AI 컨설팅으로 반복 입력 업무의 RPA 도입 범위 정하기

핵심 요약

1. AI 컨설팅으로 주문 자료와 ERP 입력 절차를 확인하고 자동화할 업무 범위를 정합니다. 2. Excel 읽기와 ERP 연결을 바탕으로 단순 규칙 처리와 AI 판독이 필요한 부분을 구분합니다. 3. 입력 예외, 사람의 승인, 중복 등록 방지 기능을 직접 개발하고 실제 주문 결과로 검수합니다.

매일 주문 파일을 열어 ERP에 복사하는 업무는 입력 방식이 같아 보여도 중간 판단이 다릅니다. 거래처별 상품명이 다르거나 수량이 비어 있으면 담당자가 확인한 뒤 입력하기 때문입니다. RPA 도입을 검토할 때는 이런 판단까지 포함해 어디서 자동 처리를 멈춰야 하는지 정해야 합니다.

Excel 주문행을 ERP 입력 항목으로 바꾸기

먼저 요청할 자료는 개인정보를 가린 일주일치 주문 Excel입니다. 주문번호·거래처 코드·상품명·수량·납기일 열이 있고, 수정되거나 반려된 주문도 포함하면 예외를 파악하기 좋습니다. pandas의 read_excel은 Excel의 한 개 또는 여러 시트를 표 형태인 DataFrame으로 읽을 수 있습니다.

파일을 읽은 다음에는 원본 열을 ERP 입력 항목에 연결하는 규칙을 직접 개발합니다. 예를 들어 ‘납품 요청일’을 ‘납기일’에 연결하고, 수량이 비어 있으면 등록 대상에서 제외해 확인할 항목을 표시합니다. 결과 화면에서는 원본 주문행과 변환한 입력값을 나란히 보여 주고, 날짜와 수량이 원본 의미대로 옮겨졌는지 검수합니다.

ERP API와 화면 입력 중 연결 방식 정하기

두 번째로 필요한 자료는 ERP의 신규 주문 등록 화면과 필수 항목·오류 안내를 담은 캡처입니다. 여기에 ERP 제공사의 API 문서가 있다면 함께 확인합니다. 외부 프로그램에서 주문을 조회하고 등록할 수 있는 API인지, 해당 업무에 사용할 권한이 있는지를 먼저 점검합니다.

API 연결이 어렵다면 허용된 계정과 접속 범위 안에서 화면 입력을 시험합니다. Playwright는 로케이터로 화면 요소를 찾으며 자동 대기 기능을 제공합니다. 어느 입력칸에 값을 넣고 어떤 버튼을 누를지, 저장 결과를 어떻게 확인할지는 별도 로직으로 작성합니다. 검수할 때는 버튼 클릭 여부에 더해 ERP에 저장된 주문번호·상품·수량이 원본과 일치하는지 확인합니다.

AI 판독이 필요한 입력만 따로 처리하기

열과 값이 일정한 주문표라면 항목 연결과 필수값 검사부터 구현합니다. 상품명이 다르더라도 대응표에 정확한 상품 코드가 있다면 정해진 규칙으로 바꿀 수 있습니다. 반면 자유롭게 작성한 주문 메모나 이미지 속 주문 내용을 읽어야 한다면 AI 판독을 검토할 수 있습니다.

AI를 적용하는 범위는 주문 자료에서 상품명·수량·납기일의 후보를 추출하는 단계로 한정해 시험합니다. 후보를 ERP의 허용 항목과 대조하고, 원문에서 근거를 찾지 못하거나 값이 충돌하면 담당자가 확인하도록 직접 개발합니다. 검수에서는 정답이 있는 샘플과 추출값을 비교하고, 잘못 읽은 수량이 확인 없이 등록되는지도 살펴봅니다.

사람의 승인과 중복 등록 방지 기능 만들기

사람이 승인할 구간은 업무 담당자와 항목별로 정합니다. 예를 들어 신규 거래처, 대응표에 없는 상품명, 담당자가 수정한 수량은 등록 전에 확인하도록 정할 수 있습니다. 개발할 ‘등록 전 확인’ 화면에는 원본값·입력 예정값·확인이 필요한 이유를 보여 주고, 승인한 주문행만 ERP로 보내는 기능을 연결합니다.

실패 사례로는 ERP 저장은 끝났지만 응답을 받지 못해 같은 주문을 다시 보내는 상황을 반드시 시험합니다. 이를 막으려면 원본 주문번호와 ERP 등록 결과를 연결하고, 재시도 전에 기존 주문을 확인하는 로직이 필요합니다. 조회할 방법이 없으면 자동 재전송을 멈추고 담당자가 확인하게 합니다. 같은 주문을 반복 처리해도 중복 주문이 생기지 않는지가 검수 기준입니다.

하루 처리량과 예외 주문으로 적합성 시험하기

시험 자료에는 평소 주문뿐 아니라 필수값 누락, 상품명 불일치, 수정 주문을 함께 넣습니다. 하루 주문행 수와 주문이 몰리는 시간, 처리 마감 시각도 확인합니다. 전체 주문을 한 번에 맡기기 전에 제한된 자료로 등록 결과를 대조하고, 담당자가 다시 확인해야 하는 작업량까지 측정합니다.

OpenTelemetry는 트레이스·지표·로그 등의 운영 관측 신호를 다룹니다. 어떤 주문이 올바르게 저장됐는지, 확인에 얼마나 시간이 들었는지는 업무에 맞게 별도로 기록하고 집계해야 합니다. 검수 기준에는 필수값 누락 시 등록 중단, 원본과 저장값의 일치, 중복 방지, 마감 전 처리 여부를 넣습니다. 이 결과를 보고 자동화할 주문 유형과 사람이 맡을 예외를 확정합니다.

ERP 주문 입력 자동화를 개발하려면 개인정보를 가린 주문 Excel, 등록 화면 캡처, 하루 처리량과 승인 규칙을 정리해 트램스에 문의해 주세요. 트램스 AI 제작 문의 (https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry)