CASE STUDY 090 / 해운·물류

선박 입출항과 화물 처리 상태를 한눈에 보는 실시간 물류 대시보드

담당자들이 개별적으로 수집하던 항만·화물·선박 데이터를 실시간 대시보드로 통합한 물류 현황 확인 서비스를 1개월 이내에 구축했습니다.

모든 프로젝트국내 항만 물류 기업웹·앱 개발MVP 구축 완료

작성·발행 Plan AI ·

해운·물류 / 웹·앱 개발

변화의 핵심

선박 입출항·화물 처리 상태 실시간 확인으로 의사결정 속도 향상

반응형 웹데이터 시각화
INDUSTRY
해운·물류
DEPT
물류운영팀
DURATION
1개월 이하
SCOPE
웹·앱 개발
STATUS
MVP 구축 완료

THE IMPACT

이 프로젝트가 남긴 변화.

Plan AI의 공개 프로젝트 기록을 바탕으로 작성했습니다. 고객사명은 비공개이며, 수치는 본문에 설명한 해당 프로젝트 범위의 결과입니다.

01 / 구축 기간

1개월 이하, 500만 원 이하 예산으로 MVP 완성

02 / 현황 파악

개별 데이터 수집

실시간 대시보드 확인

03 / 확장 구조

API 기반 설계로 추적·예약·정산 단계적 확장 가능

물류 현황 확인 체계가 없어 담당자들이 데이터를 개별 수집하며 시간을 소모하던 항만 물류 현장. Plan AI가 선박 입출항과 화물 처리 상태를 실시간으로 보여주는 대시보드를 구축하고, 항만 현장 특성을 반영해 큰 글자와 명확한 대비 색상의 UI를 적용했으며, 화물 추적·예약·정산으로 확장 가능한 API 기반 구조로 설계했습니다.

01 / THE CHALLENGE

문제의 출발점.

항만, 화물, 운송사, 고객이 얽힌 물류 흐름을 관리하려면 실시간으로 정확한 데이터를 확인할 체계가 필수였지만, 물류 현황 확인 서비스가 체계적으로 마련되어 있지 않았다. 담당자들이 개별적으로 데이터를 수집하고 확인하는 데 많은 시간을 소모하고 있었다. 단순 모니터링 툴이 아니라 실제 업무에 필요한 정보를 직관적으로 보여주는 맞춤형 환경이 필요했다.

02 / THE APPROACH

업무의 맥락부터, 설계에 담았습니다.

항만과 화물, 선박 데이터를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 구현해 선박 입출항과 화물 처리 상태를 실시간으로 확인하고, 물류 진행 상황을 시각화된 그래프로 표시하며, 담당자별로 필요한 정보를 보여주는 맞춤형 화면을 구성했다. 항만 특성상 시력이 좋지 않은 사용자도 편하게 볼 수 있도록 일반 폰트보다 큰 글자와 명확한 대비 색상을 적용하고, 간단한 조건 검색·필터링과 반응형 웹 구조로 PC·모바일 모두 최적화했다. 단순 조회를 넘어 운송사·선사·고객 등 다양한 이해관계자 연결과 화물 추적·예약·비용 정산 기능으로 단계적 확장이 가능하도록 API 기반 구조로 설계했다.

03 / THE PROCESS

작은 검증을 쌓아, 작동하는 시스템으로.

  1. 01

    물류 현장 업무 분석과 핵심 정보 정의

  2. 02

    선박 입출항·화물 처리 상태 실시간 대시보드 구축

  3. 03

    큰 글자·명확한 대비 색상 등 현장 친화적 UI 적용

  4. 04

    조건 검색·필터링과 PC·모바일 반응형 구조 구현

  5. 05

    화물 추적·예약·정산으로 확장 가능한 API 기반 구조 설계

04 / THE OUTCOME

숫자와 업무 방식에 남은 결과.

  • 실시간 현황 확인으로 의사결정 속도 향상 등 업무 효율성 극대화
  • 500만 원 이하 예산에서 핵심 기능 중심으로 단기간 내 검증 완료
  • 물류 산업 특성을 반영한 맞춤형 UX와 확장 가능한 아키텍처 확보

05 / THE HANDOVER

인도 이후에도, 팀의 자산으로.

실시간 물류 현황 대시보드 웹 서비스. 데이터 시각화 화면, 조건 검색·필터링, 확장 가능한 API 기반 구조를 구축·인도했습니다.

프로젝트에 사용한 기술

  • 반응형 웹
  • 데이터 시각화

LET’S TALK

이런 변화가 필요하신가요?

지금 겪고 계신 문제를 들려주세요. 이 프로젝트를 참고해, 필요한 범위와 다음 단계를 함께 정리하겠습니다.

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