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필요사항 : 고객사 대상 적정한 데이터 수집필요
- 고객사 물류 프로세스 (유통채널별)
- 고객사 물동 데이터 (입, 출고)
☞ 공급 솔루션 (물류 설비, 자원산출) 이
나올 수 있는 데이터 확보
결과예측 : 적정 설비, 자원 산출을 통한
적정 물류프로세스 정립 ☞ KPI, 수익관점

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- 프로젝트 개발로 고객에게 더 나은 SVC제공할 수 있어 좋은 취지로 보임
- 보다 효율적인 프로젝트가 될 수 있도록 타사 수요예측을 벤치마킹이 필요함

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- 상품군 별 지역 수요량 데이터

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1. 소모임 방에 초대가 되시면 조장님 주도하에 교육생들간 소속과 하고 계시는 업무에 대한 소개를 합니다.

2. 참여자간 소개를 마치면 자유롭게 교육을 들으면서 "인공지능 서비스 '무엇 What?'을 해보는게 어떨까 하는 생각이 들었다" 라는 이야기를 자유롭게 이야기 합니다

3. 참여자간 공통된 관심사 하나를 프로젝트 기획안 명칭으로 선정해서 도입 이유와 추진방안을 구체화 합니다.

4. 구체화 과정에서 다양한 고려사항과 이해관계자의 피드백을 프로젝트 기획안에 담아서 반영합니다.

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★| 고형일 :
| 김성태 :
| 노재일 : 운영팀
| 여인환 : 영업팀
| 이원형 :
| 임지혁 : 마케팅
| 최연지 : 개발 담당
| 함아름 : 의사결정
| 엄정 :

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대내와 확산 및 리스크 관점에서 바라봅니다.

1.

# data[].attributes.body
리스크 관점에서 바라봅니다.
1. ... (개발팀 - 최용덕)

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도입비용과 효과 관점에서 바라봅니다.

# data[].attributes.body
1. 사업부에서 필요로 하는 기능이 있는가?
2. 사업부에서 기안자의 기능을 필요로 하는가?

# data[].attributes.body
프로젝트 기획안의 추진 방안을 구체화 해봅니다.

- 년도별 /월별 출고 물량에 대한 상품군 정보 파악
- 지역별로 판매 추이
- 지역과 날씨와의 연계성 확인

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도입효과와 리스크 관점에서 바라봅니다. (매트릭스 기준으로 판단을 합니다.)

1. 의견 : 수요예측을 통한 운영비 절감 및 고객만족을 높여 투자대비 효과가 있는 지 사업적인 관점에도 바라보면 좋겠습니다.

2.

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수업시간에 배웠던 내용들을 기준으로 논의 중인 프로젝트를 검토해 봅니다.

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1. 프로젝트 명칭
- AI를 통한 수요 예측 프로젝트
2. 프로젝트 목표 및 기대효과
- 신규Open 시 투입 자원, 범위, 예산 등의 통제 및 관리
- 정확한 수요예측을 통한 운영비 절감
- 수요예측을 위한 고객 서비스 대응
3. 추진 방안
- How to: 각 산업군, SVC TYPE(서류 or 택배), 지역 별 데이터를 기반, Deep learning을 통한 수요 예측

- 제품 판매예측 : 과거 판매 trend 분석을 통한 제품 수명주기 산출 및 센제품 출시 시기 조정과 프로모션 기획

- 시장 반응 분석: 제품 카테고리에 대한 소비자층의 긍정적 부정적 피드백 분석

- 마케팅 효과 분석: 제품별 /거래선별 프로모션 성과 측정