조선소와 같은 대규모 작업장은 특정 작업을 위해 다양한 유형의 차량을 일반적으로 사용한다. 그중에서도 대형 선박의 상부 갑판에서 용접 또는 도장을 수행하기 위해 활용되는 유지보수 리프트 차량은 특히 중요하다. 건설 현장에서 이 차량을 사용하는 것은 전체 공정의 효율을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구는 조선소에서 유지보수 리프트 차량의 지역별 수요를 예측하기 위한 4D CNN 기반 방법을 제안한다. 또한 조선소의 엄격한 제한 및 요구사항을 반영하는 데이터 전처리 방법도 제안한다. 이 방법은 실시간 데이터를 수집하고, 조선소 작업자가 일일 배차에 활용할 수 있는 대시보드를 포함한 유지보수 리프트 차량 수요 예측 시스템을 구현한다. 해당 예측 시스템의 파이프라인을 상세히 기술하여 본 시스템의 유용성을 입증하고자 한다.

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