BI 기법의 제조업, 금융업, 유통업, 전자 상거래에의 적용

소개

네가지 BI기법인 전문가시스템, 인공신경망, 데이터마이닝, 퍼지이론을 금융업/제조업/유통업에 적용하여 각 기법별로 기대되는 효과에 대한 분석을 진행.
각 기대되는 효과를 기반으로 효과적인 성과 및 프로세스를 진행 할 수 있는 경영전략을 업종별로 도출.

목차

1. 과제 정의

2. 물음 1 제조, 유통, 금융업에의 적용

2-1. 제조업에의 적용

2-2. 금융업에의 적용

2-3. 유통업에의 적용


3. 물음 2 전자 상거래에의 적용


3-1. 전자 상거래 B2B에의 적용

3-2. 전자 상거래 B2C에의 적용

본문내용

ㅇ 제조업에의 적용
1. 전문가 시스템 적용시 기대효과
1. 원자재의 구입과 생산된 제품의 출하 관리, 재고 관리 등을 Data
Base화 하여 제조 과정 중 발생할 수 있는 Loss 최소화
2. LCD 제조 Process중 신제품의 생산 시 불량 발생 사유 항구적
보관으로 차기 신제품 발생시 불량률 최소화
3. 제조담당 사원 교육 자료로의 활용
4. 제품 구매자들의 구매 의사 결정 과정을 설문조사 등으로 확보하여
차기 신제품 개발과 Target 시장 설정 시 근거로 활용
5. 제품의 Life time, 신상품의 출시 시기, 기존 제품의 철수 시기
결정에 활용

2. 인공 신경망 적용시의 기대 효과

1. 경쟁사의 경쟁 상품과의 Market Share등을 분석하여 신제품 개발
시 차별화 전략 수립에 참고
2. 제품별 최고의 효율성을 낼 수 있는 Manufacturing line up 구성
3. 생산 Line에서 근무하는 생산직 사원의 컨디션에 따른 수율, 불량
검출 율을 조사하여 적용
4. 월별 판매 실적의 분석으로 재고량 최소화를 위한 생산량 예측
5. 구매자의 선호도 조사로 차기 제품 기획에 반영

3. 데이터 마이닝 적용시의 기대 효과

1. LCD Display 제품의 소비자의 연령, 성별, 직업 등의 변수를 고려한
정확한 Target시장 선정
2. 생산 process상의 수율 저하 등의 weak point 선별 후 집중
수정을 통한 수율 향상
3. 모든 불량 발생 Process화를 통한 제품 생산 시 수율 향상
4. 최고 경영자의 의사 결정시 비슷한 시장 상황 등의 과거 사례
제공으로 의사 결정 지원
5. 업무 내용을 데이터화 한 후 데이터 마이닝 적용 시 부서 간 업무
효율 극대화를 위한 조직 변경에의 유연성 제고

4. 퍼지이론 적용시의 기대 효과


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참고자료

· 없음