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기간 14 시간
코스 개요
모듈 1: 물류 및 공급에서의 AI 소개
- 인공지능 이해: 개념과 적용 사례
- 물류 및 연료 유통 분야의 AI: 기회와 영향력
- 노코드 AI 도구: 엑셀 AI, ChatGPT, Power BI 등
- 수송 및 연료 산업의 실용적 사례
모듈 2: 운영 데이터 구조화 및 분석
- 핵심 물류 및 공급 데이터세트 식별(경로, 탱크, 배송)
- AI 활용을 위한 용적 제어 및 재고 데이터 정리
- 엑셀에서의 데이터 정리, 형식화 및 검증
- 인사이트 생성을 위한 동적 테이블 및 피벗 차트 작성
모듈 3: 연료 수요를 위한 AI 기반 예측
- 수요 예측 및 영향 변수 이해
- 엑셀의 AI 기능 및 ChatGPT를 활용한 예측 분석
- 단기(1~2주) 연료 수요 추세 예측
- 실습: 기존 데이터를 활용한 간단한 예측 모델 구축
모듈 4: 경로 계획 및 자원 최적화
- 경로 최적화 및 일정 수립의 핵심 개념
- AI 도구를 활용한 최적 경로 및 배송 순서 제안
- 실제 제약 조건이 반영된 경로 계획에 엑셀 및 ChatGPT 적용
- 실습 활동: 배송 유닛용 경로 옵션 생성
모듈 5: 비용 추정 및 물류 최적화
- 비용 요인 식별: 거리, 통행료, 연료 소비량, 운송료
- AI 모델을 활용한 물류 비용 추정
- 수작업 계획 vs. AI 보조 계획 비교
- 동적 입력을 갖춘 비용 계산 템플릿 구축
모듈 6: 대시보드 및 KPI 시각화
- Power BI 및 엑셀 대시보드 소개
- 물류 및 공급 KPI를 위한 시각적 보고서 설계
- 용적 제어 시스템 데이터 연동
- 실습: 실시간 물류 성과 대시보드 제작
모듈 7: 물류 워크플로우에 AI 통합
- 반복적인 보고 및 데이터 통합 작업 자동화
- 작업 자동화를 위한 Power Automate 또는 엑셀 매크로 활용
- 재고 또는 배송 임계값을 위한 알림 시스템 구축
- 실용적 예시: 탱크 충전 스케줄링을 위한 AI 기반 알림
모듈 8: 물류 및 공급을 위한 90일 AI 도입 계획
- 단계별 AI 구현 로드맵 구축
- 파일럿 사용 사례 및 성공 지표 식별
- 팀 전반으로 AI 보조 워크플로우 확장
- 지속적 개선 및 지식 공유 관행 수립
요약 및 다음 단계
요건
- Microsoft Excel 또는 Google Sheets 기초 숙련도
- 인공지능(AI) 사전 경험 불필요
대상 독자
- 연료 수송 및 판매 산업의 물류 및 공급 전문가
- 운영 및 재고 조정자
- 대중 교통 경로 및 연료 배달을 관리하는 감독자 및 계획자