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회사에 아무리 유능한 경력직이 들어와도 첫 달은 비슷하게 흘러갑니다. 필요한 파일이 어느 폴더에 있는지 묻고, 같은 자료의 최신본이 누구 엑셀에 있는지 찾고, 부서마다 같은 물건을 다른 이름으로 부른다는 것을 알아 가는 데 한 달을 들입니다. 능력이 모자라서가 아닙니다. 일할 자료가 한 곳에 없어서입니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 제조기업의 AI 도입을 돕다 보면 AI도 같은 첫 달을 겪는 것을 자주 봅니다. AI는 지금 회사가 들일 수 있는 가장 유능한 경력직에 가깝습니다. 그런데 제조기업의 자료는 설계 시스템, ERP, MES에 흩어져 있고, 그 사이는 엑셀과 사람의 손이 옮기고 있습니다. 이 글은 그 모양을 은행 앱이 걸어온 순서에 비추어 보고, AI를 들이기 전에 무엇을 먼저 모아야 하는지 정리합니다.
은행 앱의 소비 분석은 계좌를 한 앱에 모으는 길이 열린 뒤에 널리 쓰였습니다
몇 년 전까지는 은행마다 앱을 따로 깔고 따로 로그인해야 했습니다. 월급 통장과 카드 결제 통장이 다른 은행에 있으면, 이번 달에 돈이 어디로 나갔는지 알기 위해 앱 두세 개를 번갈아 열어야 했습니다.
이 모양이 크게 바뀐 것은 2019년 12월 오픈뱅킹이 전면 시행되면서부터입니다. 은행끼리 연결하는 길이 제도로 열렸습니다. 2022년 1월에는 금융 마이데이터가 본격 시행되어 흩어진 금융 정보를 한 곳에서 볼 수 있게 됐습니다. 「이번 달 어디에 많이 썼나」, 「매달 빠져나가는데 잊고 있던 결제」를 알려 주는 분석 기능이 널리 쓰이게 된 것은 그 뒤의 일입니다.
순서를 보면 분명합니다. 분석하는 기술이 먼저 온 것이 아니라 계좌를 한 곳에 모으는 연결이 먼저 왔고, 똑똑한 기능은 그 위에 붙었습니다. 연결하는 길이 제도로 열리기 전에는 여러 은행의 거래를 한 곳에 모으려면 우회하는 방법을 찾아야 했습니다.
순서 | 은행 앱 | 제조기업 |
|---|---|---|
흩어진 상태 | 은행마다 앱이 따로 | 시스템마다 자료가 따로 |
먼저 한 일 | 계좌를 한 앱에 모음 | 자료를 한 기록으로 연결 |
그 뒤에 붙은 것 | 소비 분석·알림 | AI의 판단·제안 |
제조기업에서는 한 제품의 BOM이 세 개의 시스템을 거칩니다
제조기업에서 은행 계좌에 해당하는 것은 여러 가지가 있지만, 가장 먼저 보이는 것은 BOM입니다. BOM(Bill of Materials)은 한 제품을 만들기 위해 어떤 부품과 자재가 얼마나 들어가는지 적은 목록입니다. 한 제품의 BOM을 따라가 보면 흩어진 모양이 그대로 드러납니다.
설계에서 태어납니다 — 설계팀이 제품을 그리면 설계 시스템(PLM)에 부품 구성이 생깁니다.
시제품 단계에서 한 번 바뀝니다 — 시제품을 만들며 사양이 바뀌고, 확인을 거쳐 확정됩니다.
생산 단계에서 또 바뀝니다 — 실제로 만들 수 있는 모양으로 바뀌고, ERP에서 품목 코드를 받아 등록됩니다.
현장으로 내려갑니다 — 확정된 BOM이 MES로 내려가 작업 지시의 근거가 됩니다.
같은 제품의 BOM이 단계마다 모양을 바꾸며 설계 시스템, ERP, MES를 거칩니다. 문제는 그 사이에 길이 없는 경우가 많다는 것입니다. 많은 제조기업에서 이 사이를 엑셀 파일과 사람이 옮깁니다.
설계와 ERP·MES 사이를 사람이 옮기면 생기는 일 3가지
시스템과 시스템 사이를 사람이 옮기는 동안 생기는 일은 대개 비슷합니다.
생기는 일 | 어디서 | 그 결과 |
|---|---|---|
품목 코드를 다시 입력 | 설계 → ERP | 같은 부품이 두 이름 |
설계 변경을 손으로 반영 | 설계 → 생산 BOM | 옛 사양으로 생산 |
확정 BOM을 따로 전달 | ERP → 현장 | 현장이 다른 판을 사용 |
이 상태에서 AI를 들이면 AI는 은행 하나의 거래만 보는 가계부 앱과 같은 처지가 됩니다. 설계 변경이 생산 BOM에 반영됐는지 물으면, AI는 두 시스템 중 한쪽만 읽고 답합니다. 같은 부품이 시스템마다 다른 코드로 불리면, AI는 그것이 같은 부품이라는 것부터 알지 못합니다. AI가 모자라서가 아니라 읽을 자료가 한 곳에 없어서 생기는 일입니다.
BOM 기록을 모으는 순서는 부품 코드부터입니다
은행 앱이 계좌를 모을 때 가장 먼저 한 일은 은행끼리 서로를 알아볼 수 있게 약속을 맞추는 것이었습니다. 제조기업에서 그 약속에 해당하는 것은 코드입니다.
코드 대응표를 만듭니다 — 같은 부품이 설계 시스템, ERP, MES에서 각각 무엇으로 불리는지 한 표에 적습니다. 새 시스템을 사기 전에 할 수 있는 일이고, 이 표가 없으면 이후의 연결은 전부 사람의 기억에 의존합니다.
BOM이 단계마다 바뀌는 지점을 기록으로 남깁니다 — 설계에서 시제품으로, 시제품에서 생산으로 넘어갈 때 무엇이 바뀌었는지, 누가 확정했는지가 남아야 합니다.
한 곳에서 읽을 수 있게 연결합니다 — 시스템을 모두 바꾸지 않아도 됩니다. 기존 시스템은 그대로 두고, 각 시스템의 자료를 한 기록으로 읽을 수 있게 연결하는 것이 먼저입니다.
그 위에 AI를 올립니다 — 이때부터 AI는 설계 변경이 생산까지 반영됐는지, 어느 단계에서 멈췄는지를 한 번에 읽고 답할 수 있습니다.
AI를 들이기 전에 확인할 5가지
아래 다섯 가지에 모두 「예」라고 답할 수 있다면, AI가 첫 달을 파일 찾는 데 쓰지 않을 가능성이 높습니다.
같은 부품이 모든 시스템에서 같은 코드로 불리거나, 서로 대응하는 표가 있습니다.
설계 변경이 생산 BOM에 반영됐는지 한 화면에서 확인할 수 있습니다.
현장이 사용하는 BOM이 어느 판인지 기록으로 남습니다.
BOM을 엑셀로 옮겨 적는 일이 없거나, 옮기는 지점을 알고 있습니다.
같은 재고를 두 시스템에서 따로 세지 않습니다.
은행 앱과 공장이 같다는 뜻은 아닙니다. 같은 것은 순서입니다. 계좌를 한 앱에 모은 뒤에 소비 분석이 붙었듯, 제조기업의 AI도 자료를 한 기록으로 연결한 뒤에 제 몫을 합니다. 웨이스가 최근 받은 요청 가운데에도 AI 이야기 앞에 이 연결을 먼저 묻는 경우가 여럿 있었습니다. AI를 들이는 날보다 자료를 모으는 날이 먼저 오는 회사에서 AI의 첫 달이 짧아집니다.
WACE(웨이스)는 공장이 스스로 판단하고 멈추지 않게 하는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 회사다.
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