구매 결정을 지어내지 않고 가용 재고, 수요, 리드 타임, 미결 공급, 재주문 논리 및 예외 담당자를 추적합니다. 제공할 내용: 재고 운영과 의사 결정, 필드, 출처 및 예시 값, 재주문 및 예외 정책. 예상 결과: 재주문 수식, 예외 대기열 및 대조 검사를 갖춘 통제된 재고 통합 문서.
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맥락 추가
텍스트는 이 브라우저에 유지됩니다. AILesson Prompts는 이를 모델이나 서버로 보내지 않습니다.
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프롬프트
채워지지 않은 필드는 플레이스홀더로 표시되므로 프롬프트를 복사하고 편집할 수 있습니다
제공된 운영, 데이터 및 승인된 정책을 사용해 Excel 재고 및 재주문 알림 통합 문서를 설계하세요.
품목, 위치, 검토, 수요, 서비스, 권한, 공급업체 제약 조건 및 알림 조치:
[operation]
데이터 단위, 재고, 예약, 사용 불가 수량, 미결 공급, 날짜, 수요, 리드 타임, 주문 제약 조건, 비용, 갱신 및 품질:
[data]
가용성, 수요 기간, 안전 재고, 재주문/목표 논리, 반올림, 오래된 데이터/지연 처리, 재정의, 승인 및 제외:
[policy]
SKU와 위치 조합마다 한 행을 정의하고 원본 사실, 계산 필드, 정책 매개변수, 권고 조치 및 승인된 주문을 분리하세요. 보유 재고 구성 요소를 대조하고 가용 재고, 재고 위치, 리드 타임 종료 시점의 예상 재고, 재주문점 및 주문 수량을 구분하세요. 승인된 기간 안에 도착할 것으로 예상되는 미결 공급만 포함하고 지연되거나 도착일이 불확실한 공급은 예외로 남기세요. 필요량을 계산한 뒤 포장 단위와 MOQ를 적용하며, 필수 수요, 리드 타임, 단위, 공급업체 또는 데이터 최신성 입력이 누락되면 주문을 권고하지 마세요. 알림을 구매 승인으로 취급하지 마세요. 시트 구조, 데이터 사전, 매개변수 표, Excel 표 수식, 알림 우선순위, 조건부 서식 규칙, 예외 및 승인 업무 흐름, 예시 행, 재고/PO 대조, 갱신 통제와 주문 불필요, 재주문, MOQ/포장 단위 반올림, 과잉, 품절, 누락/오래된 데이터, 지연 PO, 수요 0 및 재정의 테스트를 제시하세요.
기본적으로 비공개프롬프트 구성은 브라우저에서 로컬로 이루어집니다. 조직에서 허용하지 않는 한 기밀 정보를 AI 서비스에 입력하지 마세요.
입력에서 결과까지
적용 예시
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실제 입력
재고 운영과 의사 결정
소규모 수리 부품 창고로 중앙 위치 한 곳에 SKU 180개가 있습니다. 구매 담당자가 매주 월요일 검토합니다. 목표는 서비스 수준을 통계적으로 최적화하는 것이 아니라 공급업체 리드 타임 동안 품절을 피하는 것입니다. 통합 문서는 Review/Reorder/Stockout/Data issue 알림을 생성하며, 구매 담당자가 Excel 밖에서 승인하고 PO를 만듭니다. 공급업체별 포장 단위와 MOQ가 있습니다. 자동 주문은 하지 않습니다.
필드, 출처 및 예시 값
Main 위치의 SKU마다 한 행입니다. 필드는 SKU, Description, Unit, OnHand, Reserved, Damaged, OpenPOQty, EarliestConfirmedDue, AvgWeeklyDemand, LeadTimeWeeks, SafetyStock, PackSize, MOQ, Supplier, LastStockRefresh, LastDemandRefresh, OverrideTarget, OverrideReason입니다. 예시 Filter-F9: 단위 each, OnHand 42, Reserved 8, Damaged 2, OpenPO 24, 2026년 9월 8일 입고 확인, 주간 평균 수요 15, 리드 타임 2주, 안전 재고 12, 포장 단위 6, MOQ 24, 공급업체 North Parts, 갱신일 2026년 8월 31일. 검토일은 2026년 9월 1일입니다. 중복 SKU는 없습니다. 날짜와 수량은 비어 있을 수 있습니다.
재주문 및 예외 정책
Available=OnHand-Reserved-Damaged입니다. InventoryPosition=Available+검토일에서 리드 타임 종료일까지 도착하는 미결 PO입니다. 지연되거나 확인되지 않은 PO는 제외하고 표시합니다. LeadDemand=AvgWeeklyDemand×LeadTimeWeeks입니다. ReorderPoint=LeadDemand+SafetyStock입니다. Target=LeadDemand+SafetyStock+한 번의 검토 주기 수요이지만, 사유가 있는 승인된 OverrideTarget이 존재하면 이를 사용합니다. InventoryPosition<ReorderPoint이면 raw need=Target-InventoryPosition이며, 제안 수량은 PackSize 배수로 올림하고 최소 MOQ를 적용합니다. Available<0이면 Stockout/record issue가 재주문보다 우선합니다. 필수 데이터가 7일보다 오래되면 Data issue입니다. 수요가 0이고 재고가 있으면 0으로 나누기 오류가 아니라 No reorder입니다.
예시 출력
시트: InventoryInput, OpenPO detail, Parameters, ReorderReview, Exceptions, ApprovalLog 및 Reconciliation. 계산된 제안을 BuyerDecision, ApprovedQty, PONumber 및 ApprovedAt과 분리해 관리합니다.
Filter-F9의 Available=42−8−2=32입니다. 9월 8일 도착이 확인된 PO는 9월 15일에 끝나는 2주 기간 안에 있으므로 InventoryPosition=32+24=56입니다. LeadDemand=15×2=30, ReorderPoint=30+12=42, 기본 Target=30+12+15=57입니다. 56은 42보다 낮지 않으므로 목표보다 1단위 부족해도 상태는 No reorder입니다. 정책은 목표 재고가 아니라 재주문점에서 작동합니다.
표 수식: Available =[@OnHand]-[@Reserved]-[@Damaged]. PO가 여러 개일 때 하나의 집계값을 그대로 신뢰하지 말고, 상태와 도착일 조건에 따라 PO 세부 정보에서 EligibleOpenPO를 합산해야 합니다. InventoryPosition=Available+EligibleOpenPO, LeadDemand=AvgWeeklyDemand*LeadTimeWeeks, ReorderPoint=LeadDemand+SafetyStock입니다. 조건 충족 시 RawNeed=MAX(0,Target-InventoryPosition)입니다. 반올림된 제안에는 =MAX([@MOQ],CEILING.MATH([@RawNeed],[@PackSize]))를 사용할 수 있지만 먼저 PackSize/MOQ가 양수인지 검증해야 합니다.
알림 우선순위: 중복/필수 필드/유형/오래된 데이터 → Data issue, Available<0 → Stockout or record issue, 리드 타임 기간에 영향을 주는 지연/미확인 PO → Review supply, 재고 위치가 재주문점 미만 → Reorder review, 그 외 → No reorder. 조건부 서식은 중첩된 색상 전용 논리가 아니라 상태 텍스트를 따릅니다. 테스트에는 재고 위치 35에서 raw need 22와 제안 24, raw need 25를 30으로 올림, 수요 0일 때 정책에 따라 No reorder, 기간보다 하루 늦은 PO를 제외하고 표시, 공급업체 누락이나 8일 된 갱신 데이터가 제안을 차단, target, reason, reviewer, date가 모두 있을 때만 override 사용을 포함합니다. 갱신할 때마다 OnHand 건수/합계를 원본과 대조하고 OpenPO의 포함/제외 수량을 PO 대장과 대조합니다.
효과가 있는 이유
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재고 위치와 물리적 가용 재고를 분리하면 미결 주문이 현재 부족분을 가리는 일을 막을 수 있습니다.
2
승인 필드는 계산된 권고가 승인되지 않은 구매 지시로 바뀌는 일을 막아 줍니다.
결과 확인
재고, 예약, 사용 불가 수량, 입고 예정 공급, 리드 타임 수요, 안전 재고 및 단위가 일관되게 정의되어 있나요?
누락되거나 오래되거나 지연되거나 중복되거나 불확실한 입력이 재주문 권고를 중단하거나 낮은 수준으로 바꾸나요?
계산된 필요량, 반올림된 제안, 검토자의 결정 및 실제 주문이 서로 다른 필드인가요?
안심하고 사용하세요
자주 묻는 질문
이 레시피를 언제 사용해야 하는지, 무엇을 제공해야 하는지, 그리고 어떤 부분에서 사람의 검토가 여전히 중요한지에 대한 실용적인 답변
“재고 및 재주문 알림 통합 문서 설계하기”를 사용하기 전에 무엇을 준비해야 하나요?
“재고 및 재주문 알림 통합 문서 설계하기”를 사용하려면 재고 운영과 의사 결정, 필드·출처·예시 값, 재주문 및 예외 정책을 준비하세요. 확인할 수 있는 정보로만 자리 표시자를 바꾸세요. 세부 사항을 모른다면 모델에 추론을 맡기지 말고 그 불확실성을 명시적으로 남겨 두세요.
“재고 및 재주문 알림 통합 문서 설계하기” 결과는 언제 아직 사용할 준비가 되지 않은 상태인가요?
제공된 증거로 명시된 결과물인 ‘재주문 수식, 예외 대기열 및 대조 검사를 갖춘 통제된 재고 통합 문서’를 아직 만들어 내지 못했거나, 해결되지 않은 가정, 누락된 승인 또는 지어낸 세부 사항에 의존한다면 결과를 사용할 준비가 되지 않은 것입니다. 점검 항목을 공개 기준으로 삼고, 근거 없는 결과물을 다듬는 대신 원본 입력을 수정하거나 권한 있는 검토자를 지정하세요.
“재고 및 재주문 알림 통합 문서 설계하기”에 대해 테스트 기록이 있는 AI 도구는 무엇인가요?
2026-08-28 기준으로 “재고 및 재주문 알림 통합 문서 설계하기”의 공개 테스트 기록에는 ChatGPT가 포함되어 있습니다. 이는 실행 기록이 있다는 뜻일 뿐, 이후 제품 버전과의 호환성이나 동일한 결과를 보장하지 않습니다. 다른 도구나 버전을 사용할 때는 모든 제약 조건을 명시한 채 사용 전에 결과 점검 항목을 다시 확인하세요.
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