① 데이터 취합, 정리와 입력 그리고 내용 분석과 인사이트 도출에 많은 시간이 필요한 보고서는 담당자들의 큰 스트레스

② AI & 자동화 기술로 보고서 작성의 많은 요소를 자동화해 업무 효율을 높이고 직원의 고부가 가치 업무로의 전환을 유도

③ 일/주/월별 많은 보고서를 만드는 제조업도 AI & 자동화 기술로 업무 스트레스 감소 및 부가가치 업무 전환 등 효과 확보 가능

④ SOLME는 AI & 자동화 기술을 활용한 보고서 작성 자동화로 기업의 업무 혁신을 지원

보고서 작성의 스트레스

‘배보다 배꼽이 크다’라는 속담이 있죠. 진짜 중요한 일보다 부가적인 것에 더 많은 시간, 비용과 노력이 들어가는 상황을 뜻하죠. 보고서 작성도 이중 하나가 아닐까요? 물론 업무를 마무리하는, 꼭 필요한 과정이지만 담당자 입장에서는 큰 스트레스입니다.

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우리나라 GDP의 약 27%를 차지하는 제조업에도 품질관리, 생산 현황 및 매출 관리 등의 많은 보고서가 필요하죠. 보고서를 작성해 본 이들은 알겠지만 이런저런 데이터를 수동으로 취합, 정리 및 입력하는 일이 참 힘듭니다. 여기서 힘을 빼고 나면 더 중요한 분석과 인사이트 도출에는 신경을 쓰지 못하기도 합니다. 이제 AI 기술을 활용해 보고서 작성의 스트레스를 확 줄일 수 있습니다. 제조업의 품질관리 보고서를 사례로 살펴보죠.

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제조업 품질관리 보고서 작성

생산공정의 품질관리 보고서는 핵심 자료 중 하나이죠. 제조 기업의 품질관리팀은 하루에도 수십 건의 문서를 처리해야 하는 경우가 흔합니다. 제조 기업 대부분이 만드는 자료만 정리해 봐도 다음과 같습니다:

• 품질검사 성적서/불량 분석 보고서/품질 비용 보고서
• 고객 클레임/공정 변경 기록/유지 보수 이력, 자재 구매 내역 보고서 등

얼 듯 “보고서 양식도 정해져 있고 매번 해오는 일인데 뭐가 힘들지?”라고 생각할 수 있습니다. 하지만 좀 더 들여다보면 어려움이 보입니다. 보고서 작성이 스트레스인 이유는 ‘보고서 작성’과 ‘보고서 분석과 인사이트 도출’ 작업 모두에서 찾을 수 있습니다.

먼저 보고서 작성입니다. 보고서에 들어갈 데이터들이 ERP, MES 및 수기 자료 등에 분산되어 있어 데이터 수집과 정리에 많은 시간이 듭니다. 같은 항목이지만 형식이 다른 경우도(예: MES는 ‘5.6’로, SPC는 ‘5.60mm’로 표시) 많아서 일이 늘어나죠. 또, ‘불량 사유’ 같은 일부 항목은 텍스트로 입력되어 있어 하나씩 확인이 필요합니다. 더 큰 문제는 제품별/공정별로 양식이 다를 때가 많다는 점입니다. 제조업의 큰 흐름인 다품종 소량생산 체계를 고려하면 품질검사 성적서 하나만도 10개, 20개씩 만들어야 하는 상황도 생길 수 있습니다.

다음은 보고서 분석과 인사이트 도출입니다. 예를 들어, 보고서 검토 중 “볼 베어링 A 제품의 S1 항목 값이 0.15mm인데 기준에 맞는가?”를 판단해야 할 일이 생기면 담당자가 제품 도면/설명서/기준표까지 봐야 합니다. 마지막 단계인 주요 패턴과 흐름을 찾아내는 일은 더 많은 노력을 요구합니다. 수작업으로 진행하면서 오류가 늘어나는 것도 큰 스트레스이죠. 이처럼 담당자가 처리해야 할, 배보다 배꼽이 큰일들이 꽤 많습니다.

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생성형 AI를 이용한 보고서 작성

AI 서비스를 이용하면 보고서 작성의 많은 요소를 자동화할 수 있습니다. 많은 시간을 빼앗는 데이터 취합, 정리와 입력 작업에 먼저 활용할 수 있습니다. AI 장점인 데이터 분석, 교차/비교 검증 기능을 이용해 보고서 분석과 인사이트의 정확도를 높이는 것도 아주 매력적입니다. 생성형 AI를 이용한 보고서 작성 흐름은 아래와 같습니다:

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• 가장 많은 시간과 노력이 필요한 데이터 취합, 정리 및 입력 작업 등을 AI & 자동화 기술로 대체
• 보고서 내용 분석과 인사이트 도출을 AI 서비스가 빠르고 정확하게 지원

생성형 AI 활용 가능 영역

생성형 AI 서비스는 제조업의 다양한 보고서 작성에 활용할 수 있습니다. 생산 업무로 한정해도 품질관리, 생산관리, 설비 유지 보수, 구매/자재 등의 여러 업무에 가능합니다:

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• 가능 영역

• 활용 가능한 ECM 데이터: 생성형 AI 서비스는 ECM의 다양한 데이터(예: 검사 성적서, 품질 분석 보고서, 공정 변경 이력, 유지 보수 내역 등)을 취합, 정제 및 학습하고 이를 기반으로 최적의 모델을 개발해 보고서 작성을 지원합니다.
• 생성형 AI 역할: 관련 자료 자동 분류, 요약(기간별 불량 유형 통계 생성 포함), 이상 수치 탐지 및 경향 분석 (자연어 설명 제공), 원인 추론 질의응답 (과거 유사 사례 검색 및 대응 조치 제안) 등을 통해 효율적인 보고서 분석 및 인사이트 도출을 지원합니다.

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생성형 AI 활용 효과

품질관리 보고서 등 작성에 생성형 AI를 활용해 제조 기업이 얻을 수 있는 효과는 다음과 같습니다.

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• 데이터 분석 및 통찰력: 품질 보고서, 검사 성적서 및 불량 분석 보고서 데이터의 통합 분석을 통해 사람이 놓치기 쉬운 중요 패턴과 흐름을 파악합니다. (예: 한 분기의 제품 검사 결과를 검토 후 "최근 특정 제품의 A 부품의 결함이 증가하고 있으며, 주로 공급업체 X의 로트에서 발생" 같은 인사이트 도출)
• 품질 비용 절감: 생성형 AI는 과거의 품질 보고서와 검사 데이터를 분석해 불량 원인을 찾아내고, 유사 사례를 분석해 대응 방안을 제시할 수 있습니다. 이런 예방적 활동은 품질비용 절감으로 연결됩니다.
• 생산공정 가동률 향상: 생성형 AI를 이용한 빅데이터 분석과 인사이트 도출로 빠른 문제 파악과 대응이 가능합니다. 즉, 생산공정 가동률을 높이는 결과로 이어집니다.
• 사용자 접근성과 이용: 생성형 AI는 “작년 3분기에 발생한 유사 불량 사례를 찾아줘!" 같이 일상적 대화 형식으로 이용할 수 있어 접근과 이용이 쉽습니다. 별도 교육 없이 사용이 가능하기 때문에 도입 비용이 낮고 조직 내부에 빠르게 확산할 수 있습니다.
• 고부가가치 업무 전환: AI 기술로 보고서에 소요되던 자원과 시간을 절약하면 이를 생산공정 문제 분석, 품질공정 최적화 및 공급망 품질관리 같은 부가가치 높은 업무에 투자할 수 있습니다.

SOLME는 준비되어 있습니다!

SOLME는 고객들의 어려움을 일찍이 파악하고 해결책을 준비했습니다. 사용자가 손쉽게 이용 가능한 AI 챗봇, Azure OpenAI, Llama 등을 연계한 정밀한 AI 서비스, ERP 등을 포함한 다양한 시스템 인터페이스 및 자동화 서비스 등이 잘 준비되어 있습니다. 문서중앙화 시스템 분야에서 SOLME가 축적해 온 경험과 역량에 AI + 자동화 기술을 접목해 여러분의 업무 혁신을 지원하고 있습니다.

사용자가 AI 챗봇에게 보고서 작성을 지시합니다. AI 챗봇에게 요청을 전달받은 AI 서비스가 ECM 데이터 취합, 정리와 학습을 마치고 보고서 초안을 작성합니다. 여기까지 AI 서비스가 주도하죠. 다음 SOLME 강점인 시스템 인터페이스를 통해 ERP 등 관련 시스템을 연동하고 필요 데이터를 취합, 정리해 보고서에 입력합니다. 완료된 보고서는 자동으로 ECM에 저장되고 담당자에게 전달되고 필요한 경우 품의 프로세스를 타게 됩니다. 

위는 MES, ERP 등의 관련 시스템을 연동하고 데이터를 추출해 보고서에 입력하는 일련의 과정을 자동화 서비스가 처리하는 흐름입니다.

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AI를 이용한 보고서 작성, 이미 현실입니다!

데이터 취합, 정리 그리고 분석과 인사이트 (예: 중요 패턴 및 트렌드 파악 등) 도출에 AI가 탁월하다는 것은 설명이 필요 없는 진실이 되었죠. 데이터 처리, 입력과 분석이 필수인 보고서 작성에 AI & 자동화 서비스가 최적인 이유입니다. 이를 간파한 리더 기업들이 AI 및 자동화 기술로 보고서 작성의 부담을 줄이고, 직원들의 고부가가치 업무로의 전환을 이끌고 있습니다.

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기업의 모든 정보자산화를 위한 통합 솔루션

solme@metanet.co.kr

www.solmecloud.com

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