3일차 방산교육에서는 AI 기반 공급망 최적화 개념을 중심으로 학습하였습니다. 먼저 시간 기반 정비(TBM, Time-Based Maintenance)의 개념을 통해 예방정비의 중요성을 이해했습니다. 사용 시간에 따른 정비 방식과 일정 주기에 따라 정비를 수행함으로써 고장 위험을 줄이고 전력 공백을 최소화할 수 있음을 배웠습니다.
공급망 관리(DLA 프로세스) 측면에서는 경제적 주문량을 통해 연간 주문 비용과 재고 유지 비용의 균형을 맞추는 방법을 학습하였습니다. 주문 횟수를 줄이면 주문 비용은 감소하지만 재고 유지 비용이 증가하고, 반대로 주문을 자주 하면 유지 비용은 줄지만 주문 비용이 증가하는 상충관계를 이해했습니다. 이를 최적화하기 위한 수리적 계산법과 비용 절감 해결책에 대해 알게 되었습니다.
AI를 활용한 수요 예측과 자동 재고 재분배 개념을 학습하였습니다. 예측 모델은 분류 문제와 회귀 문제로 구분되며, 수요 발생 여부 예측은 분류 문제, 수요량 예측은 회귀 문제로 접근한다는 점을 이해했습니다. 이러한 기술이 방산 공급망의 효율성과 대응성을 크게 향상시킬 수 있음을 느낀 교육이었습니다.