IANAIERP는 제조 현장의 데이터를 한 곳으로 모아 공정과 원가, 재고를 최적화하는 AI 네이티브 클라우드 ERP·MES입니다.

일반 ERP의 자재명세서는 고정된 목록입니다. IANAIERP의 BOM은 제품 속성과 배합비를 변수로 받는 규칙 엔진이라, 주문마다 사양이나 처방이 달라져도 소요 자재와 원가가 자동으로 산출됩니다. 같은 엔진이 공정에도 적용되어 조건에 따라 작업 순서와 작업센터, 표준시간이 동적으로 결정됩니다.

원료 입고부터 반제품, 완제품 출고까지 로트 단위로 이어지며, 현장에 쌓인 생산·품질·원가 데이터를 기반으로 공정 병목과 수요·재고를 예측합니다. 설계 단계부터 AI를 전제로 만들어져, ERP를 구축한 뒤 AI를 다시 얹는 이중 투자가 필요하지 않습니다.

식품·화장품처럼 배합과 처방으로 생산하는 현장, 그리고 주문마다 규격이 달라지는 수주생산 현장에서 지금까지 수기와 엑셀에 의존하던 견적·소요자재·원가 산정이 자동화됩니다.

*활용 분야/활용 방식/기능 등 AI 솔루션 세부 내용 작성활용 분야

배합·처방형 제조(식품, 화장품, 제약·바이오, 제지)와 다품종 수주생산 제조(금속가공, 산업설비, 건축자재). 공통적으로 제품마다 구성과 공정이 달라져 표준 BOM 체계를 세우기 어려운 현장입니다.

1) 활용 방식

1단계로 품목, BOM, 공정, 거래처 등 기준정보를 정리하고 현장에서 발생하는 데이터의 수집 지점을 정합니다.

2단계로 규칙 기반 BOM과 공정흐름을 설계해 견적, 작업지시, 자재 소요, 원가 산출을 자동화합니다.

3단계로 축적된 생산·품질·원가 데이터를 분석해 공정 병목 구간과 수요·재고 수준을 예측하고 운영 기준에 반영합니다.

2) 주요 기능

규칙 기반 BOM 엔진. 제품 속성과 배합비를 변수로 사용하고 16종 연산자를 조건으로 조합해 구성품과 소요량을 산출합니다. 조건에 따라 구성품이 자동으로 추가되며 오버헤드를 조립 원가에 합산합니다.

동적 공정흐름. 조건에 따라 설정시간, 개당 실행시간, 작업센터가 결정됩니다. 유효 시작·종료일로 공정 버전을 관리합니다.

생산 실행과 WIP 추적. 작업지시서가 대기, 발행, 진행, 완료 단계로 관리되며 자재 소모와 완제품 재고가 자동 반영됩니다.

로트 추적. 원료 입고부터 반제품, 완제품 출고까지 로트 단위로 연결되어 역추적이 가능합니다. 회수 대응과 HACCP·CGMP 기록 관리에 활용됩니다.

원가 관리. 노무비, 가공비, 외주비를 포함한 실제 제조원가가 산출되고 회계까지 한 사이클로 연결됩니다.

AI 기능. 축적된 데이터를 기반으로 공정 병목 분석, 수요·재고 예측, 원가 이상 감지를 수행하며, 업무형 AI 에이전트가 조회와 보고 업무를 자동화합니다.

연동. 웹훅과 API 키를 제공하며 외부 시스템과 API 기반으로 연동합니다. 기존 시스템을 유지하면서 필요한 데이터만 이관하는 방식도 가능합니다.

3) 적용 효과

견적과 소요자재 산출 시간 단축, 수기 입력 오류 감소, 실제 제조원가의 가시화, 로트 추적을 통한 품질 이슈 대응 시간 단축.

Python 기반으로 PyTorch와 Hugging Face Transformers를 활용하여 자연어 처리 및 음성 AI 모델을 학습·추론합니다. FastAPI를 활용하여 AI 기능을 API 형태로 제공하며, 일부 모델은 ONNX Runtime 기반 추론을 지원합니다.

자연어 기반 업무 지원 AI 아키텍처로, 사용자의 요청을 분석하여 필요한 도구와 업무 처리 절차를 선택하고, 관련 정보를 조회하여 답변을 생성합니다.

주요 구성은 다음과 같습니다.

1. 도구 선택: 사용자 요청에 필요한 도구를 하나 이상 선택하는 다중 레이블 분류 구조
2. 업무 절차 선택: 요청에 적합한 업무 처리 절차의 후보를 평가하고 선택하는 랭킹 구조
3. 정보 조회 및 답변 생성: 그래프 기반 검색 증강 생성(Graph RAG)을 활용하여 관련 정보를 조회하고 답변을 생성하는 구조
4. 음성 인터페이스: 음성 인식(ASR), 언어 모델(LLM), 음성 합성(TTS)을 연결하는 스트리밍 음성 대화 구조

본 에이전트는 IANAIERP에 축적된 BOM, 공정, 재고, 원가 데이터를 대상으로 동작하며, Graph RAG의 검색 대상 역시 해당 제조 데이터입니다. 음성 인터페이스는 작업자가 현장에서 손을 쓰기 어려운 상황에서 작업지시와 재고를 조회하는 용도로 활용됩니다.