ONE STEP AWAY

재고관리 자동화 본문

n8n 자동화 워크플로우/재고관리

재고관리 자동화

jeong0722 2025. 12. 1. 13:58

🚲 재고관리 자동화 - 서울시 공공자전거(따릉이)

이 기획안은 서울시 공공자전거 '따릉이'의 실시간 재고 현황을 자동화된 방식으로 발송하여 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 수동적인 모니터링 방식에서 벗어나, 자동화 툴(n8n)을 활용하여 핵심 정보를 신속하게 전달함으로써 운영팀의 업무 부담을 경감하고 즉각적인 현장 대응력을 강화하고자 합니다.

 

프로젝트 개요

항목 내용

프로젝트명 따릉이 실시간 재고 현황 자동 알림 시스템 구축
주요 목적 특정 대여소의 자전거/거치대 현황을 정기적으로 자동 발송하여 운영 효율화
주요 기술 n8n 자동화, 서울 열린데이터 광장 API, 카카오톡 메시지 API
예상 효과 반복적인 수동 모니터링 업무 자동화, 현장 대응 속도 향상, 데이터 기반 운영 가능

1. 문제정의

  • 운영 인력이 데이터를 계속 확인해야 한다는 반복적 모니터링 문제
  • 특정 시간대 대여소 상황을 빠르게 파악하기 어려운 정보 접근성 문제

실시간 따릉이 데이터에서 특정 대여소의 현재 잔여 현황을 수집하여 카카오톡으로 발송하는 자동화 워크플로우를 구축

 

2. 예상 사용자/부서

  • 따릉이 운영 부서잔여 자전거 또는 거치대 부족 상황 발생 시 신속한 현장 대응(재배치)이 필요한 관리자 및 팀원.
  • 특정 시간대에 대여소 상황을 빠르게 파악해야 하는 운영팀 실무자.
  • 데이터 활용 부서
  • 이용 패턴 분석 및 예측 모델링의 기초 데이터를 확보하고자 하는 PM (Product Manager) 및 데이터 분석가
  • 확장 대상 (자영업/소규모 사업)
  • 재고·발주를 모니터링하는 기업/부서/자영업자. 시간대별 수요가 달라지는 업종(카페, 편의점, 물류, 배달업 등)에서 재고 부족을 자동으로 인지하고 선제적인 발주 예측을 희망하는 모든 조직.

 

3. 기술 검토

  • 워크플로우 구성: 스케줄링 → 데이터 수집 → 데이터 처리/필터링 → 메시지 발송의 4단계로 구성되어, 최소한의 자동화 기능에 집중하는 단순하고 안정적인 구조입니다.
  • 사용 노드 (n8n Nodes)
    • Schedule Trigger: 워크플로우를 정해진 시간(예: 30분 간격, 출퇴근 시간 등)에 자동으로 실행하는 트리거 역할.
    • HTTP Request: [데이터 수집] 서울 열린데이터 광장 API를 호출하여 따릉이 실시간 현황 데이터를 수집.
    • Split Out: 수집된 약 1,000여 개의 대여소 JSON 데이터를 개별 항목으로 분리하여 다음 처리 노드로 전달.
    • Filter: [데이터 처리] 설정된 조건(예: 특정 대여소) 필터링하여 선별.
    • Merge: 필터링된 데이터를 다시 하나의 메시지 형태로 통합하거나 필요한 정보를 결합.
    • Edit Fields: 발송할 메시지에 필요한 필드만 남기거나 포맷을 정리하는 작업
    • HTTP Request 2: [데이터 전송] 카카오톡 메시지 API를 호출하여 최종 알림 메시지를 발송.
  • 외부 API 서비스 및 데이터베이스
    • 서울 열린데이터 광장 API: 따릉이 대여소별 실시간 잔여 자전거 및 거치대 현황 데이터 수집 (인풋 데이터).
    • 카카오톡 메시지 API: 필터링된 '재고 부족' 정보를 운영팀 또는 관리자에게 실시간으로 자동 발송 (아웃풋 채널).
    • Google Sheets (향후 확장): 시간대별/대여소별 재고 데이터를 누적하여 향후 발주 예측 모델링의 기초 자료로 활용 가능

3.2. 한계와 대안

현재 카카오톡 API를 통해 나에게 메시지 보내기는 가능하지만 상세보기는 불가하다.

(두줄 정도의 텍스트만 미리 보기 가능.)

이에 대한 대안으로 요약 리포트를 구글 문서와 연동하여 제공할 수 있다.

 

4. 사용방법

(1) 관리자 – 최초 설정

  • 따릉이 API 키 발급 → HTTP Request에 입력
  • 카카오톡에서 인가코드 발급 후 Access Token 생성

(2) 사용자

  • 카카오톡으로 대여소 상태 메시지를 수신
  • 특정 대여소의 잔여 자전거 문제를 빠르게 파악

(3) 토큰 비용

n8n 자동화 워크플로우 실행 과정에서 OpenAI GPT 모델을 호출하여 실시간 따릉이 데이터 요약을 생성했습니다.

모델 Input 비용 Output 비용 합계

gpt-4.1-nano $0.011 $0.064 $0.075
gpt-5-nano $0.002 $0.232 $0.234

총 비용: $0.309 (약 430원)

 

5. 레퍼런스

위 기획을 하기위해 찾은 레퍼런스(기사, url)