SCM(Supply Chain Management) 데이터 분석 및 Intelligence 전략 및 기획
공급망 데이터의 특성 분석과 예측 모델을 통해 공급망 관리 효율성을 극대화하고, 다양한 분석 방법을 활용하여 SCM 리스크를 평가하기 위한 분석 및 Intelligence 전략수립 및 기획역할 수행

1-1. SCM 수요·공급 특성 분석

• 공급망 변동성 분석 및 수요예측 모델 개선
  공급망의 실적 변동성을 분석하여 생산 및 물류 거점별 제약조건을 현실화 하고 이를 통해 수요에 대한 공급계획을 정교화 함.
• 예측 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용한 공급망 리스크 평가
  예측 모델링 및 시뮬레이션을 통해 공급망에서 발생할 수 있는 다양한 리스크를 평가 및 사전 대처 방안 마련
• 관련 부서와의 긴밀한 협업을 통한 수요·공급망 분석 지원
  수요 및 공급망 분석을 원활하게 수행하기 위해 다른 부서와의 협력 및 조율을 통해 데이터를 수집하고, 통합적인 분석을 진행

1-2. SCM 성과 개선을 위한 데이터 분석 및 관리 방안 수립

• 수요예측 모델 기획
  주요 변수 및 예측 단위를 설정하여 수요 예측 모델을 기획. 예측의 정확성을 높이기 위해 다양한 데이터를 활용하고, 이를 통해 최적의 예측 모델을 도출
• 최적화 분석
  전체 재고 수준 최적화를 위한 안전재고, 공급일수, 서비스 수준 등에 대한 최적화 분석 수행

1-3. 실재고 관리를 위한 Vision 기술 활용

• Vision 기술을 통해 개별 제품의 정보를 실시간으로 인식하여 실시간 재고 가시성을 확보하고, 정확한 재고 정보를 바탕으로 효율적인 운영 지원

1-4. SCM Agent 구축을 위한 PoC 및 구축방안 수립

• 공급망 관리 자동화 및 최적화 솔루션을 제공을 위해 LLM 기반 SCM 관련 의사결정 지원 시스템을 개발하고, 복잡한 공급망 문제를 해결하기 위한 지능형 Agent 구축 PoC 및 구축방안 수립

1-5. 데이터 엔지니어링

• DW 구축을 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 설계, 다차원 논리 모델링 및 데이터 흐름 구조 설계 등으로 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있는 환경 조성

• 분석계 시스템 구축 및 데이터 모델링 경험: 분석계 시스템 구축 경험이 있거나 데이터 모델링 및 분석 모델링 수행 경험
• 다양한 데이터 분석 및 분석 툴 활용 경험: Python, Vision AI, LLM, Power BI, Tableau 등 다양한 데이터 분석 도구를 사용 경험
• Python, LLM(대규모 언어 모델) 경험: 관련 경험