1.업종 : 제조업
 

2.예산 : 300만원대
 

3.제작 요청사항
 

1)업무흐름 및 기존 업무방식

기존에는 BOM 데이터를 피벗 테이블을 생성 후 Component를 하나씩 검색
1. Component 입력: 사용자가 특정 Material Code(이하 'Component')를 입력

2. Material 조회: 입력된 Component를 포함하는 모든 Material을 조회

3. 반복 조회: 조회된 Material을 새로운 Component로 삼아, 해당 Material을 포함하는 다른 Material을 반복적으로 조회

4. 종료 조건: 더 이상 조회되는 Material이 없을 때까지 반복

2)자동화하고 싶은 업무

위에 나열한 과정이 한번에 이루어져서 1번의 Component를 입력하면 결과물이 바로 출력되면 좋겠습니다.

*결과물

    - 최초 입력된 Component를 포함하여, 해당 Component를 포함하는 모든 Material을 나열합니다.

    - 중복된 값 없이 결과를 표시합니다.

    - 결과 형식:

    - 왼쪽: 최초 입력된 Component

    - 오른쪽: 해당 Component가 포함된 모든 Material

    - 각 Material 내에서 Component가 차지하는 비중(%)을 표시

    - 직관적이고 사용하기 쉬운 UI

    - 빠르고 정확한 데이터 처리

1.업종 : 운송업
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 배송 및 운송 비용을 각 물류 업체별로 수기로 정리하여 비교  

- 지역별, 거리별 운송비가 다르지만, 이를 자동으로 계산하는 시스템이 없어 비용 최적화가 어려움  

- 배송 경로는 경험에 의존하여 선정하며, 최적 경로를 찾기 위해 많은 시간이 소요됨  

- 여러 물류 업체의 배송비 견적을 일일이 확인해야 해서 작업이 번거로움  

- 운송 데이터 분석 없이 단순히 거리와 비용만으로 물류비를 산정  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 물류비 데이터를 자동으로 수집하고 비교 분석하여 비용 절감 방안 도출  

- 물류 업체별 비용 데이터를 정리하고, 거리·중량·배송 속도에 따른 최적 요금 선택  

- 배송 경로를 최적화하여 최소 비용과 최소 시간을 동시에 고려한 추천 기능 구현  

- 지역별 물류비 변동 패턴 분석을 통해 비용 절감 전략 수립  

- 물류비 절감 목표를 설정하고, 이에 따른 개선 효과를 정량적으로 분석  

- 기존 배송 데이터 기반으로 향후 발생할 물류비를 예측하여 사전 계획 가능하도록 구성