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코스 개요

모듈 1: 물류 및 공급망 관리에서의 AI 소개

  • 인공지능 개요: 기본 개념과 실제 적용 사례
  • 물류 및 연료 유통 분야에서의 AI 활용 기회와 영향력
  • 노코드 AI 도구 소개: Excel AI, ChatGPT, Power BI 등
  • 운송 및 연료 산업에서의 실제 적용 사례 살펴보기

모듈 2: 운영 데이터 구조화 및 분석 방법

  • 물류·공급 관련 핵심 데이터 집합 파악하기 (경로, 탱크, 배송 정보 등)
  • AI 활용을 위해 용량 관리 및 재고 데이터 체계화하기
  • Excel에서의 데이터 정제, 형식 지정 및 유효성 검증 방법
  • 인사이트 도출을 위한 동적 표와 피벗 차트 생성하기

모듈 3: 연료 수요 예측을 위한 AI 활용법

  • 수요 예측 개념과 영향 요인 이해하기
  • Excel의 AI 기능 및 ChatGPT를 이용한 예측 분석 실습
  • 1~2주 내의 단기 연료 수요 변화 추정해보기
  • 기존 데이터를 활용해 간단한 예측 모델을 직접 구축하는 실습

모듈 4: 경로 계획 및 자원 최적화 전략

  • 경로 최적화와 스케줄링의 핵심 개념 설명
  • AI 도구를 이용해 최적의 경로 및 배송 순서 도출하기
  • 실제 제약 조건을 고려하여 Excel과 ChatGPT를 활용한 경로 계획 수립법
  • 배송 유닛별 최적 경로 안을 생성해보는 실습 활동

모듈 5: 물류 비용 산출 및 최적화 기법

  • 거리, 통행료, 연료 소비량, 화물 운송비 등 주요 비용 요인 파악하기
  • AI 모델을 활용해 물류 비용 추정하는 방법
  • 수작업 방식과 AI 지원 방식의 물류 비용 계획 비교하기
  • 동적 입력값을 반영한 비용 산출 템플릿 설계법

모듈 6: 대시보드 및 핵심 지표 시각화 기법

  • Power BI와 Excel 대시보드 개요 설명
  • 물류·공급망 운영에 필요한 핵심 지표를 시각화하는 방법
  • 용량 관리 시스템에서 생성된 데이터와의 연동법
  • 실시간 물류 성과 대시보드 직접 제작해보는 실습

모듈 7: 물류 업무에 AI를 통합하는 전략

  • 반복적인 보고서 작성 및 데이터 통합 작업 자동화하기
  • Power Automate나 Excel 매크로를 활용한 업무 자동화 기법
  • 재고 수준이나 배송 임계값 도달 시 알림 시스템 설정법
  • 탱크 보충 일정을 자동으로 안내하는 AI 기반 경보 시스템 예시

모듈 8: 물류 및 공급망 업무에 AI를 도입하기 위한 90일 계획

  • 단계별 AI 도입 로드맵 설계법
  • 시범 적용할 과제 선정 및 성공 지표 정의하기
  • 각 부서에서 AI 활용 업무를 점진적으로 확장하는 방안
  • 개선 사항 지속 발굴 및 지식 공유 체계 구축하기

요약 및 향후 전망

요건

  • Microsoft Excel 또는 Google Sheets 사용에 대한 기본 지식
  • 인공지능 관련 사전 지식은 필요하지 않습니다.

대상자

  • 연료 운송 및 판매 업계의 물류·공급 관리 전문가
  • 운영 및 재고 관리 담당자
  • 차량 경로 및 연료 배송을 기획하는 감독관 및 플래너
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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