재고 발주표 만들기: 평균 판매량·재주문점·검수 계산

결론부터 말하면, ChatGPT는 판매·현재고 데이터를 읽어 품목별 평균 판매량과 예상 소진일을 정리하고, 발주 검토가 필요한 상품을 추리는 데 유용합니다. 다만 AI가 제안한 수량을 그대로 주문하면 안 됩니다. 실제 재고, 입고 소요일, 최소 주문 수량, 행사 계획을 사람이 확인한 뒤 최종 발주해야 합니다.

이 글은 별도 재고관리 시스템을 새로 사기 전에 엑셀이나 CSV로 작은 매장의 발주표 초안을 만드는 방법입니다. 수요를 보장하거나 완전 자동 발주를 권하는 내용이 아닙니다. 처음에는 핵심 품목 10개로 시험해 계산 기준을 검증하세요.

ChatGPT 재고 발주표가 잘 맞는 경우

• 판매 내역은 있지만 품목별 발주 시점을 매번 감으로 정할 때
• 카페 원재료, 소매 상품, 포장재처럼 반복 구매 품목이 있을 때
• 엑셀 표를 읽는 데 익숙하지 않아 우선순위 요약이 필요할 때
• 재고관리 프로그램 도입 전 계산 기준을 작게 검증하고 싶을 때

유통기한이 매우 짧거나 계절 변동이 큰 상품, 안전재고가 법규나 계약으로 정해진 품목은 단순 평균만으로 판단하기 어렵습니다. 이런 품목은 별도 기준을 적용하세요.

준비할 데이터와 표의 열

최소한 품목명, 현재고, 최근 판매량, 판매 기간, 입고 소요일이 필요합니다. 고객 이름, 전화번호, 주소, 주문 메모 같은 개인정보는 삭제하고 품목 단위 합계만 사용하세요.

ChatGPT로 재고 발주표 만드는 7단계

1단계: 품목명을 정리하고 개인정보를 제거하기

같은 상품이 ‘기본 드립백’, ‘드립백 기본’, ‘DB-기본’처럼 나뉘면 판매량이 쪼개집니다. 먼저 품목 코드를 기준으로 이름을 통일하세요. 주문 원본 대신 품목별 합계표를 만들면 개인정보 노출도 줄일 수 있습니다. 파일 업로드 지원 형식과 제한은 OpenAI 파일 업로드 FAQ에서 확인하세요.

2단계: 최근 28일 판매량과 현재고를 한 표에 모으기

처음에는 변동을 비교하기 쉬운 28일을 기준으로 삼습니다. 품목별 현재고와 판매량을 한 행에 놓고, 반품·취소·증정 수량은 판매량에서 분리합니다. 구글 시트 정리가 익숙하지 않다면 구글 시트와 ChatGPT 업무 자동화 7단계의 입력표와 결과표 분리 방식을 참고할 수 있습니다.

3단계: 계산식과 추측 금지 규칙을 프롬프트에 적기

첨부한 표로 발주 검토용 초안을 만들어 주세요. 일평균 판매량은 최근 28일 판매량 ÷ 28로 계산하세요. 예상 소진일은 현재고 ÷ 일평균 판매량으로 계산하세요. 예상 소진일이 입고 소요일 + 안전재고 일수 이하인 품목을 ‘발주 검토’로 표시하세요. 최소 주문 수량과 행사 계획은 임의로 만들지 말고, 값이 없으면 ‘확인 필요’라고 적으세요. 계산 과정과 사용한 열을 함께 보여 주세요.

프롬프트 구조가 낯설다면 챗GPT 프롬프트 초보자 가이드처럼 역할, 입력, 출력 형식, 금지사항을 나눠 쓰면 결과를 검수하기 쉽습니다.

4단계: 발주점 기준으로 후보만 추리기

간단한 기준은 ‘예상 소진일 ≤ 입고 소요일 + 안전재고 일수’입니다. 예를 들어 현재고가 24개, 일평균 판매량이 4개라면 예상 소진일은 6일입니다. 입고에 4일, 안전재고가 3일 필요하다면 기준 7일보다 짧으므로 발주 검토 대상입니다.

5단계: 실제 재고와 공급 조건을 대조하기

표의 현재고가 정확한지 매장에서 직접 확인합니다. 이미 발주했지만 아직 입고되지 않은 수량, 공급처 최소 주문 수량, 묶음 단위, 주말 배송 여부도 대조합니다. ChatGPT가 계산한 결과는 데이터에 없는 공급 조건을 알 수 없습니다.

6단계: 행사·계절·폐기 위험을 사람이 보정하기

다음 주 행사로 판매가 늘 예정이라면 평균 판매량만으로 부족할 수 있습니다. 반대로 유통기한이 짧은 식품은 안전재고를 늘릴수록 폐기 위험이 커집니다. 보정 사유와 수량을 별도 열에 기록해 다음 발주 때 비교하세요.

7단계: 최종 승인 열을 둔 뒤 발주하기

결과표에 ‘AI 후보’, ‘담당자 확인’, ‘최종 발주 수량’, ‘확인 메모’를 둡니다. 자동 주문과 연결하지 말고 담당자가 승인한 행만 발주서로 옮기세요. 반복 업무가 안정된 뒤에도 사람의 승인 단계를 유지하는 편이 안전합니다.

가상 예시: 작은 카페의 소모품 4종

카페에서 컵 240개, 뚜껑 180개, 드립백 42개, 포장봉투 70개를 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 최근 28일 판매량과 사용량을 각각 560개, 520개, 84개, 140개로 입력합니다.

일평균 사용량은 컵 20개, 뚜껑 약 18.6개, 드립백 3개, 포장봉투 5개입니다. 예상 소진일은 각각 12일, 약 9.7일, 14일, 14일입니다. 공급처 입고에 7일, 안전재고 3일이 필요하다면 기준은 10일입니다. 이 경우 뚜껑이 우선 발주 검토 대상이지만, 실제 실사 결과와 이미 주문한 수량을 확인하기 전에는 발주를 확정하지 않습니다.

또한 컵과 뚜껑은 함께 쓰이므로 한쪽만 부족해도 판매에 문제가 생깁니다. AI에게 연관 품목을 표시하게 할 수는 있지만, 세트 구성과 대체 가능 여부는 매장 담당자가 결정해야 합니다.

발주 전 체크리스트

• 품목 코드와 이름이 중복 없이 통일됐는가?
• 반품·취소·증정 수량을 판매량과 구분했는가?
• 현재고를 실제로 세어 보았는가?
• 미입고 발주 수량을 별도로 확인했는가?
• 입고 소요일에 주말과 휴무가 반영됐는가?
• 최소 주문 수량과 묶음 단위가 최신인가?
• 행사, 계절, 유통기한과 보관 공간을 검토했는가?
• 담당자가 최종 발주 수량을 승인했는가?

자주 발생하는 실패 사례와 해결법

실패 1: 전산 재고와 실제 재고가 다름

원인: 파손, 증정, 입력 누락이 반영되지 않았습니다. 해결: 핵심 품목을 실사하고 차이를 조정한 뒤 계산합니다.

실패 2: 판매가 0인 품목에서 계산 오류가 남

원인: 일평균 판매량이 0인데 나눗셈을 시도했습니다. 해결: 예상 소진일을 ‘계산 불가’로 두고 단종, 신상품, 장기재고 여부를 따로 판단합니다.

실패 3: 행사 직전인데 평상시 평균만 사용함

원인: 예정된 수요 변화가 입력에 없습니다. 해결: 행사 예상 추가 수량을 별도 열로 두고 근거와 승인자를 기록합니다.

실패 4: 최소 주문 수량을 AI가 임의로 채움

원인: 값이 없을 때의 처리 규칙을 지정하지 않았습니다. 해결: 없는 값은 반드시 ‘확인 필요’로 표시하게 하고 공급처의 최신 견적서로 확인합니다.

실패 5: 발주표를 자동 주문에 바로 연결함

원인: 계산 초안과 구매 승인을 같은 단계로 처리했습니다. 해결: 승인 열을 두고 사람이 확인한 행만 발주서로 옮깁니다.

주의사항: 데이터 보호와 계산 검증

고객 개인정보가 포함된 주문 원본은 올리지 말고 품목별 집계 데이터만 사용하세요. ChatGPT의 데이터 제어와 보관 방식은 계정과 플랜에 따라 다를 수 있으므로 OpenAI 데이터 제어 FAQ에서 현재 설정을 확인하세요. 개인정보보호위원회 안내처럼 민감정보와 회사 내부자료를 그대로 입력하지 않는 원칙을 적용하고, 계산 결과는 표본 품목을 손으로 다시 계산해 소수점 처리 규칙까지 통일해야 합니다.

자주 묻는 질문 FAQ

1. ChatGPT가 적정 발주 수량을 자동으로 정해 주나요?

입력한 기준으로 후보 수량을 계산할 수는 있지만, 실제 재고·행사·공급 조건을 모두 알 수 없습니다. 결과는 초안으로 사용하고 담당자가 최종 승인해야 합니다.

2. 판매 데이터는 며칠치를 써야 하나요?

처음에는 최근 28일처럼 이해하기 쉬운 기간으로 시작하세요. 계절성이 크다면 전년 동기와 최근 추세를 함께 보되, 단순 평균과 구분해 기록해야 합니다.

3. 판매량이 0인 신상품은 어떻게 계산하나요?

과거 판매량이 없으므로 예상 소진일을 계산하지 않는 편이 안전합니다. 초기 발주 한도와 재검토 날짜를 사람이 정하고 실제 판매가 쌓인 뒤 기준을 조정하세요.

4. 엑셀 파일에 고객 정보가 있어도 괜찮나요?

고객 이름, 연락처, 주소, 상세 주문 메모는 제거하세요. 재고 판단에는 품목별 판매 합계만으로 충분한 경우가 많습니다.

5. 결과가 안정되면 완전 자동 발주로 바꿔도 되나요?

바로 연결하지 않는 것이 좋습니다. 공급 조건과 수요가 변하고 데이터 오류도 생길 수 있으므로 알림과 초안 생성까지만 자동화하고 구매 승인 단계는 사람이 맡으세요.

마무리: 핵심 품목 10개부터 시작하기

오늘은 회전이 빠른 품목 10개만 골라 품목명, 현재고, 최근 28일 판매량, 입고 소요일을 적어 보세요. ChatGPT로 후보를 만든 뒤 실제 재고와 손계산을 대조하면 우리 매장에 맞는 기준인지 작은 비용으로 확인할 수 있습니다.

다음 단계: 위 체크리스트를 복사해 ‘AI 후보’와 ‘담당자 승인’을 분리한 발주표를 하나 만들어 보세요. 두세 번의 발주에서 오차를 기록한 뒤에만 품목 수를 늘리는 것을 권합니다.

발주 기준을 정하기 전에 판매 변화부터 점검하려면 ChatGPT 주간 매출 분석: 주문 중복 없이 객단가 계산로 총매출·주문 수·객단가를 같은 기준에서 비교하세요.