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 : 제조
 

2.예산 : 미정
 

3.제작 요청사항
 

1)업무흐름 및 기존 업무방식
  주문접수사이트에서 작업지시서 Raw data를 내려받기

  Raw data를 기준으로 주문별 작업지시서 작성

  기존 엑셀시트에 계산된 양식 있음.

2)자동화하고 싶은 업무 

* 주문접수사이트에서 내려받는 Raw data 중에 필요한 데이터가 자동 입력되고( 주문번호;사이트에 서 부여, LOT-NO; 주문접수시 회사자체번호 발생, 사이즈, 수량)

* 주문번호별 별도의 엑셀 파일, PDF 생성 저장

* 사이트에서 내려받은 작업지시서와 작성하여 만드는 작업지시서의 형식과 계산이 약간 다름 

  계산기준은 기존 만들어놓은 작업지시서