1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다.  

학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만,  

체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다.  

이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사  

   - 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상  

   - 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음  

   - 학생별 맞춤형 추천이 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석  

   - 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영  

   - 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천  

   - 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상  

   - 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천  

1.업종 : 생산관리
 

2.예산 : 600
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 생산 계획을 수립할 때 각 제품에 필요한 부품(BOM, Bill of Materials)을 수동으로 계산  

- 원자재 발주 시 기존 재고 및 소요량을 고려하여 엑셀로 정리 후 직접 주문 진행  

- 생산량이 변동될 경우, 부품 소요량을 다시 수작업으로 계산해야 하며, 계산 오류 발생 가능  

- 원자재 부족으로 생산 일정이 차질을 빚거나, 과다 발주로 불필요한 재고 비용 발생  

- 부품별 리드타임(납기 기간)이 다르기 때문에 주문 타이밍을 맞추기 어려움  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 제품별 BOM을 자동으로 정리하여 부품 소요량 계산  

- 생산량을 입력하면 자동으로 필요한 원자재 및 부품 수량 계산  

- 현재 재고와 비교하여 부족한 원자재만 자동 주문 추천  

- 부품별 리드타임을 고려한 주문 일정 최적화  

- 주문 이력 및 소요량 데이터 분석을 통해 미래 원자재 수요 예측  

- 공급업체별 가격 및 리드타임을 고려한 최적 발주 계획 자동 생성