수이며, zq는 집단 내의 주문자 집합이고, q는 집단 순서를 매긴 번호이며, w는 전체 집단 개수, v는 집단 내 주문자의 식별변수를 의미한다.)
수학식 1을 통해 분산수치를 최소화하는 유형별주문자집단을 추출하여 주문자집단을 분류하는 방법을 예로 들면 다음과 같다.
1) 전체 주문자 내에서 임의로 선정된 5명의 주문자를 2개의 집단으로 분류한다.
2)1)번에서 분류된 집단 중 1번째집단의 평균의약품구입이력데이터점수는 3, 2번째집단의 평균의약품구입이력데이터점수는 4이다.
3) 1)번에서 분류된 집단 중 1번째집단 내의 주문자가 2명일 때, 1번째 주문자의 의약품구입이력데이터점수는 1, 2번째 주문자의 의약품구입이력데이터점수는 5이며, 2번째 집단 내의 주문자가 3명일 때, 1번째 주문자의 의약품구입이력데이터점수는 3, 2번째 주문자의 의약품구입이력데이터점수는 5, 3번째 주문자의 의약품구입이력데이터점수는 3이다.
4) 각 집단에 속하는 주문자 중 1번째 그룹 내에서는 2번 주문자, 2번째 그룹 내에서는 1번 주문자로 임의로 선정한다.
5)각 집단의 평균의약품구입이력데이터점수와 각 집단에서 임의로 선정된 주문자를 통하여 분산수치에 가까운 주문자를 수학식 1로 선정한다.
Figure 112023070392404-pat00002
N=5이며, 1번째 집단의 경우 2번째 주문자가 분산수치에 가까운 주문자이며, 2번째 집단의 경우 2번째 주문자가 분산수치에 가까운 주문자가 된다.
5) 분산수치에 가까운 주문자에 대한 변화가 없을때까지 위의 4,5번을 반복한다.
이렇게 함으로서 분산수치를 최소화한 유형별주문자집단을 추출하여 주문자집단을 분류할 수 있다.
의약품노출위치선정부(130) 의약품재고데이터부(110)에 저장된 의약품재고데이터와 판매량정보획득부(120)를 통해 획득된 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 노출우선순위가 높은 순서대로 노출하기 위한 것이다.
즉 의약품재고데이터부(110)에 저장된 의약품재고데이터와 판매량정보획득부(120)를 통해 획득된 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 노출우선순위를 설정하며 이를 통하여 의약품의 유통기한이 임박하고, 재고량이 많은 의약품을 상위노출시킴으로서 더이상 판매하지 못하는 의약품 발생에 따른 경제적 손실발생을 막는 효과가 있다.
주문확인부(140)는 주문자단말기(200)를 통해 전송된 의약품 주문접수정보를 전송받기 위한 것이다.
재고위치파악부(150)는 주문확인부(140)로 전송된 주문접수정보와 의약품재고데이터부(110)에 저장된 의약품재고데이터의 의약품재고수량, 재고창고지도정보를 토대로 의약품포장의 최단경로정보를 제공받기 위한 것이다.
상기 재고위치파악부(150)는 주문접수정보 내에 해당되는 의약품재고위치에 위치한 표시등의 밝기를 달리할 수 있도록 수학식 2와 같이 표시등밝기가중치를 계산하여 제공받을 수 있다.
즉, 의약품포장을 위해 이동시 작업자가 재고품이 위치한 곳을 좀 더 빠르게 파악할 수 있도록 함으로서 보다 더 빠르게 의약품을 포장할 수 있도록 함으로서 시간단축의 효과를 누릴 수 있도록 하기 위함이다.
Figure 112023070392404-pat00003
(여기서, Lk는 k번째재고위치의 표시등밝기가중치, θk는 k-1,k,k+1로 이루는 각도인 열각(°),M은 최단경로로 이동시 이동거리의 총거리값, Bk-1,k는 이동하는 재고위치 중 k-1번째 재고위치와 k번째 재고위치간의 거리값, Bk,k+1는 이동하는 재고위치 중 k번째 재고위치와 k+1번째 재고위치간의 거리값, Ln-1는 n-1번째재고위치의 표시등밝기가중치를 나타낸다.)
상기 Lk는 이동경로에 포함되는 재고위치에서 서로 이웃하는 재고위치간의 거리 및 각도에 따라 달라지게 되는 상대값으로 작업자가 주문된 의약품을 포장하기 위해 이동 시 표시등밝기가중치를 통해 해당 재고위치의 표시등밝기를 조절함으로서 다음 경로로 빠르게 이동할 수 있도록 하는 효과가 있다.
즉 예를 들면 3번째,4번째,5번째로 이루어진 각도(θk)가 45도이고, 최단경로로 이동시 총 거리값(M)이 10이고, 3번째 재고위치와 4번째 재고위치 간의 거리값(Bk-1,k)이 1이고, 4번째 재고위치와 5번째 재고위치간의 거리값이 2이고, 1번째경로에 해당되는 표시등밝기가중치가 2, 2번째경로에 해당되는 표시등밝기가중치가 4, 3번째경로에 해당되는 표시등밝기가중치가 3 이고, 최단경로의 내에 포함된 재고위치 총 개수가 5인 경우 4번째 재고위치의 표시등밝기가중치(Lk)를 구한다면 다음과 같다.
Figure 112023070392404-pat00004
즉 4번째 재고위치의 표시등밝기가중치는 3.14로서 3번째경로에 해당되는 표시등밝기가중치보다 조금 더 높은 가중치를 가질 수 있다.
의약품배송부(160)는 재고위치파악부(150)를 통해 제공된 최단경로정보를 토대로 포장된 의약품을 배송하기 위한 배송정보를 입력하기 위한 것이다.
주문자단말기(200)는 의약품의 주문접수정보를 의약품판매서버(100)로 전송하기 위한 것이다.
상기 주문자단말기(200)는 의약품판매서버(100)로 접속하기 위한 단말기로서, PC,태블릿, 모바일폰 등의 통신장비를 포함한 단말기일 수 있다.
이상과 같은 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
100 의약품판매서버
110 의약품재고데이터부
120 판매량정보획득부
130 의약품노출위치선정부
140 주문확인부
150 재고위치파악부
160 의약품배송부
200 주문자단말기

Claims (3)

  1. 의약품재고수량, 의약품유통기한정보, 의약품분류정보를 포함하는 의약품재고데이터와 실시간으로 수집된 주문데이터를 토대로 의약품재고수량정보를 수정하기 위한 의약품판매서버(100)와,
    의약품의 주문접수정보를 의약품판매서버(100)로 전송하기 위한 주문자단말기(200)를 포함하고,

    상기 의약품판매서버(100)는
    의약품재고수량, 의약품유통기한정보, 의약품분류정보를 수집하여 저장하기 위한 의약품재고데이터부(110)와,
    주문확인부(140)를 통해 실시간으로 수집된 주문데이터를 획득하고 획득된 주문데이터를 토대로 의약품재고수량정보를 수정 반영하고, 의약품판매예측데이터를 수집하기 위한 판매량정보획득부(120)와,
    의약품재고데이터부(110)에 저장된 의약품재고데이터와 판매량정보획득부(120)를 통해 획득된 주문데이터와 의약품판매예측데이터를 토대로 인공지능기반으로 분석하여 노출우선순위가 높은 순서대로 노출하기 위한 의약품노출위치선정부(130)와,
    주문자단말기(200)를 통해 전송된 의약품 주문접수정보를 전송받기 위한 주문확인부(140)와,
    주문확인부(140)로 전송된 주문접수정보와 의약품재고데이터부(110)에 저장된 의약품재고데이터의 의약품재고수량, 재고창고지도정보를 토대로 의약품포장의 최단경로정보를 제공받기 위한 재고위치파악부(150)를 포함하고,

    상기 판매량정보획득부(120)는
    의약품을 주문하는 주문자에 대한 거래빈도, 거래수량, 거래의약품종류를 통하여 각 고객의 의약품구입이력을 점수화하여 분류하되,

    상기 점수화된 의약품구입이력인 의약품구입이력데이터점수를 통하여 수학식 1을 통해 분산수치를 최소화하는 유형별주문자집단을 추출하여 주문자집단을 분류하되,
    [수학식 1]은

    (여기서, N은 추출된 분산수치, ht는 t번째 그룹 내 주문자 중에 임의로 선정한 주문자의 의약품구입이력데이터점수이고, fv는 각 주문자의 의약품구입이력데이터점수이며, zq는 집단 내의 주문자 집합이고, q는 집단 순서를 매긴 번호이며, w는 전체 집단 개수, v는 집단 내 주문자의 식별변수를 의미한다.)이고,

    상기 재고위치파악부(150)는
    주문접수정보 내에 해당되는 의약품재고위치에 위치한 표시등의 밝기를 다르게 하기 위해 [수학식 2]를 통해 표시등밝기가중치를 계산하여 제공받되,
    [수학식 2]는

    (여기서, Lk는 k번째재고위치의 표시등밝기가중치, θk는 k-1,k,k+1로 이루는 각도인 열각(°),M은 최단경로로 이동시 이동거리의 총거리값, Bk-1,k는 이동하는 재고위치 중 k-1번째 재고위치와 k번째 재고위치간의 거리값, Bk,k+1는 이동하는 재고위치 중 k번째 재고위치와 k+1번째 재고위치간의 거리값, Ln-1는 n-1번째재고위치의 표시등밝기가중치를 나타낸다.)이고,

    상기 Lk는 이동경로에 포함되는 재고위치에서 서로 이웃하는 재고위치간의 거리 및 각도에 따라 달라지게 되는 상대값으로 작업자가 주문된 의약품을 포장하기 위해 이동 시 표시등밝기가중치를 통해 해당 재고위치의 표시등밝기가 조절되기 위한 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 재고량을 고려한 의약품 판매 시스템.

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