주문/생산계획 자동화 시스템
중소·중견 제조업을 위한 AI 기반 주문서 자동등록 시스템을 구축/운영합니다. 주문서 자동 분석에서 검수, 생산계획 반영까지 하나의 흐름으로 연결한 주문 관리 시스템의 설계와 개발 과정을 소개합니다.
AI 기반 주문서 분석 및 생산계획 관리 시스템
거래처마다 다른 PDF, Excel, 이미지, Word 포맷의 발주서를 AI로 분석하고, 검수된 주문 데이터를 실제 생산계획까지 연결하는 업무자동화를 제공합니다.
단순한 문서인식 기능을 넘어 발주서 ‘등록 → AI분석 → 품번 매칭 → 운영자 검수 → 생산계획 반영 → 변경 추적’으로 이어지는 전체 업무 흐름을 하나의 서비스로 구현한 프로젝트입니다.
다양한 형식의 발주서를 구조화된 생산 데이터로 전환
담당자가 최종 판단해야하는 부분만 빠르게 검수할 수 있도록 설계
문제 정의
기존 발주 처리 업무에는 몇 가지 구조적인 문제가 있었습니다.
약 52개 거래처가 서로 다른 양식의 발주서를 사용하고 있었으며, 파일 형식도 PDF, XLSX, XLS, PNG, JPG, DOCX 등으로 다양했습니다. 동일 거래처의 문서도 작성 시점에 따라 열 위치나 날짜 표기 방식이 달라지는 경우가 있었습니다.
운영자는 발주서를 하나씩 열어 거래처, 품번, 규격, 수량, 납기일을 확인한 뒤 다시 생산계획에 입력해야 했습니다. 고객사 품번과 내부 품번이 다르기 때문에 별도의 품번 확인 작업도 필요했습니다.
변경된 발주서가 다시 들어왔을 때는 기존 주문과 비교해 어떤 수량이 달라졌는지 사람이 직접 확인해야 했고, 이 과정에서 입력 오류나 계획 누락이 발생할 가능성도 컸습니다.
결국 문제의 핵심은 문서 인식 자체가 아니라, 비정형 문서를 신뢰할 수 있는 생산계획 데이터로 전환하는 전체 과정에 있었습니다.
해결 방법
발주서를 업로드하면 파일 형식에 맞는 파서가 문서 내용을 읽고, AI가 이를 정해진 데이터 구조로 변환하도록 구성했습니다.
AI가 추출한 결과는 바로 생산계획에 반영하지 않습니다. 운영자가 원본 문서와 추출 결과를 나란히 비교하며 수정할 수 있는 검수 단계를 두었고, 필수 데이터와 품번 매칭이 완료된 주문만 확정할 수 있도록 했습니다.
확정된 주문은 생산라인과 납기일을 기준으로 생산계획에 반영됩니다. 동일한 주문이 다시 접수되면 신규 주문으로 중복 등록하지 않고 기존 계획과 비교해 수량을 갱신하고 변경 이력을 남깁니다.
