국내 자동차 부품 제조기업의 데이터 통합 여정, 분산된 시스템이 AI 챗봇으로 하나되다
매출 2,000억 규모의 자동차 부품 제조기업 W사. 국내 주요 완성차 업체에 핵심 부품을 공급하는 이 기업이 직면한 가장 큰 과제는 '데이터 단절'이었습니다. 여러 시스템에 흩어진 정보들은 신속한 의사결정을 가로막는 장벽이 되어왔기 때문입니다.
시스템은 많은데 정보는 부족했습니다
ERP, MES, SCM 등 W사에는 여러 시스템이 있었습니다.
하지만 역설적이게도 필요한 정보를 찾기는 쉽지 않았습니다. 시스템 간 크로스체크가 어려워 데이터가 누락되는 일이 잦았고, 이런 문제들은 대부분 결산이나 마감 단계에서야 뒤늦게 발견되곤 했습니다.
필요한 정보 하나를 찾기 위해 여러 시스템을 번갈아가며 확인해야 했고 원하는 정보가 어느 시스템에 있는지 파악하는 것조차 쉽지 않았습니다. 추가 정보가 필요할 때마다 새로운 프로그램을 개발해야 하는 상황이 반복됐습니다.
실무자들의 업무 현장은 더욱 고되었습니다. ERP에서 생산계획 데이터를 엑셀로 추출하고, 다시 MES를 열어 실적 데이터를 내려받은 뒤, 또 다른 엑셀 파일에서 데이터를 조인하고 가공하는 작업이 끊임없이 반복됐습니다. "오전에만 다섯 번은 엑셀을 열었다 닫았다를 반복했던 것 같아요. 그러다 실수로 파일 하나를 잘못 저장하면 처음부터 다시 시작해야 했죠." 라고 말씀주시는 현장 담당자도 계셨습니다.
간단한 보고서 하나를 만들기 위해 3~4개의 시스템에서 데이터를 추출하고, 이를 다시 엑셀에서 연결하고, 피벗 테이블로 가공하는 과정이 필요했습니다. 급한 보고 요청이 들어오면 야근은 불가피했고, 그렇게 만든 보고서도 다음날이면 다시 새로 만들어야 했습니다. 시스템은 많았지만, 정작 필요한 정보를 얻기까지는 많은 시간과 노력이 필요한 상황이었습니다.
복잡한 시스템, 교육하기가 어려웠습니다
시스템이 복잡하다 보니 신입 직원 교육에만 수 6개월 이상이 소요됐습니다.
자주 사용하지 않는 프로그램은 사용법을 잊어버릴 수밖에 없었고 매뉴얼과 실제 운영 사이의 괴리도 컸습니다. 결국 매뉴얼은 제대로 활용되지 못했죠.
"기존에는 BOM 데이터의 정확성을 사후에나 확인할 수 있었고, 많은 부분을 담당자의 경험과 직관에 의존할 수밖에 없었습니다. 이제는 통합된 정확한 데이터를 바탕으로 즉각적인 검증이 가능해져 자재 계획의 신뢰도가 높아졌어요. 결과적으로 자재 누락으로 인한 손실이 크게 감소할 것으로 기대됩니다." W사 담당자의 이 말은 AI챗봇 도입 전후의 변화를 가장 잘 보여줍니다.
LLM 기반 기술력으로 선택을 받다
여러 솔루션을 검토하던 고객사의 눈에 들어온 것은 디피니트의 독보적인 기술력이었습니다. DARVIS는 기업의 시스템 데이터와 문서 데이터를 통합하는 AI 에이전트로, 특히 두 가지 핵심 기능이 W사의 니즈와 정확히 맞아떨어졌습니다.
첫째, txt2sql 기술 기반의 DB 통합 기능입니다. ERP, MES, SCM 등 다양한 시스템의 데이터를 실시간으로 연결하고, 자연어로 질문하면 곧바로 답을 얻을 수 있었습니다. LLM만으로는 75%에 머물렀던 정확도를 2년간의 기술 개발로 100%까지 끌어올렸고, 응답 속도는 3초 이내로 구현했습니다.
둘째, RAG 기술 기반의 문서 통합 기능입니다. 기존에 활용도가 낮았던 매뉴얼과 규정들을 DARVIS가 학습하여, 필요할 때 즉시 찾아볼 수 있게 되었습니다. 이러한 기술력과 제조 현장에 대한 깊은 이해가 고객사의 선택을 이끌어냈습니다.
데이터로 입증된 만족도
W사의 임직원들은 DARVIS를 적극적으로 활용하기 시작했습니다. 특히 시스템 데이터 통합 기능은 일일 업무에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이전에는 여러 시스템을 오가며 수작업으로 처리하던 데이터 취합이 이제는 간단한 질문 몇 개로 해결됩니다.
사용량 그래프는 이러한 만족도를 명확하게 보여줍니다. 24년 8월부터 25년 1월까지의 월간 DARVIS 사용 횟수는 지속적인 상승세를 보였고, 특히 11월에는 가파른 증가세를 기록했습니다. 문서 통합 기능 역시 매뉴얼과 규정 검색 시간을 대폭 단축시켜, 신입사원 교육에도 적극 활용되고 있습니다.
온프레미스 방식으로 구현된 DARVIS는 W사의 업무 환경에 완벽히 녹아들었습니다. 사용량이 증가할수록 AI의 정확도가 향상되고, 업무 맥락 학습이 축적되는 선순환이 만들어졌습니다.
더 큰 도약을 준비하며
W사는 DARVIS와 함께 더 큰 혁신을 준비하고 있습니다. 현재 정보 조회 중심의 활용을 넘어, 생산 계획 최적화와 품질 예측 등으로 활용 범위를 확대할 예정입니다.
디피니트의 성장은 앞으로 계속됩니다.
2024년 제조업 중심의 고객사 확보를 시작으로, 2025년에는 제약, 건설, 물류 산업으로의 확장을 준비하고 있습니다. 2027년까지 RPA 도입과 AI Agent로의 전환을 통해 200개 이상의 고객사를 확보하는 것이 목표입니다.
현재 정보 조회에 집중된 DARVIS의 기능도 더욱 확장됩니다. 자동 인사이트 도출, 전략적 의사결정 지원 등으로 발전하여 기업의 디지털 전환을 더욱 가속화할 예정입니다. 디피니트의 성장을 계속 지켜봐 주시길 바랍니다.
👇디피니트의 AI 챗봇 성공 사례들은 아래에서 확인하실 수 있습니다.
[고객성공사례] 비즈니스PT, 생성형 AI 챗봇 DARVIS로 교육 효율성 대폭 개선
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