전술 한 종래 기술 의 문제점 을 해결 하 기 위해 안출 된 본 발명 은 , 제 어부 가 ERP 시스템 ( Enterprize Resource Planning system ) 으로부터 각 원자재 의 품목 별 입출고 이력 데이터 및 각 원자재 의 품목 별 특성 데이터 를 수신 하 고 , 사용 자 인터페이스 로부터 입력 된 수요 예측 조건 을 적용 하 되 , 과거 의 특정 시점 으로부터 기준 시점 까지 의 원자재 품목 별 입출고 이력 데이터 를 이용 하 여 과거 기준 시점 부터 현재 시점 까지 의 산출 된 수요 예측 값 과 , 과거 기준 시점 으로부터 현재 시점 까지 산출 된 실제 수요 값 을 비교 하 여 수요 예측 정확도 를 산출 하 는 제 1 단계 ; 상기 제 어부 가 상기 수요 예측 정확도 를 산출 하 는 단계 를 반복 적 으로 되풀이 하 는 학습 을 실시 하 여 각 원자재 의 품목 별 최적 알고리즘 및 학습 파라 메타 를 선정 하 여 제 2 데이터베이스 에 저장 하 는 제 2 단계 ; 상기 제 어부 가 사용 자 인터페이스 로부터 사용 자 가 지정 한 원자재 의 품목 별 입출고 이력 데이터 를 입력 받 고 , 이 를 이용 하 여 상기 제 2 데이터베이스 가 제공 하 는 해당 원자재 의 품목 별 최적 알고리즘 및 학습 파라 메타 를 실행 하 여 산출 된 해당 원자재 의 수요 예측 데이터 를 제 1 데이터베이스 에 저장 하 는 제 3 단계 ; 상기 제 어부 가 ERP 시스템 으로부터 해당 원자재 의 현재 재고량 데이터 를 입력 받 고 , 상기 제 1 데이터베이스 로부터 해당 원자재 의 수요 예측 데이터 를 수신 받 아 , 해당 원자재 의 수요 예측 데이터 에서 현재 재고량 데이터 를 대비 · 분석 한 후 , 재 주문 점 결정 데이터 를 산출 하 여 사용 자 인터페이스 로 송신 하 는 제 4 단계 ; 및 상기 사용 자 인터페이스 로부터 소정 시간 내 에 상기 재 주문 점 결정 데이터 의 수정 또는 보완 요구 가 없 을 경우 , 상기 제 어부 는 재 주문 점 결정 데이터 를 원자재 주문 시스템 으로 송신 하 는 제 5 단계 ; 를 포함 하 는 원자재 수요 예측 및 주문 량 결정 시스템 을 이용 한 원자재 수요 예측 및 주문 량 결정 방법 을 제공 한다 .