전술 한 종래 기술 의 문제점 을 해결 하 기 위해 안출 된 본 발명 은 , 제 어부 의 수 신부 가 ERP 시스템 ( Enterprize Resource Planning system ) 으로부터 해당 원자재 의 품목 별 입출고 이력 데이터 및 해당 원자재 의 품목 별 특성 데 이타 를 수신 하 는 단계 ; 상기 제 어부 의 데이터 전처 리부 가 사용 자 인터페이스 로부터 입력 된 데이터 전처리 설정 기준 을 적용 하 여 해당 원자재 의 품목 별 입출고 이력 데이터 를 전처리 하 는 단계 ; 상기 제 어부 의 수요 예측 분석 부가 데이터 전처리 된 해당 원자재 의 품목 별 입출고 이력 데이터 와 해당 원자재 의 품목 별 특성 데 이타 를 각각 입력 받 고 , 상기 사용 자 인터페이스 로부터 입력 된 수요 예측 알고리즘 조합 조건 에 의해 상기 수요 예측 분석 부가 포함 하 고 있 는 수요 예측 알고리즘 들 을 조합 하 여 구동 하 되 , 과거 기준 시점 및 현재 시점 까지 의 수요 예측 값 과 과거 기준 시점 및 현재 시점 까지 의 실제 수요 값 을 비교 · 분석 하 여 수요 예측 정확도 를 산출 하 는 단계 ; 및 상기 제 어부 의 수요 예측 분석 부가 상기 사용 자 인터페이스 로부터 입력 된 알고리즘 성능 비교 주기 에 따라 수요 예측 알고리즘 조합 조건 을 소정 주기 마다 바꾸 어서 , 수요 예측 정확도 를 산출 하 는 단계 를 반복 적 으로 되풀이 하 는 학습 을 실시 하 여 해당 원자재 의 품목 별 최적 조합 알고리즘 을 선정 하 되 , 상기 사용 자 인터페이스 로 선정 결과 내용 을 현시 함 과 동시 에 상기 해당 원자재 의 품목 별 최적 조합 알고리즘 을 제 2 데이터베이스 에 저장 하 는 단계 ; 를 포함 하 되 , 상기 데이터 전처리 설정 기준 은 , 과거 실제 수요 값 의 변동 값 중 소정 의 극단 치 ( Outlier ) 에 해당 하 는 수요 값 을 제외 하 여 적용 하 고 , 원자재 수요 처 중 현재 시점 으로부터 3 년 이상 의 거래 실적 이 있 는 기존 수요 처 에 관한 데이터 를 포함 하 되 , 현재 시점 으로부터 3 년 미만 의 거래 실적 이 있 는 신규 수요 처 에 관한 데이터 를 제외 하 도록 기준 을 설정 하 고 , 상기 수요 예측 알고리즘 조합 조건 은 월단 위 또는 년 단위 이상 의 중장 주기 수요 예측 시 에 는 SARIMA 알고리즘 을 적용 하 고 , 월단 위 미만 의 단주기 수요 예측 시 에 는 LSTM 알고리즘 을 적용 하 되 , 주기 별 수요 추세 를 반영 하 는 경우 이중 지수 평활 법 을 포함 하 도록 조합 하 는 것 을 특징 으로 하 는 원자재 수요 예측 시스템 을 이용 한 원자재 수요 예측 정확 도 향상 방법 을 제공 한다 .