"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 본질을 파악하는 것이 가장 중요하다는 것을 강조하는 대사이기도 하다. 같은 맥락에서 이 책도 SCM/물류 데이터분석 역량을 왜 확보하여야 하는지 먼저 논의한다. 그리고 ChatGPT, 엑셀, 파이썬, 통계, 머신러닝 등 데이터분석 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, 운영기준이 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

"하이브리드 SCM" 저자

Data Mining을 주제로 한양대학교 산업공학과에서 박사학위를 취득하였다. ERHouse를 거쳐 2002년부터 2023년까지 삼성SDS SCM사업단과 물류사업부에 재직하였다. 삼성그룹, 현대자동차그룹, 한국타이어그룹, 보건복지부 등 국내 주요 대기업과 정부의 SCM과 물류 컨설팅 그리고 AI 데이터분석 업무를 수행하였다. 삼성그룹 SCM 6 그리고 시그마 MBB로서 SCM과제 멘토링을 하였으며, 최근에는 SCFI 운임시황 예측모형을 개발하였다. 현재는 작가와 컨설턴트로서 대학교와 일반 기업체를 대상으로 SCM/물류 혁신 컨설팅 및 ChatGPT를 활용한 SCM/물류 데이터분석 등을 강의하고 있다.

Washington University에서 경영학 박사 학위를 취득하였고, 현재 연세대학교 경영대학 오퍼레이션 관리 분야의 부교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 데이터 애널리틱스 기법을 활용한 운영관리 및 의사결정 문제 등이다. 특히, SCM관련한 다양한 주제의 연구를 진행하였으며 해당 연구들은 Manufacturing and Service Operations Management, Production and Operations Management 등 경영학 최고권위지에 게재되었다.

 

제1장 SCM/물류 데이터분석 역량 

제2장 데이터 시각화와 데이터분석 준비

제3장 SCM 혁신

제4장 판매가격 하락과 공급 리드타임 분석

제5장 주 단위 PSI와 비즈니스 리듬 동기화 

제6장 RTF 차질과 계획대로 실행

제7장 월말 편중과 실 수요 기반 수요관리 

제8장 수요예측 정확도와 SCM 역량 

제9장 기술통계와 물동량 분석 

제10장 정규분포와 가설검정을 통한 출하량 분석

제11장 재고관리와 안전재고 수준의 결정

제12장 후보충 모형의 파이썬 코드 이해 

제13장 SCFI 예측모형과 인자 선정 

제14장 단순회귀 기반 SCFI 예측

제15장 다중회귀분석과 머신러닝

제16장 규제회귀 기반 SCFI 예측

제17장 일반 시계열분석 기반 SCFI 예측 

제18장 ARIMA 기반 SCFI 예측

제19장 의사결정나무 기반 SCFI 예측

제20장 앙상블 기반 SCFI 예측 

제21장 분석과제 실무적용 

제22장 글로벌 선진 사례

참고문헌