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  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 부동산 임대료 및 공실률 데이터를 체계적으로 관리하지 못해 수익성 분석이 어려운 상황입니다.  

특히 지역별 임대료 변동 및 공실률을 정확히 파악하지 못해 임대 전략 수립에 차질이 발생하고 있습니다.  

이에 따라 부동산 임대 수익률 및 공실률을 자동으로 분석하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 공실률 및 임대료 데이터를 수기로 정리  

   - 개별 건물별 수익률을 엑셀로 계산  

   - 시장 데이터를 직접 조사해야 하므로 분석이 비효율적  

   - 임대료 조정이 필요해도 적절한 시점을 판단하기 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 지역별 공실률 자동 분석 및 비교  

   - 임대료 및 운영비 입력 시 예상 수익률 자동 계산  

   - 시장 평균 임대료와 비교하여 적절한 임대료 추천  

   - 공실률 트렌드 분석 후 리스크 예측  

   - 임대 수익률이 낮은 건물 자동 분류 및 개선 방안 제안