엠로, 복잡한 공급망 관리...AI로 자동화

엠로가 인공지능(AI)을 활용해 전 세계적으로 불안정한 공급망을 개선하기 위한 방안을 제시했다.

엠로 김광섭 디지털전환(DX)사업부문 부사장은 3일 서울 강남구 코엑스에서 열린 삼성SDS 리얼 서밋 2024에서 AI기반 공급망관리 솔루션을 시연했다.

김 부사장은 많은 기업들이 생산 및 서비스 운영을 위해 필수적인 품목 정보를 관리하는 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 이런 어려움의 주요인으로는 국제적으로 자재를 조달하고 제품을 판매하며 복잡해진 공급망 구조가 꼽힌다.

공급망이 복잡해진 이유는 클라우드를 통해 공급업체, 제조업체, 유통업체, 물류 서비스기업의 시스템이 긴밀하게 연결되며 등 다수의 이해관계자를 실시간으로 투명하게 관리할 수 있어야 하기 때문이다.

더불어 전 세계적인 불황과 천재지변을 비롯해 각국의 정치적인 요소를 비롯해 언어, 법규, 관습도 고려해야할 요소로 떠올랐다.

김 부사장은 이에 대응하기 위한 방안으로 ‘스마트 아이템 닥터'와 '스마트 쿼테이션 닥터'를 제시했다. 스마트 아이템 닥터는 자연어처리(NLP) 기술을 활용해 구매시스템에 신규 품목 등록 시 수만 개에서 수십만 개에 이르는 대규포 품목을 중 유사/중복 데이터를 빠르게 검색하고 중복 등록을 방지하는 아이템 마스터 품질 관리 솔루션이다.

수작업으로 진행하던 중복 분류 작업을 자동화해 현업 담당자의 업무 부담을 낮추고 휴먼에러를 방지해 데이터 관리의 일관성을 높인다. 유사도 검색 모델을 사용해 중복 품목을 빠르게 식별하고, 데이터 입력 오류나 누락된 정보에도 유연하게 대응하며, 불필요한 재고나 비용 증가를 방지한다.

김 부사장은 "이미 여러 국내 대기업에서 도입해 사용 중으로 이를 통해 업무 효율성 향상과 비용 절감 효과를 달성했다"며 "한 대기업의 설비 구매팀은 수작업으로 진행하던 견적서 분석을 자동화해 2~3일이 걸리던 작업 시간을 5초로 줄이며 전체 업무 시간을 연간 수천 시간 업무 시간 절감했다"고 밝혔다.

스마트 쿼테이션 닥터는 AI기반 견적서 분석 솔루션으로 수천 줄에 달하는 견적서를 자동으로 검토해 비정상적으로 높은 단가나 적합하지 않은 양식 등을 감지한다. 이를 통해 업무 담당자는 적합한 견적서의 평가에 집중할 수 있으며 업무 수행 시간도 단축가능하다.

김 부사장은 과거 구매 내역 상의 품목과 단가를 AI가 자동으로 인식, 분류 및 정리해 견적 단가 비교에 필요한 표준단가 DB를 구축 한다"며 "이를 기반으로 AI가 협력사가 제출한 견적가를 분석하고 현재 시장에서 거래되고 있는 외부 시장가와도 자동 비교해 최적의 견적가와 부품 원가를 추천함으로써 기존에 수작업으로 진행하던 견적 검토 업무를 보다 정확하고 신속하게 진행할 수 있다"고 설명했다.

엠로는 공급망 지원 서비스에 적용된 AI 솔루션을 더욱 고도화해 사용 범위를 확장할 계획이다.