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코스 개요

공급망 및 물류 분야에서의 AI 개요

  • 스마트 물류 산업의 최신 동향 살펴보기
  • 전통적인 분석 기법과 AI 기반 분석 기술의 비교
  • 핵심 기술 및 플랫폼 소개

수요 예측을 위한 AI 활용

  • 머신러닝 기반 시계열 예측 방법
  • 계절성 및 추세 요소의 파악과 처리 방안
  • 과거 데이터를 활용한 예측 정확도 향상 전략

재고 최적화 및 보충 계획 수립

  • AI 기반으로 한 적정 재고량 예측 방법
  • 안전재고 수준 설정 및 재주문 시점 결정법
  • ERP 및 WMS와의 연동을 통한 AI 활용 방안

운송 경로 최적화 및 차량 관리 기술

  • 가장 짧은 경로 산출 알고리즘과 배송 경로 계획 방법
  • 교통 상황을 반영한 동적 경로 설정 기법
  • AI 기술을 활용한 운송 일정 수립 방안

창고 자동화 및 로봇 공학 응용

  • 선별, 분류, 저장 작업의 자동화에 AI를 활용하는 법
  • 선반 상태 모니터링을 위한 컴퓨터 비전 기술 활용법
  • AGV 및 로봇 팔과의 협업 시스템 구축 방법

실시간 분석 및 대시보드 운영 방식

  • Tableau와 Python을 활용한 실시간 대시보드 구성법
  • 실시간 데이터 흐름에 기반한 핵심 성과 지표 모니터링 방법
  • 알림 발송 및 예외 상황 대응 절차 마련하기

사례 연구와 최종 프로젝트 수행

  • 다중 거점으로 이루어진 공급망 시나리오 분석해보기
  • 수요 예측 및 경로 계획 모델을 직접 적용해보기
  • 데이터 기반의 물류 최적화 전략을 제시하는 프로젝트 완성하기

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 공급망 또는 물류 운영에 대한 기본적인 이해
  • 데이터 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 도구 활용 경험
  • 프로그래밍 및 스크립팅에 대한 기초 지식

교육 대상자

  • 공급망 분석 전문가
  • 물류 관리 담당자
  • 산업 계획 수립 담당자
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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