위더스 생산관리 마이크로 모빌리티 수요 공급

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
>
최초 생성일 2024.10.15
5,000원
AI자료를 구입 시 아래 자료도 다운로드 가능 합니다.
새로운 AI자료
생성
다운로드

상세정보

소개글

"위더스 생산관리 마이크로 모빌리티 수요 공급"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 마이크로 모빌리티 수요 예측
2.1. 수요예측의 필요성
2.2. 수요예측 방법
2.2.1. 시계열 분석
2.2.2. 머신러닝 활용
2.3. 필요 데이터
2.3.1. 이용 기록 데이터
2.3.2. 기상 데이터
2.3.3. 이벤트 및 축제 데이터

3. 킥보드 이용 활성화 전략
3.1. 정확한 수요예측을 통한 효율적 자원 배치
3.2. 상황 대응력 향상
3.3. 브랜드 이미지 제고

4. 결론

5. 참고 문헌

본문내용

1. 서론

현대 사회에서 마이크로 모빌리티 서비스의 수요가 급증하면서, 도시 교통 체계와 이동 수단의 패러다임이 혁신적으로 변화하고 있다. 특히, 전동 킥보드와 같은 서비스는 친환경적이면서도 효율적인 이동 수단으로서 주목을 받고 있다. 이에 따라 마이크로 모빌리티 서비스를 제공하는 기업들은 수요예측을 통한 효율적인 운영과 자원 배치가 더욱 중요해지고 있다. 본 보고서에서는 전동 킥보드 서비스를 제공하는 A기업이 킥보드 이용 활성화를 위해 어떻게 수요예측을 수행할 수 있는지, 필요한 데이터는 어떤 것인지, 그리고 이에 따른 효과적인 전략 수립의 중요성에 대해 논의하고자 한다. 마이크로 모빌리티 서비스의 성공은 정확한 수요예측에 깊게 연관되어 있다. 수요예측을 통해 A기업은 특정 지역 또는 시간대에 예상되는 수요를 정확히 파악할 수 있다. 이는 킥보드의 적절한 배치를 가능하게 하여 서비스 이용자들에게 최상의 이용 경험을 제공하는 데 도움을 줄 것이다. 뿐만 아니라, 정확한 수요예측은 킥보드의 효율적인 운영 뿐만 아니라 마케팅 및 프로모션 전략 수립에도 영향을 미친다. 예측된 수요에 따라 A기업은 수요가 높을 것으로 예상되는 지역이나 특정 이벤트에 맞춰 프로모션을 진행할 수 있다. 이는 서비스 이용자들의 확대와 기존 이용자들의 이용 빈도 증가에 기여할 것이다. 마지막으로, 장기적인 관점에서 수요예측은 A기업이 전략을 수립하는 데에 필수적이다. 미래의 수요를 예측하고 분석함으로써 A기업은 새로운 서비스 도입이나 인프라 개선과 같은 전략적인 결정을 내릴 수 있다. 이는 A기업이 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 방향성을 제시하는 데 도움을 줄 것으로 예상된다. 따라서, A기업이 킥보드 이용 활성화를 위해 수요예측을 어떻게 수행하며, 이를 위해 어떤 데이터가 필요한지에 대한 논의를 통해, 본 보고서는 마이크로 모빌리티 서비스의 효과적인 운영을 위한 첫걸음을 제시하고자 한다.


2. 마이크로 모빌리티 수요 예측
2.1. 수요예측의 필요성

수요예측의 필요성은 마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업인 A기업에게 매우 중요하다. 첫째, 수요예측을 통해 특정 지역 또는 시간대의 예상 수요를 정확히 파악할 수 있다. 이는 킥보드의 적절한 배치를 가능하게 하여 서비스 이용자들에게 최상의 이용 경험을 제공하는 데 도움을 준다. 둘째, 정확한 수요예측은 킥보드의 효율적인 운영뿐만 아니라 마케팅 및 프로모션 전략 수립에도 영향을 미친다. 예측된 수요에 따라 A기업은 수요가 높을 것으로 예상되는 지역이나 특정 이벤트에 맞춰 프로모션을 진행할 수 있다. 이는 서비스 이용자들의 확대와 기존 이용자들의 이용 빈도 증가에 기여할 것이다. 셋째, 장기적인 관점에서 수요예측은 A기업이 전략을 수립하는 데에 필수적이다. 미래의 수요를 예측하고 분석함으로써 A기업은 새로운 서비스 도입이나 인프라 개선과 같은 전략적인 결정을 내릴 수 있다. 이는 A기업이 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 방향성을 제시하는 데 도움을 줄 것으로 예상된다. 따라서 A기업은 마이크로 모빌리티 서비스의 효과적인 운영을 위해 수요예측을 수행해야 하며, 이를 통해 킥보드 이용 활성화를 위한 전략 수립이 가능할 것이다.


2.2. 수요예측 방법
2.2.1. 시계열 분석

시계열 분석이란 과거의 이용 패턴 데이터를 바탕으로 미래의 수요를 예측하는 기법이다. 이는 A기업이 전동 킥보드 서비스의 수요를 예측하는데 매우 유용한 방법이 될 것이다.

시계열 분석을 통해 A기업은 과거의 킥보드 이용 기록을 분석하여 수요의 추세, 계절성, 불규칙성 등을 파악할 수 있다. 특히 계절별, 요일별, 시간대별 수요 패턴을 분석함으로써 특정 시기나 상황에 따른 수요의 변화를 정확하게 예측할 수 있다.

예를 들어, 여름철에는...


참고 자료

Temporal Fusion Transformer를 이용한 대형마트 판매량의 다단계 시계열 수요예측 Multi-step Time Series Forecasting for Hypermarket Sales Using Temporal Fusion Transformers https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11514395 저널정보 • 한국전자거래학회 • 한국전자거래학회지 학술저널 • 한국전자거래학회지 제28권 제3호 • 2023.08 43 - 53 (11page) • DOI : 10.7838/jsebs.2023.28.3.043 저자정보 • 안세희 (경희대학교) • 정재윤 (경희대학교)
시계열 자료를 이용한 환선굴의 관광 수요예측 Forecasting of Tourism Demand in Hwanseon Cave Using Time Series Data https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11598812 저널정보 • 아시아문화학술원 • 인문사회 21 학술저널 • 인문사회 21 제14권 제3호 • 2023.06 2,307 - 2,320 (14page) 저자정보 • 정해선 (강원대학교) • 이강준 (강원대학교)
pmg 지식엔진연구소 (2020.07)
스마트 모빌리티 기반에 미래 교통서비스 구축방법 홍다희(2012.11)
스마트 모빌리티 사회 저자 이재호(2019.04)

주의사항

저작권 EasyAI로 생성된 자료입니다.
EasyAI 자료는 참고 자료로 활용하시고, 추가 검증을 권장 드립니다. 결과물 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.
AI자료의 경우 별도의 저작권이 없으므로 구매하신 회원님에게도 저작권이 없습니다.
다른 해피캠퍼스 판매 자료와 마찬가지로 개인적 용도로만 이용해 주셔야 하며, 수정 후 재판매 하시는 등의 상업적인 용도로는 활용 불가합니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우