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저는 LG CNS 입사 후, 스마트 물류 분야에서 데이터를 활용한 의사결정 지원 시스템 개발과 공급망 최적화 모델 구축을 목표로 삼고 있습니다.
구체적으로는 실시간 데이터 수집과 분석, AI 기반 예측 모델을 통해 재고관리, 출하 계획, 운송경로 최적화를 수행하며, 고객 맞춤형 물류 솔루션을 설계하고 적용하고자 합니다.
이러한 경험은 물류 데이터 분석과 AI 모델 적용 역량을 기르는 기회가 되었고, LG CNS에서 수 행하게 될 스마트 물류 프로젝트에 즉시 적용할 수 있는 기반이 되었습니다.
이러한 경험을 통해 저는 물류 데이터 분석, 예측 모델링, 운영 최적화 등 SmartLogistics 분야에서 필요한 실무적 지식을 폭넓게 갖추게 되었으며, 팀원과의 협업과 문제 해결 능력도 강화할 수 있었습니다.
저는 데이터 분석과 최적화 모델 설계담당으로 팀의 핵심 의사결정을 지원했습니다.
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특히 LGCNS는 AI, IoT, 빅데이터를 기반으로 스마트 물류 시스템을 구현하며, 단순 자동화가 아니라 데이터 기반 최적화, 실시간 모니터링, 예측분석 등으로 고객과 기업의 물류 문제를 해결하고 있습니다.
저는 LG CNS 입사 후, 스마트 물류 분야에서 데이터를 활용한 의사결정 지원 시스템 개발과 공급망 최적화 모델 구축을 목표로 삼고 있습니다.
예를 들어, 공급망 시뮬레이션 프로젝트에서는 물류창고의 재고회전율과 출하 계획을 분석하고 최적화 모델을 설계했습니다.
동아리 활동 중 '물류창고 최적화 프로젝트'에서는 실제 물류 데이터를 기반으로 창고 내 적재공간과 출하 계획을 분석하고 최적화 모델을 설계했습니다.
Python과 SQL을 활용하여 데이터 수집, 정제, 분석을 수행하고, R을 활용한 시뮬레이션을 통해 창고 운영 효율성을 15% 향상시키는 성과를 달성했습니다.
이러한 경험을 통해 저는 물류 데이터 분석, 예측 모델링, 운영 최적화 등 SmartLogistics 분야에서 필요한 실무적 지식을 폭넓게 갖추게 되었으며, 팀원과의 협업과 문제 해결 능력도 강화할 수 있었습니다.
각 과목을 통해 Python, R, SQL, Tableau 등 다양한 데이터 분석 및 시각화도구를 실습하였으며, 공급망 최적화, 예측 모델링, AI 기반의사결정 지원 시스템 구축 등 SmartLogistics 직무에서 요구되는 핵심 역량을 체계적으로 학습하였습니다.
이 프로젝트에서 저는 데이터 분석 및 모델링 담당 역할을 맡아 Python, R, SQL을 활용해 창고 재고, 출하, 운송 데이터를 수집하고 전처리하였습니다.
주요 역할은 재고회전율 분석, 출하 계획 최적화, 시뮬레이션 모델 설계, 결과 시각화였으며, 팀 내에서 데이터 기반의사결정을 주도했습니다.
그 결과, 최적화 모델을 적용한 시뮬레이션 결과 창고 운영 효율성이 기존 대비 15% 향상되었고, 출하 계획 정확도가 크게 개선되었습니다.
또한, 프로젝트 결과를 시각화한 대시보드를 통해 팀과 이해관계자 모두가 쉽게 분석 결과를 확인하고 의사결정에 활용할 수 있었습니다. |
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2025.09.01
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