물류 Network Modeling, AI로 직접 만들어보려고 합니다

요즘 GPT Astra를 활용해 물류 Network Modeling 프로그램을 직접 만들어보고 있습니다. 이번에 만들고 있는 건 단순히 지도 위에 HUB를 찍는 프로그램은 아닙니다. 제가 구현하려는 핵심 구조는 Demand → Geocoding → Revenue / PT Weighting → Center of Gravity → HUB Assignment → Distance & Cost Simulation → Scenario Comparison 입니다. 예를 들어 고객 수요가 특정 지역으로 이동하면, 그 변화가 실제 HUB 위치와 권역 배분에 반영되고, “왜 이 위치에 HUB가 필요한가?” 를 수요 데이터로 설명할 수 있는 구조를 만들고 있습니다. 기존에는 이런 분석을 하려면 Excel에서 데이터를 정리하고, 지도에 위치를 찍고, 별도의 시뮬레이션을 돌린 뒤 다시 PPT로 결과를 정리해야 했습니다. 지금은 이 과정을 하나의 모델 안에서 연결하는 것을 시도하고 있습니다. 재미있는 점은 AI에게 단순히 “프로그램을 만들어줘”라고 하면 생각보다 잘 안 된다는 것입니다. 특히 물류 Network Design에서는 화면을 만드는 것보다 * 무엇을 수요로 볼 것인지 * 어떤 Weight를 적용할 것인지 * HUB와 고객을 어떤 기준으로 배정할 것인지 * 어떤 Objective Function으로 최적화를 판단할 것인지 * 결과를 어떻게 검증할 것인지 를 먼저 정의해야 합니다. 그래서 최근에는 Codex에서도 역할을 나눠서 테스트하고 있습니다. Astra → Network Logic / Architecture / Model Audit Sol → Coding / Implementation 다른 경량 모델 → 반복 수정 및 UI 작업 AI가 물류 전문가를 대신한다기보다, 물류 전문가가 머릿속에서 하던 분석 로직을 훨씬 빠르게 실제 Tool로 구현할 수 있게 해주는 방향이 더 현실적인 활용 방식이라는 생각이 듭니다. 아직 계속 만드는 중이지만, 결과가 어느 정도 나오면 Demand 변화에 따라 HUB Network가 어떻게 달라지는지도 한번 공유해보겠습니다. #Logistics #SupplyChain #NetworkDesign #AI #GPT #Codex #LogisticsInnovation #SupplyChainStrategy