제조, 유통 기업 AI 활용 가이드 : 업무 자동화 솔루션 3가지, 실제 사례 5가지, 데이터 정리 TIP 공유

제조, 유통 기업에서 AI 도입, 어디서부터 시작해야 할까요?

많은 기업이 반복적인 수작업과 복잡한 데이터 관리로 골머리를 앓고 있습니다.

AI로 풀 수 있을 것 같아도 막막합니다.

어디까지 가능한지, 어떤 업무를 먼저 해결할지, 어떻게 시작해야 할지 감이 안 오기 때문이죠.

이 글에서는 제조, 유통 기업이 AI를 활용하는 실질적인 방법을 알려드립니다.

개선이 필요한 3가지 문제와 이를 해결할 AI 솔루션을 소개하고, 실제 사례를 통해 효과를 확인해보겠습니다.

마지막엔 AI 활용을 위한 준비 TIP까지 챙겨드리니 끝까지 읽어주세요.

1. 제조, 유통 기업에서 개선이 필요한 문제들

제조, 유통 기업에서 겪을 수 있는 대표적인 문제를 소개합니다.

'꼭 사람이 해야만 할까?', '더 효율적인 방법이 없을까?'와 같은 생각이 드는 문제 위주로 선정 했습니다.

반복적인 수작업으로 인한 비효율성

전표 입력, 자재 발주서 처리, 보고서 작성 등 반복 작업이 많습니다. 이런 반복적인 수작업은 업무 효율을 떨어뜨리고 시간과 비용을 잡아먹습니다. 예를 들어, 공과금 전표를 손으로 입력하거나 각기 다른 발주서를 일일이 확인하는 과정은 피할 수 없어도 비효율적으로 하는 게 답답합니다.

지류 문서로 인한 데이터 활용의 어려움

산업 전반적으로 디지털 전환이 진행 중이지만, 여전히 다른 업계에 비해 지류로 전표, 품의서 등을 사용하는 업체들이 많습니다. 그래서 내부에 가지고 있는 데이터를 잘 활용하지 못 하고, 비효율적으로 일을 하는 경우가 많습니다.

문의 처리와 정보 접근의 지연

복리 후생이나 사내 규정에 대한 직원 문의가 쏟아지는데, 이를 처리하느라 인사팀이나 지원팀은 정작 중요한 일에 집중하기 어렵습니다. 직원들도 답을 기다리며 답답하고, 결국 조직 전체 효율이 떨어집니다.

제조, 유통 기업에서 겪을 수 있는 대표적인 문제 3가지입니다.

AI가 모든 걸 해결할 수는 없지만, 위 3가지 문제는 AI 솔루션으로 충분히 해결 가능합니다.

2. 제조, 유통 기업에서 사용하는 업무 자동화 AI 솔루션 TOP 3

제조, 유통 기업에서 개선이 필요한 3가지 문제를 해결할 수 있는 업무 자동화 AI 솔루션을 구체적으로 살펴보겠습니다.

문서 데이터 매칭 및 자동화

AI가 문서와 데이터를 비교하여 일치하는 상품 등을 찾아 일치 여부를 확인하고, 해당 상품을 자동 발주, ERP 등록 등 다양한 절차에서 활용하도록 합니다. 예를 들어, 한 제조사는 부서별 전표를 분석해 오류를 줄이고 비용 프로세스를 간단하게 바꿨습니다.

지류 문서 DB화

그동안 디지털 전환을 하고 싶었지만, 지류 문서가 많아 어려웠던 작업을 AI로 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 고지서, 발주서, 상품 이미지에서 AI가 정보를 뽑아 깔끔하게 디지털 데이터로 정리할 수 있습니다. 한 유통 기업은 상품 앞면과 뒷면 이미지를 입력 받아 카테고리를 예측하고 필드 값을 정제함으로써, 수작업 없이 일관된 데이터베이스를 완성했습니다.

사내 AI 챗봇

사내 메신저나 시스템에 FAQ와 자동 답변 기능을 탑재하면, 사내 AI 챗봇이 대신 답변을 해줍니다. 업무 지원팀 업무 부담은 줄어들고, 직원들은 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 한 기업은 복리 후생 제도와 사내 규정 관련 문의를 AI 챗봇으로 자동화해 인사팀의 업무 집중도를 높이고 응답 시간을 단축했습니다.

구체적인 사내 AI 챗봇 제작법은 아래 글을 참조해 주세요.

AI 챗봇 만들기 6단계 체크리스트 : 흩어진 사내 데이터 200% 활용하는 법

AI 챗봇을 만드는 데 필요한 6단계 체크리스트와 놓쳐선 안 되는 3가지 핵심 포인트를 소개합니다. 또한 사내 AI 챗봇으로 업무 생산성을 크게 올린 5가지 산업별 사례를 소개합니다.

AI 인사이트 블로그 • 달파 블로그Minsu Choi

3. 제조, 유통 기업 AI 활용 사례 5가지

다음은 제조, 유통 기업에서 업무 자동화 AI 솔루션을 실제로 도입한 다섯 가지 사례를 소개합니다.

사례 1: 복리 후생 및 각종 사내 제도에 대한 FAQ 챗봇

• 문제점: 업무 지원팀, 인사팀, 노무팀에는 각종 복리 후생 제도 및 사내 규정에 대한 문의 사례가 많아, 해당 응대 과정에서 업무 집중이 방해 받고 시간이 소요되었습니다.
• 해결 방안: 사내 메신저 및 기타 필드에 FAQ와 자동 답변 기능을 갖춘 AI 챗봇을 탑재했습니다.
• 효과: 직원들이 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있게 되어 업무 지원팀의 부담이 줄었고, 인사팀의 업무 효율성과 집중도가 향상되었습니다.

사례 2: 전표 입력 자동화

• 문제점: 공과금 수납, 고정 전표 입력, 품의서 처리와 같은 반복적인 작업으로 인해 업무 지원팀의 시간과 노력이 많이 소요되었습니다.
• 해결 방안: 각종 고지서를 스캔하면 OCR 기능을 활용해 자동으로 전표를 입력하거나, 품의서 내용을 읽어 비용 집행에 대한 전표 및 지출 품의서를 생성하는 AI 솔루션을 도입했습니다.
• 효과: 수작업 시간이 대폭 줄어들고, 비용 집행 프로세스가 간소화되어 업무 효율성이 개선되었습니다.

더 많은 OCR 사례는 아래 글에서 확인하실 수 있습니다.

OCR이란? OCR 프로그램 추천, 한글 OCR 오픈소스, AI OCR 활용 사례 4가지

OCR의 뜻부터, 기본 프로그램에 내장되어 설치 없이 바로 사용 가능한 AI OCR 툴, 업무에 활용 가능한 무료 오픈소스 API 툴, 나아가 실제 기업들이 OCR과 LLM, STT 등 AI 솔루션을 연동하여 어떻게 똑똑하게 자동화했는지 구체적인 사례와 함께 정리해 드릴게요.

AI 인사이트 블로그 • 달파 블로그Serin Choi

사례 3: 전표 매칭 및 오류 점검

• 문제점: 품의서와 전표, 세금 계산서를 일일이 수작업으로 비교하다 오류가 자주 발생 했습니다.
• 해결 방안: AI 기반 매칭 솔루션을 통해 문서 간 데이터를 자동으로 비교하고, 오류 및 착오를 자동으로 잡아냈습니다.
• 효과: 비용 집행의 정확도가 높아지고, 수작업으로 인한 오류가 크게 감소했습니다.

사례 4: 상품 데이터베이스 자동 생성

• 문제점: 다양한 유형의 상품으로부터 정형화된 표준 상품 데이터베이스를 구축하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
• 해결 방안: 상품 앞면 이미지와 뒷면 이미지를 입력받아 OCR을 통해 텍스트 정보를 추출하고, LLM을 통해 필드 값을 정하는 AI 솔루션을 도입했습니다.
• 효과: 수작업 없이 카테고리와 데이터를 정리해 데이터베이스를 완성했습니다.

사례 5: 발주서 정보 추출 자동화

• 문제점: 워드, 이미지, 이메일 캡처, 카카오톡 캡처 등 다양한 형태의 자재 발주서로부터 필요한 필드 값을 추출하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
• 해결 방안: OCR을 활용해 다양한 유형의 자재 발주서에서 사전에 정의된 필드 값들을 적절히 추출하는 AI 솔루션을 개발했습니다.
• 효과: 해당 업무와 관련된 수작업을 대폭 줄여 업무 효율성을 높일 수 있었습니다. OCR 정보 인식률 97% 이상, 필요 정보 값 정제 정확도 약 99%의 높은 성능을 보였습니다.

4. 제조, 유통 기업 AI 활용 TIP 3가지

지금까지 제조, 유통 기업에서 AI로 풀 수 있는 문제와 솔루션을 살펴봤지만,

준비가 부족하면 실질적인 AI 도입과 활용이 어렵습니다.

성공적으로 AI를 활용한 제조, 유통 기업들은 모두 이 방법을 지켰습니다.

한번 시도하는데 의의를 두는 게 아니라, 정말 AI를 효과적으로 활용하기 위한 TIP을 알려 드립니다.

지류 문서 스캔으로 PDF 준비: AI가 잘 학습할 수 있는 데이터를 넣으려면

• AI는 깔끔한 데이터가 입력되어야 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 아무리 뛰어난 성능의 AI라고 하더라도 입력 데이터가 좋지 않으면 결과가 나쁩다.
• 지류 문서를 PDF로 바꾸면 AI가 학습하기 좋은 형태가 됩니다.
• 쉽게 PDF화 할 프로세스를 구현하세요. 예를 들어, 팩스가 오면 PDF로 자동 저장되는 폴더와 프로세스를 구축하면 데이터가 쌓이고 시간이 절약됩니다.

DB 정보 구조화 : AI가 데이터를 잘 읽으려면

• AI가 데이터를 잘 활용하려면 DB가 기준이 되어야 합니다. 깔끔하게 정리된 DB가 필수입니다.
• DB에 입력할 값을 미리 정리하고, 일관성을 맞추세요. 예를 들어, "나사-너트-nut"처럼 같은 대상을 다른 이름으로 부르면 안 됩니다. ‘너트’ 하나로 통일해야 AI가 제대로 인식합니다.

실무자 설득하고 컨센서스 맞추기: 효과적으로 잘 쓰려면

• 제조-유통 기업은 업력이 길어 기존 방식에 익숙한 실무자들이 많습니다. 이들이 반대하거나 안 쓰면 시간-비용만 지출되고 효과는 못 볼 수도 있습니다.
• AI로 업무가 어떻게 편해지고 어떤 이득이 생기는지 명확히 보여주며 협의하세요. 실무자 의견을 반영해 그들의 업무에 맞는 AI를 만드는 게 중요합니다.

마치며

지금까지 제조, 유통 기업에서 AI를 활용하는 방법을 살펴봤습니다.

제조, 유통 기업에서 AI 활용, 효과적으로 하고 싶다면? 전문가와 함께 상담해 보세요.

Minsu Choi