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 업무 흐름 및 기존 방식  

- 여러 창고에서 재고 이동 시 수기로 기록 및 관리  

- 이동된 재고의 위치를 별도로 정리해야 하며, 누락 위험 존재  

- 특정 상품이 어느 창고에 있는지 확인하는 데 시간이 소요됨  

- 실시간 재고 이동 내역 확인이 어려움  

 자동화하고 싶은 업무  

- 창고 간 재고 이동 시 자동 기록 및 추적  

- 제품의 현재 위치(창고, 선반 등) 자동 업데이트  

- 특정 제품의 이동 이력을 조회할 수 있는 기능 추가  

- 월별, 분기별 재고 이동 분석 보고서 자동 생성  

- 비효율적인 재고 이동 패턴 분석 및 최적화 추천