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 작성자 : 오토메 틱 시티 ★( 가입 : 2017 - 02 - 01 방문 : 221 ) 
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 등록 시간 : 2017 / 02 / 21 17 : 35 : 23 
 그림 은 출처 를 참조 하 십시오 . 
 이 글 은 SAP 의 문서 들 을 요약 발췌 하 였으며 , 머신 러닝 학습 자 그룹 이 진행 할 수 있 는 프로젝트 로 구성 하 였 습니다 . 
 How AI Can End Bias 
 An AI Shares my Office 
 Build Up Skills Essential for Digital Transformation to Change the Game 
 Brochure : Knowledge Fuels Digital Transformation – Digital Transformation Revolutionizes Learning 
 Webcast replay : Transforming Digital Visions into Reality 
 ERP ( Enterprise Resource Planning ) 는 기업 이 보유 한 자산 ( 자원 Resource 라 표현 합니다 ) 이 최대 의 수익 으로 귀결 될 수 있 는 방법론 ( Planning ) 으로 제시 된 컴퓨팅 시스템 입니다 . 이 처럼 Input ( 자원 ) 과 Output ( 수익 ) 이 명확 한 Planning 은 전형 적 인 AI 의 영역 이 므로 , ERP 업계 는 당연히 AI 기술 에 적극 적 입니다 . 그 중 대표 적 인 기업 이 SAP 이 며 , 이 글 은 SAP 이 공개 한 일부 문서 들 을 요약 하 였 습니다 . 
 기업 이 란 특정 한 유무 형 자산 에 포함 된 가치 를 같 거나 다른 유무 형 자산 에 포함 된 가치 로 전환 하 는 조직 단위 입니다 . 전자 를 인풋 , 후자 를 아웃풋 으로 표현 할 수 있 는데 , 전자 의 대표 적 인 예 는 현금 , 노동력 , 설비 , 토지 및 건물 이 며 , 후자 의 예 는 현금 입니다 . 전자 를 조합 하 는 방법 과 과정 을 경영 ( Management ) 이 라 하 고 , 달리 계획 ( Planning ) 이 라 하 기 도 하 지만 , 정확 한 표현 은 ‘ 자산 의 시공간 적 조합 ( Assembly of Assets in Time and Space ) 입니다 . 유동 자산 , 고정 자산 및 노동력 을 시간 과 공간 적 으로 어떻게 조합 하 여 최대 의 이익 을 실현 할 지 를 연구 하 는 분야 가 경영학 입니다 . 
 한국 의 기업 수 를 100 만 개 로 가정 하 고 , 종래 의 기업 환경 과 활동 에 AI + ERP 을 적용 하 는 과정 을 편의 상 몇 단계 로 나누 면 , 다음 과 같 습니다 . 
 생산 및 판매 할 상품 의 종류 와 수량 을 결정 하 는 과정 인데 , 시중 에 판매 중 인 각 상품 의 판매 이력 으로부터 향후 판매량 을 추정 할 수 있 습니다 . 한국 을 예 로서 , 과거 수년 동안 한국 에서 판매 된 재화 와 서비스 의 종류 와 수량 에 관한 데이터 는 국세청 과 통계청 으로부터 획득 할 수 있 으므로 , 2018 년 한 해 동안 어떤 상품 들 이 얼마나 판매 될 지 를 추정 하 는 프로그램 은 엑셀 이나 구글 Sheets 에 포함 된 함수 와 Add - on 으로 도 작성 할 수 있 습니다 . 이 작업 은 과거 에 전통 적 인 데이터 과학 의 분야 였으나 , 현재 는 AI 가 보다 적절 한 접근 방법 으로 널리 인정 됩니다 . 머신 러닝 학습 과정 의 중급 정도 면 적절 한 ANN ( Artificial Neural Network ) 을 작성 할 수 있 습니다 . 
 데이터 과학 학습 방법 과 절차 
 머신 러닝 학습 방법 과 절차 
 한국 의 모든 기업 들 을 지도 위 에 표시 합니다 . 이 때 , 그림 과 같이 , 한국 표준 산업 분류표 의 세세 항목 이 같 은 업종 의 기업 들 을 같 은 색상 으로 표현 하 십시오 . 가령 , 중국 식당 은 중국 식당 들 끼리 하나 의 색상 을 공유 하 고 , 단무지 생산자 는 단무지 생산자 들 끼리 같 은 색상 으로 표현 합니다 . 대략 100 만 개 전후 의 점 들 이 다양 한 색상 으로 표현 될 것 입니다 . 물론 이 작업 은 전통 적 인 코딩 방법 으로 간단히 구현 할 수 있 습니다 . 
 넷째 단계 는 국세청 의 자료 에 기초 하 여 , 특정 원자재 로부터 특정 중간재 를 거쳐 특정 소비재 와 특정 생산재 로 이어지 는 생산 사슬 ( Production Chain ) 을 화살표 로 표현 하 십시오 . 예 를 들 어 , 서울 에 소재 한 특정 중국 식당 상하이방 이 인천 에 소재 한 특정 단무지 공급자 와 여주 에 소재 한 특정 제분 업체 로부터 중간재 를 공급 받 는다면 , 이 들 업체 들 을 연관 관계 를 화살표 를 이용 하 여 표현 할 수 있 습니다 . 한국 에 소재 한 모든 업체 는 , 어떤 업체 가 어떤 업체 로부터 어떤 상품 을 공급 받 는 지 는 국세청 의 부가세 납부 자료 에 모두 기록 되 어 있 습니다 . 이 과정 역시 전통 적 인 코딩 으로 간단히 작성 할 수 있 습니다 . 
 이 단계 는 같 은 업종 에 속하 는 생산자 의 상품 품질 과 가격 이 동일 하 다는 가정 을 전제 합니다 . 만약 , 보다 가까운 곳 에 위치 한 공급자 의 상품 품질 이 상대 적 으로 먼 공급자 의 상품 품질 보다 못 하 거나 , 비싸 다면 , 구매자 가 공급자 를 변경 하 지 않 을 것 입니다 . 따라서 , 다음 단계 는 동일 한 종류 의 상품 을 생산 하 는 다수 의 생산자 들 이 가격 과 품질 을 통일 하 는 작업 입니다 . 
 각 상품 의 표준 생산 공정 을 수립 합니다 . 가령 , 항공기 및 그 부품 을 생산 하 는 생산자 는 AS 9000 표준 을 준 수 해야 하 는데 , 그 와 같이 , 단무지 나 짜장면 각각 의 생산자 들 이 준수 해야 할 표준 공정 을 수립 하 고 , 그 적용 을 강제 할 수단 을 제시 해야 합니다 . 예 를 들 어 , 중국 식당 의 경우 , 사용 해야 할 밀가루 의 등급 , 점 도 , 반죽 의 숙성 시간 , 끓 는 물 에 면 을 익히 는 시간 , 짜장 소스 의 제조 과정 등 의 표준 절차 를 작성 하 고 , 각 사업자 가 준수 하 도록 강제 할 수 있 어야 하 는데 , 전통 적 인 ERP 로 충분 합니다 . 
 각 상품 의 품질 을 개선 할 알고리즘 을 작성 합니다 . 짜장면 을 예 로서 , 한국 내 중국 식당 들 중 표본 을 선정 하 여 , ERP 에 기록 된 반죽 의 숙성 시간 을 임의 로 늘리 거나 줄였 을 때 , 소비자 만족 도 변화 를 수집 하 는 방법 으로 , 종래 의 표준 을 개선 해 나갈 수 있 습니다 . 짜장면 을 생산 하 는 과정 은 밀가루 의 선택 , 반죽 공정 , 소스 공정 , 단무지 공정 등 수십 가지 의 공정 으로 구성 되 므로 , 이러 한 공정 들 각각 을 어떻게 얼마나 변경 했 을 때 , 최적 의 소비자 만족 이 도출 되 는 지 는 파악 할 수 있 는 프로그램 은 ANN 가 가장 적절 합니다 . 
 이상 으로 , 종래 의 ERP 와 AI 를 결합 하 여 , 한국 을 하나 의 주식회사 와 유사 한 형태 로 변경 하 는 프로젝트 의 개략 을 기술 하 였 습니다 . 중급 이상 의 머신 러닝 학습 자 들 이 진행 하 기 에 적절 한 프로젝트 입니다 . 
 출처 https : / / docs . google . com / document / d / 1 wTU 5 XeHqggU - vwslgvyp 9 z 5 rM 8 ufpgIYiim 6 njFET - M / pub