aSSIST 경영대학원

AI SCM 최고위과정



본 과정을 공부하시면 다음과 같은 경험을 하실 수 있습니다.

(1) 최고전문가들로부터 AI와 SCM의 핵심개념을 배우실 수 있습니다.

(2) 직접 SCM 데이터를 토대로 분석 실습을 하며 AI 기반 혁신을 체험할 수 있습니다.

(3) 최고의 성과를 내고 있는 리더 기업들로부터 생생한 사례를 접할 수 있습니다.


aSSIST AI SCM 최고위과정은, 

CEO가 직접 AI를 이해하고 AI 트랜스포메이션을 진두지휘할 수 있게 해주는 최고의 기회입니다.


주임교수

김태현 서울과학종합대학원 총장

연세대 경영대 명예교수


인공지능은 이제 미래가 아닌 현실입니다. 
급격히 변화하는 시대에서 당신이 기회를 잡을 수 있도록, 
서울과학종합대학원이 함께하겠습니다.




AI(Artificial Intellingence)와 SCM(Supply Chain Management)의 만남


급격히 변화하는 시대에서 기업의 미래와 성공의 기회를 잡을 수 있도록 함께하겠습니다.



AI SCM 리더과정 1기 모집 안내


교육 기간 : 2021년 9월 7일(화) ~ 2021년 11월 30일(화) 12주


교육 시간 : 매주 화요일 19:00 ~ 21:00


교육 장소 : 서울과학종합대학원(aSSIST) Alvar Aalto Room


주임 교수 : 김태현 총장(前 연세대 경영대 학장, 연세대에서 30년간 SCM 분야 전공)


등  록  금 : 400만원


문       의 : 안기환 TEL : 02-360-0726, E-mail : khan@assist.ac.kr




교육목표

최고전문가들로부터 

AI와 SCM의 핵심개념 정리

SCM 데이터를 토대로 AI 실습 진행 

AI 기반 디지털 공급사슬관리 이해

다양한 기업사례를 통해 

앞으로의 SCM 전망과 기업의 목표 설정

과정 소개


CEO·핵심인재 맞춤형 
AI SCM 커리큘럼

4차 산업혁명 가속화에 따라 SCM과 물류 분야도 디지털 기반 운영혁신이라는 거대한 변화를 맞이하고 있고, 제조의 지원기능에서 제조와 유통의 핵심으로 역할이 확대되고 있습니다. 기업경영진은 이러한 인공지능 주도 산업혁신에 대해 깊이 이해해야 초격차 전략을 수립할 수 있습니다. 

aSSIST AI SCM 리더 과정은 보다 세분화되고 업데이트된 커리큘럼으로 새로운 경영환경에서 디지털기반 경쟁력을 창출할 수 있는 학습 기회를 제공합니다. 


산업시장 AI 사례 분석 통해 
기술 메커니즘 학습

인공지능의 기초적인 개념과 용어의 탄생 배경부터 현재에 이르기까지, 인공지능의 발전과정을 공부합니다. 또한, 기업 전반 공급망의 구조와 디지털혁신 흐름에서 주목받고 있는 업무자동화 시스템(RPA), 자율주행, 물류로봇, 드론 등의 사례 분석을 통해 AI의 핵심 기술 메커니즘을 학습합니다.

전반적인 개념과 사례 이해를 바탕으로 한층 AI 전략가로서 성장하는 단계로서 전략 토론이 함께 진행됩니다.


AI와 경영 연계 통한 
차세대 리더역량 강화

aSSIST가 구성한 인공지능 관련 분야 최고의 연구진과 AI 비즈니스 시장을 선도하고 있는 기업 리더들로부터 최신의 이론과 적용사례를 학습할 수 있습니다. 분야 최고전문가들뿐만 아니라 과정에 함께 참여하여 공부하는 여러 핵심인재 및 경영진들과의 네트워킹을 통해 미래 리더로서의 역량을 함양하게 됩니다.

여러 기업, 산업 분야의 동문 경영진들 그리고 전문가들과 함께 경영자의 관점에서 AI를 이해하고, 경영 문제에 대한 AI 접목 프레임워크를 설계하면서 학습한 내용을 실제 종사 산업에 적용해봅니다.


과정 특징

인공지능 최고 전문가들의 강의를 통해 기초이론
 및 철저한 사례 기반 비즈니스모델 분석 
인공지능 기반 SCM 신사업을 직접 추진하는 
기업 경영진 강의를 통해 구체적 적용방안 습득
IT, 제조, 컨설팅, 물류 등 다양한 분야 인공지능 
전문가들과의 네트워킹 

AI 적용 기업 사례


과정 구성

개념 이해 및 AI 실습

· 인공지능 기초 개념


      · 로지스틱스 4.0

  - SCM / 물류분야 디지털 혁신 Trend


· AI 실습

  - SCM / 물류 관련 데이터로 AI 현장  

    실습


사례 공부
· AI 기반 수요예측과 비즈니스 창조


· AI 기반 물류작업 최적화


· Big Data 분석과 적용 사례 


· 자율주행과 군집제어로 물류작업 최적화


· 클라우드 기반 백 오피스 업무 자동화 및 고객 대응 

  고도화 사례


전략 토의
· 유통산업 변화에 따른 제조, 물류변화


· AI 기술의 물류 현장 도입 한계점 및 

  극복과제


· ESG와 미래 SCM 전략


· 인공지능 시대, 인간의 대비 전략


AI 적용 기업 사례


커리큘럼






회차

구분

강의 주제

주요 내용

1

개념 이해

인공지능이란 무엇인가?

- 인공지능 기본 개념 및 디지털경영혁신과의 관계

2

AI 실습

경영의사결정을 위한

AI 데이터분석 실습

- SCM 데이터 분석 및 경영의사결정 실습

- 수강생이 직접 AI 분석 경험하며 이해도 향상

3

AI 실습

경영의사결정을 위한

AI 데이터분석 실습

- SCM 데이터 분석 및 경영의사결정 실습

- 수강생이 직접 AI 분석 경험하며 이해도 향상

4

개념 이해

Logistics 4.0: SCM /

물류 분야 디지털 혁신 트렌드

- SCM / 물류 분야 AI기반 디지털혁신 프레임워크
- Supply Chain & Logistics Technology Trend

5

사례(방법론)

 AI기반 수요예측과

비즈니스 창조

- 미국 어패럴 서브스크립션 스타트업 스티치픽스의

  AI기반 SCM 혁신을 통한 새로운 비즈니스 창출

6

사례(물류센터)

인공지능 기반 물류작업 최적화

- 물류로봇 현장 도입 사례 및 인공지능의 역할
- 물류자원 최적화를 위한 인공지능 기술 도입사례

7

사례(Big Data)

Kakao 모빌리티 Big Data / AI

- Kakao택시의 Big Data를 활용한 전략

- 자율주행차량의 발전

8

사례(분석 / 최적화)

클라우드 기반

디지털 트랜스포메이션

- 클라우드 서비스 제공기업 사례 및 적용

9

사례(경영지원)

인공지능 기반 백오피스 업무자동화 및 고객응대 고도화 사례

- RPA(Robotic Process Automation) 물류실무 자동화 사례 및 
  AI 챗봇 활용 택배고객서비스 개발 사례

10

사례(Amazon)

스마트 SCM과 Amazon 3I 전략

- Amazon의 상호연결 전략

- Amazon의 기술활용기반 전략

- Amazon AI 전략

- Fulfillment 센터 활용

11

전략토의

유통산업 변화에 따른 제조 물류 변화

- 유통채널 변화에 따른 생산방식 변화

- 라스트마일과 이커머스의 영향이 바꿀 물류 미래

12전략토의

인공지능기술의 물류현장 도입

한계점 및 극복 과제

- 인공지능 기술을 실제 물류현장에 도입하는 과정에서 마주하게 될 
  실무적 이슈와 도전 과제 공유

커리큘럼

회차 구분 강의주제 주요내용 강사
1 개념이해 인공지능이란 무엇인가? - 인공지능 기본 개념 및 디지털경영혁신과의 관계 장영재
교수
(KAIST 시스템 공학과)
2 AI 실습 경영의사결정을 위한 AI 데이터분석 실습 - SCM 데이터 분석 및 경영의사결정 실습
- 수강생이 직접 AI 분석 경험하며 이해도 향상
김성민
교수
(aSSIST 경영대학원)
3 AI 실습 경영의사결정을 위한 AI 데이터분석 실습 - SCM 데이터 분석 및 경영의사결정 실습
- 수강생이 직접 AI 분석 경험하며 이해도 향상
김성민
교수
(aSSIST 경영대학원)
4 개념 이해 Logistics 4.0: SCM / 물류 분야 디지털 혁신 트렌드 - SCM / 물류 분야 AI기반 디지털혁신 프레임워크
- Supply Chain & Logistics Technology Trend
(Gartner Research Korea)
5 사례
(방법론)
스티치픽스: AI기반 수요예측과 비즈니스 창조 - 미국 어패럴 서브스크립션 스타트업 스티치픽스의 AI기반 SCM 혁신을 통한 새로운 비즈니스 창출 -
6 사례
(물류센터)
인공지능 기반 물류작업 최적화 - 물류로봇 현장 도입 사례 및 인공지능의 역할
- 물류자원 최적화를 위한 인공지능 기술 도입사례
박정훈
대표
(로시스올 컨설팅 대표)
7 사례
(Big Data)
Kakao 모빌리티 Big Data / AI - Kakao택시의 Big Data를 활용한 전략
- 자율주행차량의 발전
이재호
소장
(Kakao 디지털 경영연구소)
8 사례
(분석 /
최적화)
클라우드 기반 디지털 트랜스포메이션 - 클라우드 서비스 제공기업 사례 및 적용 조영수
상무
(비아이메트릭스 전략사업부)
9 사례
(경영지원)
인공지능 기반 백오피스 업무자동화 및 고객응대 고도화 사례 - RPA
(Robotic Process Automation) 물류실무 자동화 사례 및 AI 챗봇 활용 택배고객서비스 개발 사례
(LG CNS, 삼성 SDS)
10 사례
(Amazon)
스마트 SCM과 Amazon 3I 전략 - Amazon의 상호연결 전략
- Amazon의 기술활용기반 전략
- Amazon AI 전략
- Fulfillment 센터 활용
(Amazon)
11 전략토의 유통산업 변화에 따른 제조 물류 변화 - 유통채널 변화에 따른 생산방식 변화
- 라스트마일과 이커머스의 영향이 바꿀 물류 미래
박성의
대표
(진짜유통연구소)
12 전략토의 인공지능기술의 물류현장 도입 한계점 및 극복 과제 - 인공지능 기술을 실제 물류현장에 도입하는 과정에서 마주하게 될 실무적 이슈와 도전 과제 공유 최용덕
대표
(모션투에이아이코리아)
13 전략토의 ESG와 미래 SCM 전략 - ESG 개념
- ESG 환경 하에서 효과적인 SCM 구축
(Boston Consulting Group (BCG))
14 전략토의 AI 시대, 인간의 대비 전략 - AI와 로봇시대 도래에 따른 인간의 일은 무엇인가? 조동성
명예교수
(서울대, 前인천국립대학 총장)