connectailab-ovenstudio-v1: 빵집 의사결정 AI

가상 빵집 시뮬레이터 안에서 규칙 사장 흉내(지도학습) → PPO 강화학습 → 사람 피드백 순서로 학습한 의사결정 모델입니다.

매일 결정하는 것

• 상품 4종 생산량 (예상 수요 × 0.6~1.4)
• 마감 할인 (0 / 30 / 50%)
• 사건 대응: 클레임, 단체 주문, 재료값 인상, 직원 결근

결과 (같은 시드 10개, 30일 운영)

운영자	한 달 이익(평균)	편차	폐기율	품절률	최종 평판
규칙 사장	1,327,084	454,503	18.3%	22.7%	0.8
흉내 AI	1,327,084	454,503	18.3%	22.7%	0.8
PPO AI	3,522,947	980,563	14.8%	11.7%	1.06

한계

• 시뮬레이터의 가격·수요 숫자는 가정입니다. 실제 매장 데이터로 검증하지 않았습니다.
• 시뮬레이터 안에서의 성과이며 실제 매출을 보장하지 않습니다.

파일

• ppo_brain.npz: 모델 가중치 (numpy) / brain.py로 불러오기
• bakery_env.py, config.yaml: 시뮬레이터

CONNECT AI LAB 의사결정 두뇌 공동 연구 참여 모델 · ovenstudio

만든 사람

데이타 베이킹 오븐 (Data Baking Oven) — 베이킹 × AI 실험을 기록하는 채널

• 하는 일: 제과제빵 현장 경험을 바탕으로 AI 의사결정·자동화 실험
• 유튜브: https://www.youtube.com/@Data_Baking_Oven
• 블로그: https://blog.naver.com/oven_studio_ai
• 인스타그램: https://www.instagram.com/bread_mountain