재고 부족으로 판매 기회를 놓치거나, 반대로 과도한 재고로 관리 비용이 치솟아 고민이십니까? 공급망의 불확실성이 커진 지금, 여전히 담당자의 경험이나 과거 엑셀 데이터에만 의존해 수요를 예측하고 재고를 관리하는 방식은 기업 운영에 큰 리스크를 안겨줍니다. 

본 과정은 수작업 방식의 단순 분석 업무를 줄이고, 실제 물류·생산 현장의 성과로 직결되는 AI 기반 SCM 의사결정 체계를 전수합니다. 물류 및 공급망 담당자가 현업에서 즉시 의사결정 시간을 단축하고 운영 비용을 절감할 수 있는 실전 프레임워크를 제공합니다. 

★ 과정 포인트 

- SCM의 패러다임 변화를 이해하고, 생성형 AI 도구를 활용해 물류 데이터를 정제 및 탐색적 분석(EDA)을 수행할 수 있다. 

- 하이브리드 AI 기법을 적용하여 정밀한 수요예측을 수행하고 지능형 재고 관리 체계를 수립할 수 있다. 

- AI 기반 예측 결과를 다각도로 검증하고, 이를 바탕으로 이해관계자를 설득하는 전략적 커뮤니케이션을 실행할 수 있다. 

- AI 에이전트 오케스트레이션 개념과 실전 물류 적용 사례를 통해 물류 프로세스 자동화 로드맵을 설계할 수 있다. 

★ 학습내용 

1. SCM 패러다임 전환과 AI 에이전트의 이해 

2. 데이터 정제 에이전트 & EDA 코파일럿 

3. 하이브리드 AI 수요예측 

4. AI 지능형 재고관리 

5. AI 예측 결과 검증 및 설득 커뮤니케이션 

6. 오케스트레이션과 물류 AI 실전 사례 

★ 강사소개 

최동천 강사 

현) TSP컨설팅 대표컨설턴트 

현) 한국생산성본부 물류분야 강사 

전) ㈜물류혁명코리아 대표컨설턴트 

전) ㈜한국능률협회컨설팅 수석컨설턴트 

★ 수강대상 

- 채용 프로세스를 설계하고 공정 채용 프로세스를 구축하고자 하는 HR, 인사, 채용 담당자 및 관리자 

- 사내 면접관으로 참여하는 임원, 팀장, 부서장 및 핵심 직무 실무 담당자 

- 역량 중심 구조화 면접 질문 설계 및 다면 평가 기법(BEI, PT, GD, SI) 도입을 검토 중인 관리자 

- 면접관의 평가 오류 및 편향을 최소화하고 객관적인 평가 기준을 정립하고자 하는 경영진 및 HRD 담당자