ERP·MES 연동 구축 가이드: 작업지시부터 실적·LOT·원가까지
ERP는 수주·계획·구매·재무의 기준을, MES는 현장의 작업·설비·품질 이벤트를 주로 맡습니다. 두 시스템의 품목·공정·LOT 키와 상태 소유권을 먼저 확정하고, 작업지시 전송과 확정 실적 회신부터 작은 범위로 검증해야 합니다.
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AI PoC
기업 AI PoC 체크리스트: 4~8주 검증 과제 선정과 중단 기준
AI PoC는 모델을 먼저 고르는 일이 아니라 반복되는 판단 업무 하나, 현재 기준선, 사용할 수 있는 데이터, 사람의 승인, 실패 비용과 중단 조건을 정하는 일입니다. 정확도뿐 아니라 검토시간·예외율·사용률·보안까지 같은 기간에 측정해야 합니다.
작성·기술 검토: (주)삼성AI솔루션 솔루션 설계팀 · 최종 검토 2026-07-19
핵심 답변
먼저 결론부터
AI PoC는 모델을 먼저 고르는 일이 아니라 반복되는 판단 업무 하나, 현재 기준선, 사용할 수 있는 데이터, 사람의 승인, 실패 비용과 중단 조건을 정하는 일입니다. 정확도뿐 아니라 검토시간·예외율·사용률·보안까지 같은 기간에 측정해야 합니다.
Who It Is For
이런 담당자에게 필요한 가이드입니다
- AI 과제 후보가 너무 많아 우선순위를 정하기 어려운 혁신 담당자
- 챗봇·예측·비전검사 PoC가 운영으로 이어지지 않았던 현업 책임자
- AI의 보안·권한·사람 승인과 투자 기준을 정해야 하는 경영진
Decision Table
도입 적합성과 경고 신호를 함께 보세요
| 판단 항목 | 적합 신호 | 주의 신호 |
|---|---|---|
| 문제 적합성 | 반복 빈도·담당자·현재 비용·정답 또는 피드백이 존재함 | 막연한 혁신 목표뿐이고 누가 결과를 쓸지 없음 |
| 데이터 준비도 | 사용권한·기간·품질·라벨 또는 평가표본을 확인함 | 데이터가 있을 것이라 가정하고 접근권한을 확인하지 않음 |
| 안전·운영 | 사람 승인, 금지 행동, 중단·수기 복구, 감사가 정의됨 | 데모 정확도만 보고 자동 실행을 전제함 |
01
가치가 크고 실패 비용을 통제할 수 있는 한 문제를 고릅니다
담당자가 매주 반복하고 현재 처리시간·오류·대기·폐기를 측정할 수 있는 업무가 좋은 후보입니다. 의료 판단, 신용 결정, 자동 발주처럼 실패 비용이 큰 업무는 초기에는 검색·추천·경고 등 사람을 돕는 범위로 제한합니다.
02
도입 전과 PoC를 같은 방식으로 측정합니다
현재 기준선을 먼저 2주 이상 측정하고 같은 데이터 정의로 PoC 결과를 비교합니다. 모델 정확도 외에도 담당자의 수정률, 근거 확인시간, 예외 처리, 실제 사용률과 데이터 지연을 봅니다.
- 업무 KPI: 시간·오류·대기·재작업
- 모델 KPI: 정밀도·재현율·근거·오탐·미탐
- 운영 KPI: 사용률·수정률·수기전환·장애복구
03
실패·중단 조건을 착수 전에 합의합니다
민감정보 노출, 금지 행동, 품질 임계값 미달, 비용 초과, 현업 미사용, 데이터 변경 시 자동화를 멈추는 기준을 정합니다. PoC 종료 시 확대·재설계·중단 중 하나를 증거로 결정합니다.
Execution
실행 순서
- 1단계현업 문제·기준선·사용자·승인자를 한 장으로 정의
- 2단계데이터 접근·품질·보안·평가표본을 사전 검증
- 3단계제한된 사용자·기간·기능으로 PoC 실행
- 4단계합격·재설계·중단 기준에 따라 운영 전환 결정
Checklist
착수 전 체크리스트
- 현재 업무 KPI와 측정 가능한 기준선
- 데이터 사용권한·민감도·보존·품질
- 평가표본과 담당자 합의 정답 기준
- 사람 승인·금지 행동·감사로그·수기 복구
- 품질·비용·사용률의 합격 및 중단 임계값
FAQ
자주 묻는 질문
AI PoC는 4~8주면 항상 가능한가요?
범위가 좁고 데이터와 평가 담당자가 준비된 경우의 목표 범위입니다. 데이터 수집·라벨 합의·보안심의·시스템 접근이 미정이면 사전 준비 단계가 더 필요합니다.
정확도가 몇 퍼센트면 성공인가요?
업무별 오탐·미탐 비용이 다르므로 단일 수치로 정할 수 없습니다. 현재 사람 기준선, 위험도, 승인 절차와 처리시간 개선을 함께 보고 임계값을 합의해야 합니다.
생성형 AI와 예측 AI 중 무엇부터 해야 하나요?
기술 유형보다 해결할 판단을 먼저 고르세요. 문서 근거 검색·초안은 생성형 AI가, 수요·이상·결함 후보는 예측·비전 모델이 적합할 수 있으며 혼합도 가능합니다.
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제품·기술 조건은 공식 자료에서 확인합니다
지원 기능과 라이선스는 변경될 수 있으므로 실제 계약·설계 시점에 다시 검증합니다.