Primary Case Study
Inventory Management & Reorder Recommendation
재고 관리 및 추천 발주 시스템
Excel에 묶여 있던 재고와 발주 판단을, 물류·마케팅팀이 매일 여는 내부 시스템으로 옮겼습니다.
Context
업무가 파일 안에 있었습니다
기존에는 Excel 함수로 재고와 비용을 관리했습니다. 숫자는 있었지만, 그 숫자로 일하는 방식은 파일과 담당자에게 묶여 있었습니다.
- 접근 권한과 보안을 체계적으로 다루기 어려움
- 데이터와 업무 프로세스가 Excel에 강하게 의존
- 재고 판단과 발주량 결정이 담당자 경험에 크게 의존
- 같은 작업을 반복하는 수작업이 매일 발생
Role
요구사항부터 운영 피드백까지
이 시스템은 사내 물류팀과 마케팅팀을 위한 내부 도구입니다. 요구사항을 정리하고, 설계·구현·배포, 사용 중 피드백 반영까지 한 흐름으로 진행했습니다.
Problem Discovery
채널마다 업무가 달랐습니다
판매 채널이 다양했고, 물류와 마케팅이 원하는 것도 같지 않았습니다. 처음부터 하나의 고정된 요구사항을 구현하지 않았습니다.
실무 담당자와 반복해서 만나며 기존 업무를 보고, 공통점과 예외를 나눈 뒤 범위를 조정했습니다. 만든 뒤에는 실제 사용 피드백을 다시 반영했습니다.
- 01기존 업무 프로세스 파악
- 02채널별 차이점 확인
- 03공통 업무와 예외 업무 구분
- 04요구사항 조정
- 05실제 사용 피드백 반영
Solution
판단을 대체하지 않고, 데이터로 보조합니다
Next.js로 내부 업무 시스템을 만들었습니다. 재고와 판매 데이터를 기준으로 추천 발주량을 계산합니다.
추천 로직은 판매량, 재고 회전량, 상품 단가 등 실제 발주에 쓰이는 변수로 구성했습니다. 담당자의 경험을 없애는 기능이 아니라, 매일의 판단을 데이터로 받쳐 주기 위한 기능입니다.
01
Business Process
기존 업무가 흘러가던 방식
02
Inventory / Sales Data
재고와 판매 데이터
03
Calculation & Reorder Logic
비즈니스 변수 기반 추천 발주
04
Cached Result
업무 주기에 맞춘 캐시 정책
05
Internal Web Application
Next.js 내부 업무 시스템
06
Logistics / Marketing Team
매일 사용하는 현업 팀
Performance
캐시 수명이 아니라, 업무가 값을 필요로 하는 시점을 기준으로 정했습니다
추천 발주량은 담당자가 화면을 열 때마다 달라져야 하는 값이 아니었습니다. 재고·판매 데이터가 갱신된 뒤에야 판단 기준이 바뀌므로, 캐시도 그 업무 흐름에 맞춰 설계했습니다.
01 Process
물류·마케팅팀이 발주를 확인하는 ‘작업 시점’과, 원본 데이터가 갱신되는 ‘데이터 유효 주기’를 먼저 맞췄습니다. 그 기준에 따라 계산은 필요한 순간에만 재생성되게 설계했습니다.
02 Policy
캐시를 무작정 짧게 두지 않았습니다. 데이터가 유효한 동안은 계산 결과를 유지하고, 원본이 갱신되면 만료 대기 없이 무효화했습니다.
03 Outcome
계산은 요청 수가 아니라 데이터 갱신에 묶이게 했고, 담당자는 같은 입력 버전 기준의 추천을 일관되게 사용했습니다.
Deployment
매일 사용하는 시스템이라 배포가 업무를 끊으면 안 됐습니다
내부 사용자가 하루에도 여러 번 여는 도구입니다. 배포 중에 화면이 멈추면 그 시간 동안 업무가 멈춥니다.
Docker 이미지로 빌드한 뒤 Blue-Green으로 전환하고, CI/CD로 그 과정을 반복할 수 있게 만들었습니다. 목표는 신기술 도입이 아니라, 업무가 끊기지 않는 배포였습니다.
01
CI/CD
검증 후 배포 가능한 상태로 만듭니다
02
Docker Image
같은 환경으로 반복 배포합니다
03
Blue Environment
현재 트래픽을 받는 환경
04
Green Environment
새 버전을 올리는 환경
05
Traffic Switch
준비되면 전환하고, 업무 중단을 줄입니다
Result
일상 업무에 자리를 잡았습니다
물류팀과 마케팅팀이 매일 사용하는 시스템으로 정착했습니다.
발주 준비에 걸리던 시간은 대략 2시간에서 10분 안팎으로 줄었고, 매일 약 30명이 사용합니다. 숫자보다 중요한 것은, 더 이상 Excel을 우회하지 않고 이 시스템으로 일하게 됐다는 점입니다.