1. 프로젝트 선정 배경 및 전략

• Target 역량: SAP ABAP 개발, SD 모듈 지식, 수출/FTA 프로세스 경험
• 현대자동차그룹의 특징:
• 글로벌 법인 운영으로 수출 및 통관(FTA) 이슈가 핵심
• 우대사항: "SAP 수출패키지 운영, 원산지(FTA) 프로세스 업무 경험"
• 기획 의도:
• 단순 문법 공부를 넘어, 현업(SD)에서 가장 필요한 수출/FTA 프로세스를 직접 모델링
• 주문(SO) ➡ 출하(Delivery) ➡ 대금청구(Billing) 흐름과 원산지 판정의 연계성을 구현하여 도메인 이해도 증명

2. 프로젝트 개요 및 목적

• 개요: 실제 제조 기업의 FTA 원산지 판정 프로세스를 MVP로 구현
• 목표:
• SAP 데이터 구조(Master Data) 및 비즈니스 로직 역량 증명
• 제조업 핵심 프로세스(BOM, FTA CTSH) 도메인 지식 입증
• 타겟: SAP 직무 채용 담당자 및 실무 면접관

3. 비즈니스 시나리오 (Use Case)

• 대상 품목: 전기차 배터리 팩 (EV Battery Pack)
• 핵심 이슈:
• 🇨🇳 중국산 리튬 셀 (HS 8507.90)
• 🇰🇷 한국산 배터리 모듈 (HS 8507.90) 로 제조
• 최종 배터리 팩 (HS 8507.60) 의 원산지가 한국(KR) 로 인정될 수 있는가?
• 판정 기준: CTSH (Change of Tariff Sub-Heading, 4단위 세번변경기준)

4. 시스템 아키텍처 및 DB 설계

• ERP 모사 데이터베이스 (SQLite):
• ZMM_MATERIAL: 자재 마스터 (자재유형, HS Code, 원산지)
• ZPP_BOM: BOM 마스터 (부모-자식 관계, 소요량)
• ZSD_FTA_HIST: 판정 이력 및 결과 로그
• 비즈니스 로직:
• BOM 전개 (Explosion) -> 최하위 자재 탐색
• HS Code 비교 -> 세번 변경 여부 자동 판정

5. 구현 기능 (Features)

1. 마스터 데이터 관리: 자재 및 BOM 구조의 계층적 데이터 표현

2. 원산지 시뮬레이션:

• 완제품 선택 시 CTSH 알고리즘 즉시 실행
• 역외산 자재 식별 및 판정 근거 제시

3. 이력 추적: 모든 시뮬레이션 결과의 DB 저장 및 조회

4. Interactive Dashboard: Streamlit 기반의 직관적인 2-Column UI

6. 기술 스택 (Tech Stack)

• Core: Python 3.13+
• Database: SQLite (Embedded DB)
• UI Framework: Streamlit
• Data Analysis: Pandas

7. 향후 개선 계획

• 로직 고도화: RVC (부가가치기준) 판정 알고리즘 추가
• 시각화 강화: Graphviz 등을 활용한 BOM Tree 구조 시각화
• 시스템 연동: SAP RFC (Remote Function Call) 연동 테스트