기업 내 AX(인공지능 전환) 추진 타당성 검토 - 자재 관점

현재 국내에서는 정부 차원의 전폭적인 지원으로 AX 관련 사업이 활발하게 추진되고 있다.
Industry 4.0 또는 DX, 스마트팩토리 등으로 진행되던 '전환'이 이제는 인공지능으로까지 확대된 모양새다.
현재 다양한 요인으로 우리나라 중소제조기업들이 어려움에 직면해 있는 듯 하다. 이건 지난 시기 도입하지 못했던 DX 등으로 인한 문제가 아닌 것은 자명하지만, 중요 요인은 아니더라도 여러 요인 중 하나일 것으로 생각된다.
이에 우리 기업에서 AX를 추진할 타당성이 있는지를 내부적으로 검토하고 사전 판단하기 위해 몇 가지 조사용 질의서를 공유한다.

 

 

1. 재고 최적화 및 수요 예측 (10항목)

• 재고 부족으로 인한 생산 차질이 분기에 1회 이상 발생하는가?
• 창고에 6개월 이상 쌓여 있는 악성 재고(불용 자재) 비중이 전체의 10% 이상인가?
• 적정 재고 수준을 산출할 때 데이터가 아닌 담당자의 직관에 의존하는가?
• 제품의 계절성이나 시장 트렌드 변화에 따라 자재 수요 변동폭이 큰 편인가?
• AI가 수요를 예측한다면 현재보다 재고 회전율을 15% 이상 높일 수 있는가?
• 유사 자재의 중복 구매로 인해 창고 공간이 낭비되고 있는가?
• 생산 계획 변경 시 자재 발주 계획이 실시간으로 연동되어 수정되는가?
• 안전 재고 설정을 위해 과거 3년 이상의 입출고 데이터를 보유하고 있는가?
• 자재별 중요도(ABC 분석)에 따른 차등 관리 시스템이 AI로 자동화될 필요가 있는가?
• 긴급 발주로 인한 추가 물류비 지출이 연간 예산의 5%를 초과하는가?

2. 조달 리스크 및 공급망 관리 (10항목)

• 특정 공급사에 대한 의존도가 높아 공급망 단절 시 대안을 찾기 어려운가?
• 원자재 가격 변동(환율, 원가 등) 추이를 예측하여 선제적 구매가 필요한가?
• 협력사의 납기 준수율 및 품질 이력이 데이터로 체계적으로 관리되고 있는가?
• 자연재해, 지정학적 리스크 등 외부 요인에 따른 조달 지연을 예측할 시스템이 있는가?
• 신규 협력사 발굴 시 AI를 통해 글로벌 시장의 단가와 품질을 비교할 의사가 있는가?
• 공급망 전체의 가시성(Visibility)이 확보되어 자재의 이동 경로를 실시간 파악 중인가?
• 협력사별 리스크 점수(Scoring)를 AI가 산출하여 관리할 필요가 있는가?
• 계약서상의 단가 조건과 실제 청구 금액의 차이를 AI가 자동으로 검수할 수 있는가?
• 원자재 수입 시 통관 지연 등의 변수를 AI가 학습하여 입고 예정일을 계산할 수 있는가?
• ESG 공시 대응을 위해 협력사의 환경/윤리 준수 여부 데이터를 수집해야 하는가?

3. 창고 운영 및 물류 효율화 (10항목)

• 창고 내 자재 위치(Bin) 관리가 실시간으로 되지 않아 자재를 찾는 데 시간이 걸리는가?
• 입출고 시 바코드나 RFID가 아닌 수기 기록에 의존하는 공정이 존재하는가?
• 창고 내 작업자의 이동 동선을 분석하여 최적화할 경우 작업 시간이 20% 이상 단축되는가?
• 자재의 유효기간이나 선입선출(FIFO) 미준수로 폐기되는 자재가 발생하는가?
• AGV(무인 운반차)나 로봇 도입을 고려할 만큼 자재 무게가 무겁거나 이동 빈도가 높은가?
• 자재 포장 규격을 AI로 최적화하여 적재 효율을 높일 공간적 여유가 필요한가?
• 다수의 창고를 운영 중이며, 창고 간 재고 이동(Transfer)이 빈번한가?
• 드론이나 AI 카메라를 활용한 자동 재고 실사(Cycle Counting) 도입이 시급한가?
• 출고 피킹(Picking) 오류로 인해 오배송되거나 공정에 잘못 투입되는 경우가 있는가?
• 날씨나 교통 상황을 반영한 최적 배송 경로 알고리즘이 물류비 절감에 기여할 수 있는가?

4. 데이터 품질 및 시스템 연동 (10항목)

• 자재 마스터 데이터(품번, 규격 등)의 표준화가 전사적으로 이루어져 있는가?
• ERP 내의 자재 데이터와 실제 창고 재고가 일치하지 않는 경우가 5% 이상인가?
• 자재 데이터시트(PDF 등) 내의 정보를 AI가 자동으로 추출하여 시스템에 입력할 수 있는가?
• 설계 부문(BOM)과 자재 부문의 데이터 연동이 실시간으로 이루어지는가?
• 구매 요청(PR)부터 입고(GR)까지의 전 과정이 디지털 로그로 남고 있는가?
• 외부 시장 지표(LME 시세 등) 데이터를 API를 통해 실시간 수집하고 있는가?
• 중복 등록된 유사 품번을 AI가 찾아내어 데이터 클렌징을 할 의지가 있는가?
• 현장 작업자가 음성이나 사진으로 자재를 검색할 수 있는 인터페이스가 필요한가?
• 자재 데이터에 접근할 수 있는 보안 권한 체계가 확립되어 있는가?
• 클라우드 기반의 자재 관리 시스템 사용에 대한 인프라 준비가 되어 있는가?

5. 재무 성과 및 전략적 의사결정 (10항목)

• 자재 구매 자금이 현금 흐름(Cash Flow)에 미치는 영향을 AI로 시뮬레이션하고 있는가?
• 총소유비용(TCO) 관점에서 자재 단가 외에 물류, 보관, 품질 비용을 합산 관리하는가?
• AI 도입을 통해 줄일 수 있는 재고 유지 비용을 구체적으로 산정해 보았는가?
• 자재 관리 부서의 업무 비중이 단순 행정(서류)에서 전략적 소싱(Sourcing)으로 이동 중인가?
• 탄소 국경세 대응을 위해 자재별 탄소 발자국 데이터를 관리해야 하는가?
• 대량 구매 시점 결정을 위한 AI 의사결정 지원 시스템의 필요성을 느끼는가?
• 자재 폐기 감소를 통한 친환경 경영 성과를 경영진이 강조하고 있는가?
• AX 도입 후 자재 부문의 성과지표(KPI)를 어떻게 변경할지 계획이 있는가?
• 인력 부족으로 인해 자재 관리의 정밀도가 떨어지고 있는 상황인가?
• 자재 부서 직원이 AI 도구를 활용해 업무를 개선하려는 의지가 강한가?