인공 지능이 ERP 시스템의 자동화 프로세스를 변경하는 방법
디지털 시대의 흐름 속에서 기업 자원 계획 (ERP) 시스템은 기업 관리의 핵심 도구로서 심각한 변혁을 겪고 있다.그리고 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전은 ERP 시스템의 진화에 강력한 동력을 주입했다. 특히 자동화 프로세스 방면에서 전례없는 변화를 가져왔다.
1. 기존 ERP 시스템 자동화 프로세스의 한계
전통적인 ERP 시스템은 주문 처리, 재고 관리 등 일부 업무 프로세스를 자동화했지만 이런 자동화 정도는 상대적으로 제한적이다.복잡하고 변화무쌍한 업무 장면과 대량의 데이터에 직면할 때 전통적인 ERP 시스템의 자동화 프로세스는 종종 역부족이다.예를 들어 공급망 관리에서 기존 ERP 시스템은 원자재의 수요 변화를 실시간으로 정확하게 예측하기 어려워 재고가 쌓이거나 품절되는 경우가 종종 발생한다.재무채산면에서 비록 기본적인 기장과 보고표생성사업을 완성할수 있지만 일부 복잡한 재무분석과 결책지원에 대해서는 아직도 대량의 인공간섭이 필요하다.
2. AI 구동의 자동화 프로세스가 ERP 시스템에 대한 최적화
(1) 기계학습은 정확한 예측과 지능결책을 실현한다
기계학습은 AI의 핵심기술의 하나로서 ERP시스템이 대량의 력사데이터로부터 법칙을 학습하여 정확한 예측과 지능결책을 실현할수 있다.판매 예측 방면에서 역사적 판매 데이터, 시장 추세, 고객 행위 등 다차원 데이터를 분석함으로써 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 제품의 서로 다른 지역, 서로 다른 시간대의 판매량을 예측할 수 있으며, 기업이 생산 계획과 재고 전략을 제정하는 데 강력한 근거를 제공한다.한 패스트 소싱 기업의 경우, AI로 구동되는 ERP 시스템을 이용하여 기계 학습 알고리즘을 통해 지난 몇 년간의 판매 데이터를 분석하고, 계절 요인, 판촉 활동 등의 정보를 결합하여 어떤 음료의 여름 판매량 최고치를 정확하게 예측하였으며, 기업은 미리 생산과 재고를 증가시켜 품귀 현상을 피하는 동시에 재고 적체에 따른 원가도 감소시켰다.
(2) 로봇 프로세스 자동화(RPA) 운영 효율 향상
RPA는 자동화 프로세스에서 AI의 또 다른 중요한 응용 프로그램입니다.그것은 컴퓨터에서의 인간의 조작을 시뮬레이션하여 반복적이고 규칙적인 임무를 자동으로 수행할 수 있다.ERP 시스템에서 RPA는 데이터 입력, 승인 프로세스, 보고서 생성 등의 작업을 자동화할 수 있습니다.예를 들어, 재무 청구 프로세스에서 RPA는 청구서에 있는 정보를 자동으로 읽어 ERP 시스템에 입력하고 미리 설정된 승인 규칙에 따라 승인할 수 있어 청구 주기를 크게 단축하고 생산성을 높일 수 있습니다.또한 RPA는 7 × 24시간 중단 없이 작동할 수 있어 인적 오류를 줄이고 데이터의 정확성과 일관성을 높였다.
(3) 자연어처리 (NLP) 인간-컴퓨터 상호작용 간소화
NLP 기술은 ERP 시스템이 인간의 자연 언어를 이해하고 더욱 편리한 휴먼 컴퓨터 인터렉션을 실현할 수 있도록 한다.사용자는 음성이나 텍스트를 통해 ERP 시스템과 대화하고 정보를 조회하며 명령을 내릴 수 있다.예를 들어, 기업 직원이 어떤 제품의 재고 상황을 조회하려면 스마트 기기에 대해"XX 제품의 재고 조회"를 말하면 ERP 시스템은 신속하게 정확한 답변을 줄 수 있다.이러한 자연 언어 인터렉션 방식은 ERP 시스템에 대한 사용자의 조작 문턱을 낮추고 업무 효율을 향상시켰으며, 특히 복잡한 시스템 조작에 익숙하지 않은 직원들에게는 매우 큰 편리성을 가지고 있다.
3. AI가 ERP 시스템 자동화 프로세스를 바꾼 실제 사례
한 대형 제조업체는 AI 기술을 도입하기 전에 ERP 시스템의 생산 계획 수립을 주로 인공 경험과 간단한 데이터 분석에 의존했다.시장 수요의 변화가 빠르기 때문에 생산 계획이 실제 수요와 어긋나는 상황이 자주 발생하여 생산 원가가 증가한다.AI로 구동되는 ERP 시스템이 도입되면 머신러닝 알고리즘을 통해 시장 수요, 원자재 공급, 생산능력 등 데이터를 실시간 분석·예측해 정확한 생산계획을 자동으로 생성한다.이와 동시에 RPA를 리용하여 생산주문의 하달, 재료구매신청 등 과정을 자동화하여 생산효률을 크게 높이고 생산원가를 낮추었다.이 업체는 AI 기술 도입 후 1년 동안 생산비를 15% 절감하고 생산성을 20% 높인 것으로 집계됐다.
4. 미래 전망
AI 기술의 지속적인 발전과 혁신에 따라 ERP 시스템의 자동화 프로세스는 더욱 심각한 변화를 맞이할 것이다.앞으로 AI는 사물인터넷 (IoT), 블록체인 등 기술과 깊이 융합돼 ERP 시스템의 기능과 응용 장면을 더욱 확장할 수 있다.예를 들어, 사물인터넷 기술을 통해 생산 설비, 물류 차량 등의 운행 데이터를 실시간으로 수집하고, AI는 이러한 데이터를 분석하고 처리하여 설비의 스마트 유지보수와 물류의 스마트 스케줄링을 실현할 수 있다;블록체인 기술은 ERP 시스템의 데이터에 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 저장과 공유 방식을 제공하여 데이터의 신뢰도와 안전성을 강화할 수 있다.
인공 지능은 ERP 시스템의 자동화 프로세스를 심각하게 변화시키고 있으며, 기업에 더 높은 효율, 더 낮은 비용, 더 정확한 의사 결정 지원을 가져다 주고 있다.기업은 AI 기술을 적극적으로 포용하고 ERP 시스템에서의 응용 잠재력을 충분히 발굴하여 자신의 경쟁력을 높이고 날로 치열해지는 시장 경쟁에 적응해야 한다.
