데이터 기반 의사결정은 현대 산업에서 필수 요소가 되었습니다. 특히 금형 산업과 같이 복잡한 공급망(SCM)을 가진 분야에서는 효율성 증대와 비용 절감을 위한 혁신적인 솔루션이 절실합니다. 최근 이몰디노(Moldino)는 Snowflake의 AI 및 머신러닝 서비스를 적극 활용하여 금형 SCM의 고질적인 문제점을 해결하고 새로운 차원의 혁신을 이루어냈습니다. 이 글에서는 이몰디노의 성공 사례를 통해 Snowflake AI 기반 SCM 혁신 해결법과 그 비용 효율성에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 금형 SCM의 복잡성과 데이터 활용의 어려움금형 산업의 SCM은 수많은 공급업체, 생산 공정, 품질 관리, 물류 등 다양한 변수가 얽혀 있어 데이터 통합 및 분석이 매우 어렵습니다. 과거에는 분산된 시스템과 레..
