이 글은 소매업체가 수요 예측과 실제 발주 사이의 간극을 메우기 위해 데이터브릭스와 아마존 퀵으로 구축한 자동 재고보충 루프를 소개한다. 데이터브릭스의 Chronos-2 모델이 SKU별 7일 수요를 예측하면, Genie 에이전트가 평균 대비 1.5배 이상 급증하는 수요를 탐지하고, 아마존 퀵이 S3 테이블의 실시간 공급업체 재고와 대조해 가장 저렴한 공급처를 찾는다. 한 공급업체가 감당 못 하는 경우에만 사람이 검토하는 예외 티켓을 발행하고, 나머지는 발주 API를 통해 자동으로 주문이 이루어진다. 실제 시연에서는 6건의 수요 급증 중 5건이 자동 주문으로, 1건이 예외 티켓으로 처리됐다. 이 구조는 소매를 넘어 예측과 운영 데이터를 연결해야 하는 다른 산업에도 적용할 수 있다.

• •데이터브릭스 Chronos-2 모델이 SKU별 7일 수요를 예측하고, Genie 에이전트가 평균 대비 1.5배 급증을 자동 탐지한다.
• •아마존 퀵이 S3 테이블의 실시간 공급업체 데이터와 대조해 가장 저렴한 공급처를 선택한다.
• •한 공급업체로 수요를 감당 못 할 때만 사람이 검토하는 예외 티켓이 발행된다.
• •시연에서 6건의 급증 중 5건은 자동 주문, 1건은 예외 티켓으로 처리됐다.
• •예측·공급·주문 시스템을 통합하지 않고 결정 시점에만 연결하는 방식이라 재사용성이 높다.