1.업종 : 소도매
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 연도별 판매 데이터를 기반으로 계절별로 판매량을 분석하지만, 수작업으로 정리해야 함  

- 특정 시즌(여름, 겨울, 명절 등)에 판매량이 급증하거나 감소하는데, 이를 정확히 예측하기 어려움  

- 재고를 미리 조정하지 못해 인기 상품이 품절되거나, 반대로 재고 과잉이 발생할 수 있음  

- 판매 트렌드를 분석하는 과정이 오래 걸리고, 즉각적인 재고 조정이 어렵다 보니 비용 낭비가 발생  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 지난 몇 년간의 판매 데이터를 기반으로 계절별 판매량을 자동 예측  

- 예상 판매량을 기준으로 적정 재고 수량을 자동 계산  

- 특정 제품의 계절적 수요 변동을 분석하여 사전 재고 조정  

- 특정 시즌(할인 행사, 명절, 휴가철 등) 전후의 판매 패턴을 반영한 맞춤형 재고 관리  

- 예상 판매량과 실제 판매량을 비교하여 예측 모델을 지속적으로 개선  

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