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 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