제조/건설/ 물류 기업에서 자주 사용하는 AI 솔루션 7가지
제조/건설/물류 기업이 AI를 활용하는 이유
많은 제조/건설/물류 기업들이 AI를 활용해 혁신을 이루고자 합니다. 내부 문서의 효율적인 활용, 정확한 물량 산출, 물류 공간 최적화 등 AI로 개선할 수 있는 영역이 많기 때문입니다.
그런데 구체적으로 어떻게 AI를 활용할 수 있을까요? 각 기업의 상황과 목표에 맞는 적절한 AI 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
이 글에서는 제조/건설/물류 기업들이 자주 사용하는 7가지 AI 솔루션을 소개합니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 7가지
제조/건설/물류 AI 솔루션 1 - 수요 예측
비즈니스 목표
정확한 수요 예측은 재고 관리, 생산 계획, 물류 운영의 기초입니다. 초과된 재고는 비용 낭비를, 재고 부족은 기회 손실 문제가 있어 매우 중요합니다. 따라서 시장 변화와 다양한 변수를 고려한 정확한 수요 예측으로 운영 효율을 극대화해야 합니다.
문제
수요에 영향을 미치는 요인이 매우 다양하고 복잡해요. 계절성, 트렌드, 경쟁사 동향, 경제 상황, 날씨 등 수많은 변수가 존재합니다. 또 이들의 영향력은 시간에 따라 변화합니다. 전통적인 통계 기반 예측은 이러한 복잡한 패턴을 포착하는데 한계가 있습니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 과거 판매 데이터뿐만 아니라 외부 변수들의 영향을 종합적으로 분석하여 수요 예측을 제공할 수 있습니다. 물론 100% 완벽할 수는 없습니다. 예측 불가능한 변수도 있기 때문입니다. 그렇지만 예측 가능한 범위 내에서 AI가 데이터 패턴을 학습하고, 변수 간 상관관계를 파악해 정확도 높은 예측 결과를 도출할 수 있습니다.
맞춤형 AI 포인트
- 제품별, 지역별, 고객군별로 차별화된 예측 모델을 적용할 수 있습니다.
- 실시간 판매 데이터를 반영하여 예측을 지속적으로 업데이트할 수 있습니다.
- 새로운 제품 출시나 프로모션 효과도 예측에 반영할 수 있습니다.
- 예측 신뢰 구간을 함께 제공하여 재고 운영의 리스크 관리를 지원할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 2 - 사내 검색 챗봇
비즈니스 목표
효율적인 운영을 위해 사내 축적된 자료를 잘 활용해야 합니다. 특히 제조/건설/물류 산업에서는 그 중요성이 더욱 큰데요. 안전 규정, 작업 절차, 품질 기준 등 현장에서 즉시 확인이 필요한 정보가 많기 때문입니다. 문서, 매뉴얼, 지침, 규정, 기술 자료 등 많은 자료 속에서 필요한 정보를 신속하고 정확하게 찾아야 합니다. 이를 통해 업무 효율을 높이고 안전사고를 예방하며 품질을 유지해야 합니다.
문제
기존의 사내 검색 시스템은 키워드 기반으로 작동합니다. 정확한 검색어를 알아야 하고, 문서 전체를 다 읽어봐야 필요한 정보를 찾을 수 있어 불편합니다. 또한 부서별로 다른 용어를 사용하거나, 약어/전문용어가 있어 검색이 어려운 문제가 있습니다. 신입 직원이나 타 부서 직원들은 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요됩니다. 때로는 잘못된 정보를 참고해 업무 오류나 안전사고로 이어질 수 있는 위험도 있습니다.
해결 (AI 솔루션)
AI 챗봇이 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 질문 의도를 정확히 파악하고, 관련된 정보를 문서에서 찾아 답변을 제공할 수 있어요. 복잡한 검색어나 정확한 문서명을 몰라도 일상적인 언어로 질문하면 필요한 정보를 즉시 찾을 수 있습니다. 또한 문맥을 이해하여 연관 정보나 추가 참고 자료도 함께 제시합니다.
맞춤형 AI 포인트
- 기업의 전문 용어와 약어를 학습하여 부서 간 용어 차이를 이해하고 정확한 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
- 업데이트되는 문서와 규정을 실시간으로 반영하여 항상 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
- 사용자의 부서, 직급, 업무 특성에 따라 차별화된 검색 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 현장 작업자에게는 안전 관련 정보를 우선적으로 보여주고, 품질 관리자에게는 품질 기준 정보를 먼저 제시할 수 있습니다.
- 자주 검색되는 정보와 검색 패턴을 분석하여 문서 체계 개선이나 추가 매뉴얼 작성 등 지식 관리 개선점을 도출할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 3 - HS CODE 태깅
비즈니스 목표
수출입 물품에 대한 정확한 HS CODE 분류는 관세율 결정, 통관 절차, 무역 통계 등에 핵심적이에요. 잘못된 HS CODE 분류는 과태료, 통관 지연, 추가 비용 발생의 원인이 됩니다. 따라서 수많은 품목에 대해 신속하고 정확하게 HS CODE를 부여해야 합니다. 이를 통해 통관 업무의 효율성과 정확성을 높여야 합니다.
문제
전 세계적으로 수천 개의 HS CODE가 존재하고, 품목 분류 기준이 복잡해요. 거기에 주기적으로 개정되어서 계속 업데이트를 해야 합니다. 이런 문제로 전문가들도 정확한 분류에 많은 시간이 소요됩니다. 또 판단 기준에 따라 동일 제품이라도 담당자에 따라 다른 코드를 부여할 수 있어요. 특히 신제품이나 복합 기능 제품의 경우 분류가 더욱 어렵습니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 제품 명칭, 설명, 스펙, 이미지 등을 분석하여 적절한 HS CODE를 자동으로 추천합니다. 과거 분류 이력과 관세청 결정 사례를 학습하고, 유사 제품의 분류 패턴을 파악하여 정확도 높은 HS CODE를 제안할 수 있습니다.
맞춤형 AI 포인트
- 각국의 HS CODE 분류 기준과 해석 차이를 반영하여 국가별 맞춤형 분류를 제공할 수 있습니다.
- 신규 HS CODE 개정 내용을 실시간으로 반영하여 항상 최신 분류 기준을 적용할 수 있습니다.
- 분류 근거와 유사 사례를 함께 제시하여 세관 심사 시 참고 자료로 활용할 수 있습니다.
- 기업의 주요 취급 품목에 대한 학습을 통해 산업 특화된 분류 정확도를 제공할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 4 - 도면 물량 산출
비즈니스 목표
건설 프로젝트의 정확한 물량 산출은 원가 관리와 공정 관리의 핵심입니다. 설계 도면을 보고 각 부품, 자재, 재료가 얼마나 필요한지 파악해 예산을 수립하기 때문입니다. 만일 물량 오차가 발생할 경우 예산 초과, 자재 부족, 공사 지연 등의 치명적인 문제가 발생합니다. 따라서 도면에서 신속하고 정확하게 물량을 산출하는 게 중요합니다.
문제
도면에서 물량을 수작업으로 산출하는 것은 매우 비효율적으로 운영되고 있습니다. 각 부품이나 자재의 물량을 사람이 일일이 확인하며 계산하는 방식은 시간이 오래 걸립니다. 또한 실수가 발생하기도 쉽습니다. 특히 설계가 복잡하거나 대규모 프로젝트일 경우 문제가 커집니다. 특정 기준 검토, 오류 확인, 설계 의도 파악 등 몇 가지 판단을 제외하면 사람보다 AI가 더욱 잘할 수 있는 일입니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 2D/3D 도면을 분석하여 자동으로 물량을 산출합니다. 이미지 인식과 패턴 학습을 통해 도면의 구성요소를 식별하고, 수치와 물량을 계산합니다. 설계 변경 시에도 신속하게 물량을 재산출할 수 있습니다.
맞춤형 AI 포인트
- 다양한 도면 형식(CAD, PDF 등)과 작성 기준에 대응할 수 있습니다.
- 건설 자재별 특성과 산출 기준을 반영하여 정확한 물량을 계산할 수 있습니다.
- 설계 변경 부분을 자동으로 감지하여 영향 범위의 물량만 재산출할 수 있습니다.
- 산출 근거를 시각적으로 표시하여 검증을 용이하게 할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 5 - 3D BIN Packing
비즈니스 목표
물류 산업에서 운송, 보관 공간 활용은 매우 중요합니다. 직접적인 비용 절감과 직결되기 때문입니다. 그래서 컨테이너, 트럭, 창고 공간을 최대한 효율적으로 활용해야 하는데요. 그러면서도 동시에 화물의 안정성과 작업성을 확보하는 것이 중요합니다.
문제
다양한 크기와 형태의 화물을 3차원 공간에 최적으로 배치하는 것은 매우 어려워요. 화물의 중량, 취급 주의사항, 적재 순서 등 여러 제약조건을 고려해야 합니다. 이를 수작업으로 최적 방안을 도출하기는 거의 불가능합니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 화물의 특성과 제약조건을 고려하여 최적의 3D 적재 방안을 제시합니다. AI가 공간 활용도를 최대화하면서도 현장 작업이 용이한 적재 방안을 도출합니다.
맞춤형 AI 포인트
- 화물의 물리적 특성(중량, 취급주의 등)과 적재 규칙을 반영할 수 있습니다.
- 적재 작업의 효율성과 안전성을 고려한 최적화가 가능합니다.
- 실시간으로 적재 계획을 변경하고 대안을 제시할 수 있습니다.
- 3D 시각화를 통해 작업자의 이해를 돕고 실수를 방지할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 6 - 재고 적치 위치 추천
비즈니스 목표
보관 공간 활용의 한 예시로 창고 내 재고의 효율적인 적치가 있습니다. 효율적인 적치를 통해 입고, 출고 시간 단축과 작업 효율 향상을 이룰 수 있습니다. 제품 특성, 출고 빈도, 작업 동선 등을 고려한 최적의 배치로 물류 센터의 생산성을 극대화할 수 있습니다.
문제
적치 위치 선정은 많은 변수를 고려해야 합니다. 제품의 회전율, 크기, 중량뿐만 아니라 시즌성, 동시 출고 가능성, 작업자 동선 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 계속 변화하는 창고 내 실시간 상황, 입고/출고 물량 변동, 프로모션, 특별 행사 등에 따라 최적의 위치가 달라질 수 있습니다. 특히 여러 작업자가 교대 근무하는 환경에서는 일관된 기준으로 신속한 의사결정을 내리기 어렵습니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 제품 특성, 물동량 패턴, 작업 효율성 등을 분석하여 최적의 적치 위치를 추천합니다. AI가 과거 입고, 출고 데이터, 기존 작업 이력, 시즌별 패턴 등을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 창고 운영을 위한 최적의 적치를 제안합니다. 실시간 변화하는 창고 상황과 예상 물동량을 반영하여 최적화된 배치 방안을 업데이트합니다.
맞춤형 AI 포인트
- 제품별 특성과 취급 제약사항을 자동으로 반영할 수 있습니다.
- 실시간 재고 현황과 입출고 계획을 고려한 동적 최적화가 가능합니다.
- 피킹 효율과 작업자 동선을 고려한 추천이 가능합니다.
- 성수기/비수기 등 시즌별 운영 전략을 반영할 수 있습니다.
제조/건설/물류 AI 솔루션 7 - 주문 처리 최적화
비즈니스 목표
효율적인 주문 처리는 고객 만족도와 물류 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 당일 배송, 새벽 배송 등 배송 시간이 단축된 트렌드로, 주문부터 출고까지의 프로세스 최적화가 고객 서비스 만족 측면에서 더욱 중요해졌습니다. 주문량, 배송 시간, 작업 인력, 설비 능력 등을 종합적으로 고려해 주문을 처리함으로써, 고객 서비스 수준을 향상 시키고 동시에 운영 효율성을 극대화해야 합니다.
문제
주문 처리 최적화는 여러 제약 조건과 변수가 복잡하게 얽힌 문제에요. 기본적으로 시간대 별 주문량 변동, 인력-설비 가용성, 배송 권역, 긴급 주문 등 다양한 상황을 고려해야 합니다. 특 히 성수기/프로모션 시즌의 주문 폭주, 갑작스러운 대량 주문, 반품/교환 처리, 특수 포장 요구사항 등 예외적 상황도 고려해야 해요. 또한 작업자의 숙련도 차이, 설비 상태 변화, 자재/포장재 재고 상황 등 내부 운영 조건도 실시간으로 반영해야 합니다.
해결 (AI 솔루션)
AI가 실시간 주문 현황과 운영 조건을 종합적으로 분석하여 최적의 처리 계획을 수립합니다. 주문 배치, 처리 순서, 작업 할당, 출하 시점 등을 최적화하여 전체 효율을 극대화합니다. 과거 데이터 패턴 학습을 통해 주문량을 예측하고, 이를 바탕으로 인력/설비 운영 계획을 선제적으로 수립합니다. 또한 실시간 모니터링을 통해 처리 지연이나 병목 현상을 감지하고 즉각적인 대응 방안을 제시합니다.
맞춤형 AI 포인트
- 실시간 주문 상황과 배송 마감 시간을 고려한 계획 조정이 가능합니다.
- 작업자의 숙련도, 설비의 특성을 반영한 최적 할당이 가능합니다.
- 긴급 주문, 특별 요구사항, 예외 상황에 대한 유연한 대응이 가능합니다.
- 처리 현황을 실시간으로 모니터링하고 잠재적 이슈를 예측하여 선제적으로 대응할 수 있습니다.
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