물류 및 공급을 위한 AI: 연료 산업 대상 실용적 노코드(Na-code) 애플리케이션 교육 과정

모듈 1: 물류 및 공급에서의 AI 소개

• 인공 지능 이해: 개념과 응용
• 물류 및 연료 분배에서의 AI: 기회와 영향
• 노코드 AI 도구: Excel AI, ChatGPT, Power BI 및 기타
• 운송 및 연료 산업의 실제 사례

모듈 2: 운영 데이터 구조화 및 분석

• 주요 물류 및 공급 데이터셋 식별(경로, 탱크, 배송)
• AI 사용을 위한 용적 제어 및 재고 데이터 정리
• Excel에서 데이터 정리, 포맷팅 및 검증
• 인사이트 생성을 위한 동적 테이블 및 피벗 차트 작성

모듈 3: 연료 수요를 위한 AI 지원 예측

• 수요 예측 및 영향 변수 이해
• Excel의 AI 기능 및 ChatGPT를 사용한 예측 분석
• 단기(1~2주) 연료 수요 추세 예측
• 실습: 기존 데이터를 이용한 간단한 예측 모델 구축

모듈 4: 경로 계획 및 자원 최적화

• 경로 최적화 및 일정 편성의 주요 개념
• 최적의 경로 및 배송 순서를 제안하는 AI 도구 사용
• 실제 제약 조건 하에서 경로 계획을 위한 Excel 및 ChatGPT 적용
• 실습: 배송 단위의 경로 옵션 생성

모듈 5: 비용 추정 및 물류 최적화

• 비용 요인 식별: 거리, 통행료, 연료 소모량, 운송비
• 물류 비용을 추정하는 AI 모델 사용
• 수동 vs. AI 지원 비용 계획 비교
• 동적 입력을 포함한 비용 계산 템플릿 작성

모듈 6: 대시보드 및 KPI 시각화

• Power BI 및 Excel 대시보드 소개
• 물류 및 공급 KPI를 위한 시각적 보고서 설계
• 용적 제어 시스템 데이터 통합
• 실습: 실시간 물류 성과 대시보드 작성

모듈 7: 물류 워크플로우에 AI 통합

• 반복적인 보고 및 데이터 통합 작업 자동화
• 작업 자동화를 위한 Power Automate 또는 Excel 매크로 사용
• 재고 또는 배송 임계값을 위한 알림 시스템 생성
• 실제 사례: 탱크 보충 일정 편성을 위한 AI 기반 알림

모듈 8: 물류 및 공급을 위한 90일 AI 채택 계획

• 단계별 AI 구현 로드맵 구축
• 파일럿 사용 사례 및 성공 지표 식별
• 팀 전반으로 AI 지원 워크플로우 확장
• 지속적 개선 및 지식 공유 관행 수립

요약 및 다음 단계