AI 기반 스마트 BI 시스템 구축(제조업)

프로젝트 배경

1) 문제점

- 매출·생산·품질·자재·원가 데이터가 ERP, 엑셀, 협력사 보고서 등 여러 곳에 흩어져 있어 경영 현황을 한눈에 파악하기 어려움

- 부서마다 집계 기준이 달라 같은 지표도 숫자가 서로 달라 회의 때마다 확인에 시간 소요

- 협력사 품질 저하·부품 단종·납기 지연 같은 문제를 뒤늦게 발견해 대응이 늦어짐

2) 프로젝트 목표

- 통합 대시보드: 수주부터 외주생산·품질·자재·재고·원가까지 한 화면에서 같은 기준으로 확인하는 BI 시스템 구축

- AI 경영 분석: 경영 관련 질문을 입력하면 AI가 데이터를 조회해 원인을 분석하고 차트로 현황을 보여주는 기능 개발

- 이상 신호 조기 감지: 품질·납기·수주·부품 단종 이슈를 자동으로 찾아 알리고 원인 분석까지 연결

3) 주안점

- 모든 화면과 AI 답변이 같은 계산 기준을 쓰는 숫자 일관성 확보

- 담당자가 엑셀로 올린 실데이터가 검증 후 즉시 반영되는 쉬운 운영 구조

- 대량 데이터에서도 빠른 조회와 한눈에 읽히는 시각화

프로젝트 성과

흩어진 9개 업무 영역을 하나의 BI로 통합

매출·수주·외주생산·품질·자재·원가·재고·SKU·관리를 같은 기준 데이터로 연결해, 여러 파일을 뒤지던 경영 현황 파악을 한 화면에서 해결

45만 건 데이터를 1초 이내로 조회

2년치 원본 거래 약 45만 건을 사전 집계 구조로 설계해, 대량 데이터에서도 주요 분석 화면이 0.1~0.3초 안에 열리도록 구현

화면 간 핵심 지표 불일치 0건

영업이익률·재고일수처럼 화면마다 다르게 계산되던 지표를 단일 기준으로 통일해, 어느 화면에서 봐도 같은 숫자가 나오도록 정비

데이터 정합성 자동 검증 8개 항목 100% 통과

매일 자동 적재 후 매출 합계·출하≤생산 양품·재고 음수 여부 등 8개 항목을 자동 검사해, 사람이 확인하지 않아도 데이터 신뢰성 유지

핵심 기능

원가·수익성 분석

BOM 자재비·가공비·불량손실로 SKU별 원가와 이익률을 계산하고, 자재단가·환율·가공비가 이익률을 얼마나 바꿨는지 요인별로 분해

AI 경영 질의응답 및 차트 답변

"이번 달 이익률이 왜 떨어졌어?"처럼 질문하면 AI가 BI 데이터를 직접 조회해 원인을 분석하고, 답변 안에 차트·KPI 카드로 현황을 시각화

이상 신호 자동 감지 및 AI 원인 분석

품질 하락·납기 지연·수주 급증·부품 단종을 자동으로 감지해 경영 요약에 알리고, 클릭 한 번으로 AI가 원인과 조치 방향을 제안

협력사 스코어카드

12개 외주 협력사를 납기·품질·단가 가중치로 자동 평가해 등급을 매기고, 납기준수율·CAPA 가동률 추이로 리스크 협력사를 한눈에 확인

엑셀 업로드·다운로드 연동

담당자가 7종 엑셀을 올리면 형식·코드를 자동 검증하고 미리보기 후 즉시 반영, 모든 화면은 현재 필터 기준으로 원클릭 엑셀 다운로드

진행 단계

기획 및 요구사항 정의

2025.10.

'AI 경영 분석 BI' 범위 확정 : 9개 분석 화면 KPI 정의, 데이터 모델·집계 기준 설계, AI 질의응답 시나리오 및 조회 범위 설계

UI/UX 디자인

2025.11.

대시보드 디자인 시스템 수립 : 화면별 레이아웃, 색약 대응 차트 팔레트, AI 대화 패널·답변 차트 카드, 엑셀 업로드 흐름 디자인

개발

2026.01.

BI·AI 기능 구현 : 45만 건 데이터 파이프라인·일일 자동 적재, 9개 분석 화면, 엑셀 업로드·다운로드, Claude API 기반 AI 경영 분석

테스트 및 배포

2026.02.

품질 검증 및 오픈 : 데이터 정합성 8개 항목 자동 검증, 화면 간 지표 일치 점검, 조회 성능 확인, 자체 서버 배포 및 공개 데모 오픈

프로젝트 상세

1) 포트폴리오 소개

PCBA(전자회로기판) 외주생산 제조사의 경영진과 실무 담당자를 위한 AI 경영 분석 BI 시스템 개발

- 서비스 카테고리: 제조업 BI · 생성형 AI 데이터 분석 · 데이터 시각화 · 사내 관리 시스템

- 메인 타깃: 연매출 500억 원 규모 전자부품 제조사의 경영진, 영업·생산관리·품질·구매 담당자

- 수주부터 외주생산, 품질, 자재, 재고, 원가까지 흩어진 데이터를 9개 분석 화면에서 같은 기준의 숫자로 보여줍니다.

- 대시보드를 일일이 찾아볼 필요 없이 "이번 달 이익률이 왜 떨어졌어?", "납기가 가장 불안한 협력사는?"처럼 물으면, AI가 BI 데이터를 직접 조회해 원인을 분석하고 차트·KPI 카드로 현황을 보여주는 대화형 경영 분석 도구입니다.

2) 작업 범위

- 기획: 업무 흐름 분석, KPI·지표 정의, 데이터 모델 설계, 화면 구성 설계

- UI/UX 디자인: 디자인 시스템 기반 대시보드 디자인, 색약 대응 차트 팔레트 설계

- Front-end 개발: 9개 분석 화면, 필터·드릴다운, 차트·표 시각화

- 서버·데이터 구축: 2년치 대량 운영 데이터(약 45만 건) 생성 파이프라인, 매일 자동 적재·집계, 데이터 정합성 자동 검증

- 데이터 연동: 모듈별 엑셀 업로드(검증·미리보기 후 반영)·다운로드

- 서버 구축·배포: Linux 자체 서버 배포, 웹서버 설정, 자동 적재·백업 스케줄 구성

- 지원 환경: 반응형 웹 (PC · 태블릿)

3) 주요 업무

[AI 경영 분석]

- AI 질의응답: 모든 화면 우측의 AI 패널에서 자연어로 질문 → AI가 필요한 데이터를 스스로 골라 조회 → 수치 근거와 함께 분석 결과 답변

- 답변 시각화: 답변 안에 추이 선 차트, 비교 막대 차트, KPI 카드, 순위 표를 자동으로 그려 현황을 한눈에 표시

- 화면 맥락 인식: 지금 보고 있는 화면과 기간·제품군·협력사·고객 필터를 반영해 답변하고, 후속 질문으로 더 깊이 분석

- 추천 질문: 화면마다 자주 묻는 경영 질문을 버튼으로 제공해 처음 쓰는 사람도 바로 활용

- AI 이상 신호 원인 분석: 경영 요약의 이상 신호(품질 하락·납기 지연·수주 급증·부품 단종)에서 "AI 원인 분석"을 누르면 관련 데이터를 파고들어 원인과 조치 방향을 제안

[BI 분석 화면]

- 경영 요약: 매출·목표 달성률, 수주잔고, Book-to-Bill, 납기준수율, 직행률, 추정 영업이익률, 재고일수 KPI와 이상 신호 자동 감지

- 매출·수주: 월별 매출/수주 추이, 연도별 비교, 산업군·고객별 매출, SKU ABC 분석, 수주잔고 납기 분포

- 외주생산(협력사): 12개 협력사 스코어카드(납기·품질·단가 가중 평가), 납기준수율·생산 리드타임·CAPA 가동률 추이

- 품질: 월별 직행률, 신규 양산 SKU 수율 램프업, 검출 공정별 불량, 불량 유형 파레토, 협력사×제품군 품질 히트맵, 고객 반품률

- 자재·SCM: 결품 위험 부품, 단종(EOL) 부품의 영향 SKU·매출과 최종 발주 D-day, 부품 단가 지수·환율, 단일소싱 비중

- 원가·수익성: BOM 기반 SKU별 원가와 매출총이익률, 이익률 변동 요인 분해(자재단가·환율·가공비), 저마진·적자 SKU 추적

- 재고: 사급자재·재공·완제품 재고금액 추이, 재고일수·회전율, 장기체화·Dead stock 목록

- SKU 360: SKU 하나의 매출·품질·협력사·BOM 위험 부품·재고·원가를 한 페이지에서 확인

- 관리: 데이터 적재 현황, 수동 적재 실행, 엑셀 업로드 이력, 월별 매출 목표 관리

- 공통: 기간·제품군·협력사·고객 필터(URL 공유 가능), 화면별 원클릭 엑셀 다운로드, 7종 데이터 엑셀 업로드

4) 주안점

- 숫자를 지어내지 않는 AI: AI가 추측으로 수치를 만들지 않도록 모든 숫자는 BI 데이터 조회 결과에서만 인용하게 설계했습니다. 답변마다 사용한 데이터 기준(기간·필터)을 함께 보여주고, 데이터로 확인할 수 없는 질문에는 확인할 수 없다고 답합니다.

- 화면과 AI의 숫자 일치: AI와 대시보드가 같은 집계 로직을 사용해, AI 답변 속 매출·이익률·재고일수가 화면의 숫자와 정확히 같도록 했습니다.

- 말보다 보여주는 답변: 경영진이 긴 글을 읽지 않아도 되도록 핵심은 차트와 KPI 카드로, 설명은 짧게 구성했습니다.

- 비용과 안정성 관리: 공개 데모에서는 접속자별·일일 사용량 제한을 두어 AI 호출 비용을 통제하고, 조회 전용으로 운영해 데이터 변경을 막았습니다.

- 숫자의 일관성: 매출·이익률·재고일수 등 핵심 지표의 계산 기준을 한 곳으로 통일하고, 이름이 비슷한 지표(생산 리드타임과 부품 조달 리드타임 등)는 정의를 화면에 함께 표기했습니다.

- 대량 데이터에서도 빠른 조회: 원본 거래 데이터를 미리 집계해 두고 화면은 집계 결과만 읽도록 구성해, 수십만 건 규모에서도 대부분의 화면이 1초 이내로 열립니다.

- 실데이터 전환이 쉬운 구조: 담당자가 엑셀 템플릿에 맞춰 올리면 형식·코드·날짜를 자동 검증하고, 추가·수정·오류 건수를 미리 보여준 뒤 오류가 없을 때만 반영됩니다.

- 데이터 신뢰성: 매일 자동 적재 후 정합성 검사(매출 합계, 출하 ≤ 생산 양품, 재고 음수 없음 등)를 자동 수행하고, 업로드 데이터는 매일 별도로 백업합니다.

- 읽기 쉬운 시각화: 차트 색상, 차트 위 값 표기, 정상·주의·위험 상태를 색과 아이콘·문구로 함께 표시했습니다.