도면 분석 및 데이터 정형화 기반 지능형 발주 플랫폼: 운영비 15% 절감 및 오발주 제로화

기존 중소제조업의 발주 및 관리 업무는 이메일, 메신저, 엑셀 등 파편화된 비정형 자료에 의존해 왔기 때문에, 체계적인 데이터 관리와 활용에 큰 어려움이 있었습니다. 특히 도면 해석과 소재 산출 과정이 작업자의 개인 경험과 수기 판독에만 치중되어, 치수나 공차 해석 오류로 인한 오발주 위험이 상존했습니다. 또한 실시간 원가 및 재고 현황을 파악하기 어려워 자투리 재고가 그대로 방치되는 등 숨은 손실과 기회비용이 지속적으로 발생했습니다. 이러한 비효율적인 반복 행정 업무는 생산 리드타임을 늘리고 현장 대응력을 약화시켜, 전반적인 제조 경쟁력을 떨어뜨리는 주요 병목 구간이 되었습니다.

이를 혁신하기 위해 도면 중심의 비정형 데이터를 AI로 해석하고 유기적으로 연결하는 '지능형 의사결정 지원 플랫폼'을 도입했습니다. 먼저 VLM 기술을 활용하여 사람이 직접 읽던 도면 내 치수, 공차, 기호를 자동으로 식별하고 구조화된 데이터로 전환하는 지능형 도면 파싱 엔진을 구축했습니다. 이와 함께 Multimodal OCR 및 LLM을 통해 영수증, 인보이스 등 파편화된 지출 증빙 자료를 정형 데이터로 변환하고, 이를 회계 계정에 자동 매핑하는 파이프라인을 마련했습니다. 이를 기반으로 자재명세서(Digital BOM)을 생성하고, 사내 자투리 재고를 우선 할당하는 소재 최적화 모듈과 최적 발주처 추천 기능을 갖춘 Multi AI Agent 시스템을 구축하여 제조 전 과정을 지능적으로 제어하는 환경을 구현했습니다.

본 플랫폼 도입을 통해 도면 분석의 치수·공차 인식 정확도를 95% 이상으로 끌어올렸으며, 반복적인 행정 업무를 자동화하여 일 평균 2시간의 업무 시간을 단축하는 성과를 거두었습니다. 아울러 자투리 재고의 적극적인 활용과 최적가 발주처 추천을 통해 운영 비용을 15% 이상 절감하고, 오발주 비용의 제로화를 실현하여 중소제조업의 영업이익률을 극대화했습니다. 결과적으로 도면, 문서, 발주 이력 등 제조 현장의 비정형 데이터를 가치 있는 디지털 자산으로 완전히 전환함으로써, 전문 인력이 부족한 중소기업의 AX(인공지능 전환) 진입 장벽을 낮추고 데이터 기반의 민첩한 의사결정 체계를 통해 대한민국 제조업의 글로벌 경쟁력을 강화했습니다.