기업과 개인의 미래가치 향상을 위한 실질적 벨류업 프로그램

ChatGPT 실무적용, SCM/물류 데이터분석

"자꾸 틀린 질문만 하니까 맞는 대답이 나올 리가 없잖아" 박찬욱 감독의 영화 '올드보이'에서 나오는 대사이다. ChatGPT의 활용법에 대한 명쾌한 답변이다. 이 대사는 개인 또는 조직이 혁신을 추진하는 데 있어서 문제의 본 질을 파악하는 것이 가장 중요하다는 것을 강조하는 대사이기도 하다. 같은 맥락에서 이 책도 SCM/물류 데이터 분석 역량을 왜 확보하여야 하는지 먼저 논의한다. 그리고 ChatGPT, 엑셀, 파이썬, 통계, 머신러닝 등 데이터분 석 기법을 설명한다.

-머리말 첫 문단에서 발췌

 

환각 오류는 다지털 빙산이다. 디지털 빙산 밑에 드러나지 않는 더 큰 숨겨진 낭비 또는 비용이 있다는 의미이다. 기업이나 개인이 현재의 환각 오류에 대해 LLM을 비난하기 보다는 데이터가 E2E 연결되어 있지 않고, 운영기준 이 없거나, 모호하거나, 정립되어 있지 않은지 반성하고 개선하는 기회로 활요하여야 한다. 꾸준히 데이터를 E2E 연계하여 자신의 SCM 운영기준을 정립하는 기업만이 환각 오류없이 LLM을 제대로 활용하며 지속가능한 성장을 할 수 있을 것이다. 개인도 마찬가지이다.

-제8장에서 발췌

[목 차]

 

머리말   5

목차     10

제1부 SCM/물류 데이터분석 개요

제1장 SCM/물류 데이터분석 역량  18

제2장 데이터 시각화와 데이터분석 준비     30

제2부 SCM혁신과 수준진단 시각화

제3장 SCM 혁신  74

제4장 판매가격 하락과 공급 리드타임 분석 85

제5장 주 단위 PSI와 비즈니스 리듬 동기화  98

제6장 RTF 차질과 계획대로 실행   111

제7장 월말 편중과 실 수요 기반 수요관리   123

제8장 수요예측 정확도와 SCM 역량          132

제3부 재고통제 시스템과 통계 기초

제9장 기술통계와 물동량 분석      150

제10장 정규분포와 가설검정을 통한 출하량 분석     165

제11장 재고관리와 안전재고 수준의 결정    188

제12장 후보충 모형의 파이썬 코드 이해     218

 

제4부 해운 운임시황예측과 머신러닝

제13장 SCFI 예측모형과 인자 선정 232

제14장 단순회귀 기반 SCFI 예측    246

제15장 다중회귀분석과 머신러닝   260

제16장 규제회귀 기반 SCFI 예측    297

제17장 일반 시계열분석 기반 SCFI 예측     314

제18장 ARIMA 기반 SCFI 예측      352

제19장 의사결정나무 기반 SCFI 예측         385

제20장 앙상블 기반 SCFI 예측      398

제5부 분석모형의 실무적용

제21장 분석과제 실무적용 422

제22장 글로벌 선진 사례  456

참고문헌 471