과학 공학
물류의 미래 AI에게 맡겨도 됩니다.
조영곤
e퍼플
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- 소장
- 10,000 ⓒ
| 듣기기능 | 미지원 | 파일정보 | |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 4.3 MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791139055818 | ||
책 소개
이 책을 읽어야 할 사람
물류 담당자 - 현장 실무자
매일 선적서류와 수출입 서류를 작성하고, 운임을 협상하는 여러분이 이 책의 첫 번째 독자입니다. AI는 여러분의 경험 위에 작동합니다. 현장을 아는 여러분이 AI를 가장 잘 활용할 수 있습니다.
이 책을 읽고 나면
• 여러 서류들을 효율적으로 관리하고 자동 작성할 수 있습니다
• 운임 예측 AI로 협상력을 높이고 선복을 최적 시점에 확보하는 법을 압니다.
물류기업 경영진·전략기획자 – 의사결정자
AI로 무엇을 얻을 수 있고 어떤 투자가 필요한가? AI 도입의 ROI를 어떻게 계산하고, 어느 업무부터 시작해야 하는지를 담았습니다.
이 책을 읽고 나면:
• 4단계 AI 도입 로드맵으로 투자 우선순위를 결정할 수 있습니다
• 구체적 ROI 수치로 이사회를 설득하는 논리를 갖게 됩니다
물류학 전공자·취업 준비생 - 미래 물류인
AI가 바꾸는 물류 산업에서 여러분의 커리어가 어떤 방향으로 펼쳐질지를 미리 그려볼 수 있습니다. 이 책이 취업 면접에서, 첫 직장의 첫 날에, 기억나는 기준점이 되기를 바랍니다.
이 책을 읽고 나면:
• 물류 AI 직군데이터 애널리스트, AI 에이전트 개발, AI 포워더 수행의 전망을 알 수 있습니다
• 면접에서 "AI 시대의 물류"를 구체적으로 말할 수 있습니다
AI에 관심 있는 비즈니스맨 - 산업 탐색자
"물류가 세계 GDP의 10.7%를 차지한다"는 사실에 놀란 분, AI가 어디서 가장 큰 가치를 만드는지 궁금한 분을 위한 책입니다.
이 책을 읽고 나면:
• 전 세계 물류 AI 시장$9.6조의 성장 방향과 투자 기회를 파악합니다
• 공급망 AI가 실제 비즈니스에 만드는 가치를 구체적으로 이해합니다
이 책에서 기대하지 말아야 할 것
파이썬 코드나 수학 공식은 없습니다. 이 책은 AI를 만드는 개발자가 아닌, AI를 활용하는 물류 전문가를 위한 책입니다.
• AI가 물류를 완전히 대체한다는 주장을 하지 않습니다. "AI는 물류 전문가의 일을 빼앗지 않습니다. AI를 모르는 물류 전문가의 일을 빼앗습니다."
• 특정 소프트웨어나 벤더를 추천하는 책이 아닙니다. 기술은 빠르게 변합니다. 원리와 사고방식을 드립니다.
물류 담당자 - 현장 실무자
매일 선적서류와 수출입 서류를 작성하고, 운임을 협상하는 여러분이 이 책의 첫 번째 독자입니다. AI는 여러분의 경험 위에 작동합니다. 현장을 아는 여러분이 AI를 가장 잘 활용할 수 있습니다.
이 책을 읽고 나면
• 여러 서류들을 효율적으로 관리하고 자동 작성할 수 있습니다
• 운임 예측 AI로 협상력을 높이고 선복을 최적 시점에 확보하는 법을 압니다.
물류기업 경영진·전략기획자 – 의사결정자
AI로 무엇을 얻을 수 있고 어떤 투자가 필요한가? AI 도입의 ROI를 어떻게 계산하고, 어느 업무부터 시작해야 하는지를 담았습니다.
이 책을 읽고 나면:
• 4단계 AI 도입 로드맵으로 투자 우선순위를 결정할 수 있습니다
• 구체적 ROI 수치로 이사회를 설득하는 논리를 갖게 됩니다
물류학 전공자·취업 준비생 - 미래 물류인
AI가 바꾸는 물류 산업에서 여러분의 커리어가 어떤 방향으로 펼쳐질지를 미리 그려볼 수 있습니다. 이 책이 취업 면접에서, 첫 직장의 첫 날에, 기억나는 기준점이 되기를 바랍니다.
이 책을 읽고 나면:
• 물류 AI 직군데이터 애널리스트, AI 에이전트 개발, AI 포워더 수행의 전망을 알 수 있습니다
• 면접에서 "AI 시대의 물류"를 구체적으로 말할 수 있습니다
AI에 관심 있는 비즈니스맨 - 산업 탐색자
"물류가 세계 GDP의 10.7%를 차지한다"는 사실에 놀란 분, AI가 어디서 가장 큰 가치를 만드는지 궁금한 분을 위한 책입니다.
이 책을 읽고 나면:
• 전 세계 물류 AI 시장$9.6조의 성장 방향과 투자 기회를 파악합니다
• 공급망 AI가 실제 비즈니스에 만드는 가치를 구체적으로 이해합니다
이 책에서 기대하지 말아야 할 것
파이썬 코드나 수학 공식은 없습니다. 이 책은 AI를 만드는 개발자가 아닌, AI를 활용하는 물류 전문가를 위한 책입니다.
• AI가 물류를 완전히 대체한다는 주장을 하지 않습니다. "AI는 물류 전문가의 일을 빼앗지 않습니다. AI를 모르는 물류 전문가의 일을 빼앗습니다."
• 특정 소프트웨어나 벤더를 추천하는 책이 아닙니다. 기술은 빠르게 변합니다. 원리와 사고방식을 드립니다.
목차
<목 차>
프롤로그 1
제1부 글로벌 물류산업을 이해해야 AI가 보인다
제1장 글로벌 물류산업의 전체 지형 6
1.1 국제물류란 무엇인가? - 기능의 유기적 결합 7
1.2 글로벌 물류산업의 규모와 성장 동력 10
1.3 국제물류의 주요 플레이어 심층 분석 13
1.4 한국 물류산업의 위상 – 강점과 과제 19
제2장 해운Shipping : 바다 위의 고속도로 22
2.1 해운 산업의 구조 – 선사는 어떻게 돈을 버는가? 22
2.2 컨테이너 운임의 결정 구조 – 7가지 핵심 변수 24
2.3 IMO 2050 탈탄소 규제 - 선사에게 가장 큰 도전 27
2.4 케이스 스터디 - 머스크 디지털 전환 전략 29
제3장 항만Port : 바다와 육지가 만나는 곳 32
3.1 컨테이너 터미널의 핵심 인터페이스 32
3.2 컨테이너 터미널 7단계 작업 흐름 완전 해부 33
3.3 세계 항만 경쟁 구도 38
3.4 케이스 스터디 ① 부산항 스마트 전환 로드맵 39
3.5 케이스 스터디 ② 로테르담항 디지털 트윈 40
제4장 국제물류 : 보이지 않는 조율자들 43
4.1 포워더의 실제 업무 - 하루에 12개를 동시에 43
4.2 무역 서류 32종의 세계 45
4.3 인코텀즈 2020 - 수출입의 공통 언어 47
4.4 팬데믹이 드러낸 공급망의 구조적 취약성 49
제2부 AI의 현재
제5장 AI의 기초 : 물류 실무자를 위한 완전 입문 54
5.1 AI란 무엇인가 - 물류 현장 언어로 정의하기 54
5.2 AI의 4대 유형 - 물류 실무자가 알아야 할 것 56
5.3 머신러닝ML 심층 해설 - 물류 예측의 엔진 57
5.4 딥러닝DL 심층 해설 - AI의 눈과 귀 60
5.5 생성형 AIGen AI 심층 해설 - 물류의 언어를 처리하다. 61
5.6 AI 에이전트 - 가장 중요한 AI 형태 62
5.7 AI의 3대 한계: 현장에서 반드시 알아야 할 것 64
제6장 생성형 AI : 물류의 언어를 처리하다. 68
6.1 생성형 AI 도구 비교 - 물류 업무별 최적 선택 68
6.2 실전 활용 ① B/L 초안 자동 작성 단계별 완전 가이드 71
6.3 실전 활용 ② 운임 견적 이메일 자동화 72
6.4 실전 활용 ③ HS 코드 1차 분류 지원 75
6.5 실전 활용 ④ 클레임 서신 자동화 76
6.6 실전 활용 ⑤ 계약서·L/C 조건 분석 77
6.7 프롬프트 엔지니어링 - AI를 잘 쓰는 5가지 원칙 78
제7장 컴퓨터 비전 : 항만의 눈이 되다 80
7.1 컴퓨터 비전의 원리 - 항만에 수천 개의 눈 81
7.2 OCR - 컨테이너 번호 자동 인식 82
7.3 크레인 안전 관리 AI - 0.5cm 오차가 대형 사고 방지 83
7.4 드론 야드 모니터링 - 하늘에서 보는 항만 84
7.5 화물 손상 자동 감지 - 클레임의 분쟁을 AI로 해결 85
제8장 예측 분석 : 미래를 먼저 읽는 물류 87
8.1 예측 분석 AI의 4대 응용 분야 87
8.2 ETA 예측 AI - "선박이 언제 도착하는가"의 혁명 89
8.3 운임 예측 AI - 포워더의 새로운 경쟁 무기 91
8.4 케이스 스터디 - 머스크 Captain Peter AI. 92
8.5 예방정비Predictive Maintenance - 고장 전에 수리하다 93
제9장 최적화 AI : 수백만 경우의 수에서 최선을 찾다 95
9.1 최적화 AI란 - 제약 속의 최선 95
9.2 베이 플랜 AI - 선적 계획의 혁명 97
9.3 야드 배치 최적화 - 항만 AI의 두뇌 98
9.4 라스트마일 최적화 - 마지막 1마일의 혁신 99
제10장 디지털 트윈 : 가상의 항구를 만들다 100
10.1 디지털 트윈이란 - 실험 없는 실험 101
10.2 디지털 트윈의 4가지 핵심 구성 요소 103
10.3 케이스 스터디 - 로테르담항 디지털 트윈 104
10.4 창고·물류센터 디지털 트윈 105
제11장 피지컬 AI : 로봇이 현장으로 나오다. 107
11.1 피지컬 AI란 - 몸을 가진 AI 107
11.2 AGV Automated Guided Vehicle - 자율 이송 로봇 108
11.3 ASC/ARMG 자동 야드 크레인 - 야드의 로봇 팔 109
프롤로그 1
제1부 글로벌 물류산업을 이해해야 AI가 보인다
제1장 글로벌 물류산업의 전체 지형 6
1.1 국제물류란 무엇인가? - 기능의 유기적 결합 7
1.2 글로벌 물류산업의 규모와 성장 동력 10
1.3 국제물류의 주요 플레이어 심층 분석 13
1.4 한국 물류산업의 위상 – 강점과 과제 19
제2장 해운Shipping : 바다 위의 고속도로 22
2.1 해운 산업의 구조 – 선사는 어떻게 돈을 버는가? 22
2.2 컨테이너 운임의 결정 구조 – 7가지 핵심 변수 24
2.3 IMO 2050 탈탄소 규제 - 선사에게 가장 큰 도전 27
2.4 케이스 스터디 - 머스크 디지털 전환 전략 29
제3장 항만Port : 바다와 육지가 만나는 곳 32
3.1 컨테이너 터미널의 핵심 인터페이스 32
3.2 컨테이너 터미널 7단계 작업 흐름 완전 해부 33
3.3 세계 항만 경쟁 구도 38
3.4 케이스 스터디 ① 부산항 스마트 전환 로드맵 39
3.5 케이스 스터디 ② 로테르담항 디지털 트윈 40
제4장 국제물류 : 보이지 않는 조율자들 43
4.1 포워더의 실제 업무 - 하루에 12개를 동시에 43
4.2 무역 서류 32종의 세계 45
4.3 인코텀즈 2020 - 수출입의 공통 언어 47
4.4 팬데믹이 드러낸 공급망의 구조적 취약성 49
제2부 AI의 현재
제5장 AI의 기초 : 물류 실무자를 위한 완전 입문 54
5.1 AI란 무엇인가 - 물류 현장 언어로 정의하기 54
5.2 AI의 4대 유형 - 물류 실무자가 알아야 할 것 56
5.3 머신러닝ML 심층 해설 - 물류 예측의 엔진 57
5.4 딥러닝DL 심층 해설 - AI의 눈과 귀 60
5.5 생성형 AIGen AI 심층 해설 - 물류의 언어를 처리하다. 61
5.6 AI 에이전트 - 가장 중요한 AI 형태 62
5.7 AI의 3대 한계: 현장에서 반드시 알아야 할 것 64
제6장 생성형 AI : 물류의 언어를 처리하다. 68
6.1 생성형 AI 도구 비교 - 물류 업무별 최적 선택 68
6.2 실전 활용 ① B/L 초안 자동 작성 단계별 완전 가이드 71
6.3 실전 활용 ② 운임 견적 이메일 자동화 72
6.4 실전 활용 ③ HS 코드 1차 분류 지원 75
6.5 실전 활용 ④ 클레임 서신 자동화 76
6.6 실전 활용 ⑤ 계약서·L/C 조건 분석 77
6.7 프롬프트 엔지니어링 - AI를 잘 쓰는 5가지 원칙 78
제7장 컴퓨터 비전 : 항만의 눈이 되다 80
7.1 컴퓨터 비전의 원리 - 항만에 수천 개의 눈 81
7.2 OCR - 컨테이너 번호 자동 인식 82
7.3 크레인 안전 관리 AI - 0.5cm 오차가 대형 사고 방지 83
7.4 드론 야드 모니터링 - 하늘에서 보는 항만 84
7.5 화물 손상 자동 감지 - 클레임의 분쟁을 AI로 해결 85
제8장 예측 분석 : 미래를 먼저 읽는 물류 87
8.1 예측 분석 AI의 4대 응용 분야 87
8.2 ETA 예측 AI - "선박이 언제 도착하는가"의 혁명 89
8.3 운임 예측 AI - 포워더의 새로운 경쟁 무기 91
8.4 케이스 스터디 - 머스크 Captain Peter AI. 92
8.5 예방정비Predictive Maintenance - 고장 전에 수리하다 93
제9장 최적화 AI : 수백만 경우의 수에서 최선을 찾다 95
9.1 최적화 AI란 - 제약 속의 최선 95
9.2 베이 플랜 AI - 선적 계획의 혁명 97
9.3 야드 배치 최적화 - 항만 AI의 두뇌 98
9.4 라스트마일 최적화 - 마지막 1마일의 혁신 99
제10장 디지털 트윈 : 가상의 항구를 만들다 100
10.1 디지털 트윈이란 - 실험 없는 실험 101
10.2 디지털 트윈의 4가지 핵심 구성 요소 103
10.3 케이스 스터디 - 로테르담항 디지털 트윈 104
10.4 창고·물류센터 디지털 트윈 105
제11장 피지컬 AI : 로봇이 현장으로 나오다. 107
11.1 피지컬 AI란 - 몸을 가진 AI 107
11.2 AGV Automated Guided Vehicle - 자율 이송 로봇 108
11.3 ASC/ARMG 자동 야드 크레인 - 야드의 로봇 팔 109