총 10회·80시간 프로젝트형 교육…바이브코딩으로 AI 기반 SCM·자재관리 PoC 직접 개발

자재 수급 예측부터 주문 추천·해외배송 최적화·AI Agent 구축까지 End-to-End 실습


AI·디지털전환 전문기업 업플래시의 차경훈 대표가 교육기관 에이블런과 함께 한국후지필름BI 임직원을 대상으로 총 10회, 80시간에 걸친 PBL(Problem-Based Learning) 기반 AI 실무교육을 시작했다.


이번 교육은 8월 11일 첫 회차를 시작으로 9월 말까지 총 10회에 걸쳐 진행되며, 생성형 AI와 바이브코딩(Vibe Coding)을 활용해 한국후지필름BI의 실제 SCM 및 자재관리 업무에서 발생하는 문제를 해결하는 프로젝트형 과정으로 구성됐다.

핵심 프로젝트는 ‘AI 기반 SCM 및 자재 해외배송 인터벌 최적화 주문 제안 시스템 구축’이다. 참가자들은 단순히 AI 도구 사용법을 배우는 데 그치지 않고, 실제 현업 데이터를 바탕으로 자재 수급과 재고, 사용 이력, 발주 및 입고 데이터를 분석한 뒤, 이를 AI 기반 주문 추천과 업무자동화 시스템으로 구현하게 된다.


특히 이번 과정에서는 전통적인 개발 방식보다 생성형 AI를 적극 활용하는 바이브코딩 방식을 적용한다. 참가자들은 자연어로 필요한 기능과 업무 로직을 설명하고, AI가 생성한 코드와 애플리케이션 구조를 검토·수정하면서 실제 업무용 서비스를 단계적으로 개발한다.

이를 통해 비개발자 또는 개발 경험이 많지 않은 실무자도 AI와 협업해 데이터베이스, 업무 로직, 대시보드, AI Agent 기능을 직접 구현하고 개선하는 경험을 할 수 있도록 설계됐다.


교육 초반에는 생성형 AI와 LLM, AI Agent에 대한 이해와 함께 바이브코딩 기반 PoC 개발환경을 구성한다. 이후 SCM 주요 업무 프로세스와 자재 관리 흐름을 분석하고, AI Agent를 적용할 수 있는 영역과 필요한 데이터 구조를 정의한다.


중반부에서는 자재 Master, 재고, 사용 이력, 발주·입고·실적 데이터를 구조화하고, 해외배송 인터벌과 자재 사용 패턴을 분석한다. 이를 바탕으로 안전재고, 발주 시점, 적정 주문량 등 SCM 의사결정을 지원하는 추천 로직을 설계하고 실제 시스템에 반영한다.

또한 GPT와 데이터베이스를 연동해 자연어 명령을 실제 업무 프로세스로 연결하는 AI Agent를 구축하고, 재고·발주·사용량 등 주요 데이터를 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드도 함께 구현한다.


교육 후반에는 실제 자재 데이터를 기반으로 AI가 제안한 주문 시점과 수량의 적정성을 검증하고, 현업 사용자 피드백을 반영해 모델과 업무 로직을 지속적으로 개선한다. 최종 회차에서는 완성된 PoC를 시연하고 실제 업무 적용 가능성과 향후 고도화 방향을 검토할 예정이다.


이번 교육의 특징은 정해진 예제를 따라가는 일반적인 실습이 아니라, 참가자들이 실제 업무 문제를 정의하고 데이터 구조를 설계한 뒤 바이브코딩을 통해 직접 서비스를 개발하는 PBL 방식이라는 점이다.


참가자들은 교육 과정에서 SCM 업무 분석, 데이터 모델링, 주문 추천 로직 설계, AI Agent 구축, 대시보드 개발, 사용자 검증까지 하나의 AI 서비스 개발 전 과정을 경험하게 된다.


차경훈 업플래시 대표는 “생성형 AI 시대의 기업교육은 단순한 사용법 교육을 넘어, 실제 업무 문제를 AI로 해결하고 직접 결과물을 만드는 방향으로 전환돼야 한다”며 “바이브코딩을 활용하면 개발 경험이 많지 않은 실무자도 AI와 협업해 자신의 업무에 필요한 서비스를 직접 설계하고 구현할 수 있다”고 말했다.


이어 “이번 과정은 SCM과 자재관리 데이터를 활용해 실제 주문 추천 시스템과 AI Agent를 구현하는 만큼, 교육과 PoC 개발이 동시에 진행되는 것이 가장 큰 특징”이라며 “업플래시는 앞으로도 기업의 실제 업무 프로세스와 데이터를 기반으로 바이브코딩, AI Agent, 업무자동화를 결합한 프로젝트형 AX 교육을 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.


이번 교육은 8월 11일부터 9월 29일까지 총 10회, 80시간 규모로 진행되며, 최종적으로 데이터 수집·분석 → 주문 추천 → AI Agent → 대시보드 → 사용자 검증까지 연결되는 End-to-End PoC 구현을 목표로 한다.



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