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한국이콜랩 - 특정컬럼 정보 분리하기
1.업종 : 화학
2.예산 : 미정
3.제작 요청사항
전체적인 작업의 로직은 아래와 같습니다.
웹사이트에서 자료 다운로드 (by 사람) -> 메크로 실행 -> 메크로가 Raw Data에 자료 읽기 -> 특정 컬럼에 많은 양의 자료가 특정 룰에 따라 정보를 포함하고 있음 -> 해당 룰에 따라서 자료를 읽어 들이고 특정 셀로 자료를 분리
첨부파일 3가지는 아래와 같습니다.
- Raw data : 가공하지 않고, 외부 NCIS 시스템에서 다운 받은 자료 원본
- 해당 파일에 정보 들을 분리할 수 있도록 해당되는 각각의 컬럼이 추가된 자료 (메크로 실행하면 해당 파일에 작업 내역이 기록되어야 함)
- 사람이 작업하여 자료 분리가 완료된 (TO BE 메크로가 해야하는), 실제 적용 사례
로직 (하나의 특정 컬럼을 기준으로 작업합니다)
1. "물질:" 문구를 확인하여 해당되는 각각의 필드에 업데이트
1-1. "물질:" 문구를 기준으로 코멘트를 그룹핑한다. 한 컬럼에 다수의 코멘트 그룹이 존재
2. 코멘트칸에 "다만" 문구가 있는지 확인하여 아래 로직 적용
2-1. 없다면, 첫번째 % 특수 문자 바로 앞에 위치한 숫자 캡쳐 -> “물질:” 문구에 해당하는 칸에 업데이트
2-2. 있다면, 아래 로직 적용 - CAS No. 컬럼과 동일한 CAS No. 존재 하는 지 확인
2-2-1. 동일한 CAS No. 존재 시, 해당 CAS No. 다음에 나오는 첫번째 % 앞에 숫자 캡쳐 -> 해당 칸에 숫자 업데이트
2-2-2. 동일한 CAS No. 존재 하지 않을 시, 코멘트칸에 첫번째 %숫자 가지고 오기 (2-1.과 동일)
- Raw data : 가공하지 않고, 외부 NCIS 시스템에서 다운 받은 자료 원본
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장비 고장률 예측 분석 시스템
1.업종 :
2.예산 :
3.제작 요청사항
현재 업무 흐름 및 기존 방식
- 장비의 고장 이력을 수동으로 기록하고, 이를 바탕으로 고장이 발생한 시점을 추적
- 고장 발생 빈도나 특정 장비의 고장 패턴을 분석하기 어려움
- 장비의 수명이나 부품 교체 시기를 예측하는데 한계가 있어, 불필요한 수리 비용이 발생하거나 갑작스러운 고장이 일어날 수 있음
- 유지보수 계획이 주기적으로 세워지나, 예측이 불완전하여 자주 수리가 필요함
자동화하고 싶은 업무
- 장비의 고장 이력을 바탕으로 고장 발생 패턴을 자동으로 분석
- 고장이 발생할 가능성이 높은 장비를 예측하고, 고장 예측 시점을 자동으로 계산
- 장비별 고장률을 기반으로 예방적 유지보수 계획을 자동 수립
- 고장 발생 확률이 높은 부품을 추출하고, 교체 시점을 예측하여 미리 준비하도록 알림
- 월별 또는 분기별 고장 예측 및 예방 유지보수 계획을 자동으로 보고서로 정리
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