1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만,  

중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다.  

수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거  

   - 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류  

   - 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정  

   - 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 중복 데이터 자동 탐색 및 제거  

   - 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제)  

   - 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별  

   - 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정  

   - 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 병원 및 약국에서는 의약품 재고를 수동으로 확인하고 발주하는 방식을 사용하고 있습니다.  

그러나 소진율을 정확히 예측하지 못해 약품이 부족하거나 과잉 재고가 발생하는 경우가 많습니다.  

이를 해결하기 위해 소진율을 자동 분석하고, 특정 임계치 이하로 재고가 감소하면 자동 발주하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 직원이 수작업으로 재고 수량을 확인한 후 필요 시 발주  

   - 약품별 소진율을 분석하지 못해 예상보다 빨리 재고가 소진되는 문제 발생  

   - 과잉 발주로 인해 유효기간이 지나 폐기되는 약품 발생  

   - 긴급하게 필요한 약품을 즉시 확보하지 못하는 경우가 종종 발생  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 약품별 소진율 분석을 통해 예상 필요량 계산  

   - 재고가 설정한 임계치 이하로 내려가면 자동으로 발주  

   - 약품별 유효기간 체크 및 폐기 대상 알림  

   - 특정 시즌(감기약, 독감 백신 등)에 따라 수요 예측 기능 추가