
재고가 있는데 왜 발주가 나갔을까 — 숫자가 어긋나는 자리 4곳
현장에서 제일 자주 듣는 말 중 하나가 "우리 재고 숫자는 못 믿는다"입니다. 그러면 대개 원인을 사람에게서 찾습니다. 입고 등록을 늦게 했다거나, 출고를 안 찍었다거나, 재고 실사를 제때 안 했다는 쪽입니다.
비즈니스 인사이트와 전략
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현장에서 제일 자주 듣는 말 중 하나가 "우리 재고 숫자는 못 믿는다"입니다. 그러면 대개 원인을 사람에게서 찾습니다. 입고 등록을 늦게 했다거나, 출고를 안 찍었다거나, 재고 실사를 제때 안 했다는 쪽입니다.

제조 AI, 스마트팩토리, 산업용 소프트웨어를 만드는 회사들의 실적을 몇 년치 나란히 놓고 보면 이상한 규칙이 하나 보입니다. 매출이 100억 언저리에 닿을 무렵 상장을 하고, 그 뒤로 매출이 잘 늘지 않습니다.

저희는 제조 현장의 AI를 만드는 회사인데, 정작 사내 업무는 오랫동안 폴더와 문서로 돌아갔습니다. 제안서, 사업계획서, 회의록, 회사 수치가 전부 파일이고, 그 파일들을 AI 도구로 만들고 고칩니다. 팀 규모가 크지 않아 시스템을 도입하기도 애매했습니다.

저희는 지금 가상공장 소프트웨어를 만들고 있습니다. 완성해서 내놓는 발표가 아니라, 무엇을 왜 만드는지 중간에 적어 두는 글입니다. 기술 이야기는 하지 않겠습니다. 대신 이 소프트웨어를 누가, 어떤 순간에 쓰라고 만드는지를 말씀드리려 합니다.

숫자부터 보여 드리겠습니다. 저희가 고객사에 구축해 드린 시스템의 수정·기능추가 요청을 AI가 직접 개발해 응답하는 체계를 30일 넘게 운영했고, 그 기간 실제 응답 119건을 원장에서 전수 집계했습니다. 실제 응답 119건의 절반이 18.4분 안에 첫 응답을 받았습니다.

며칠 전에 회사 홈페이지에 자가진단 페이지를 하나 열었습니다. 공장의 AI 도입 성숙도를 문항으로 채점해 결과를 메일로 보내 주는 페이지입니다.

같은 회의에서 세 사람이 각자 다른 공장을 말하고 있는 장면을 종종 봅니다. 한 사람은 정부 지원사업 서류에 적힌 자율형공장을 말하고, 한 사람은 불이 꺼진 채 로봇만 도는 라인을 떠올리고, 한 사람은 야간에 관리자 한 명만 남기는 현실적인 그림을 말합니다.


스마트공장까지는 많은 제조기업이 왔습니다. 데이터가 모이고, 화면에 보이고, 보고서가 자동으로 나옵니다. 그런데 정부가 그다음 단계로 정의한 공장이 있습니다. 자율형공장입니다.


투자 미팅에서 이런 이야기를 들었습니다. "같은 시장을 말하는 회사들과 비교해 특별한 차별점이 보이지 않는다. 그래서 투자가 어렵다."

이번 주 저희는 회사 홈페이지와 블로그가 AI에게 어떻게 보이는지 직접 점검했습니다. 사람이 보기 좋은지가 아니라, 자바스크립트를 실행하지 않는 프로그램이 본문을 그대로 읽어 갈 수 있는지를 확인한 것입니다.