# 영림원 K-System 생산·구매 데이터를 자연어로 묻는 방법

> Source: https://netray.co/ko/ksystem-production-ai-ko
> Language: ko
> Publisher: Netray (netray.co)

K-System의 수주, 생산, 구매, 재고 데이터를 읽기 전용으로 연결해 납기 지연 원인이나 자재 부족 전망 같은 질문에 답하게 할 수 있습니다. 화면 조회를 대체하기보다 여러 화면을 가로지르는 질문에 강점이 있으며, 모델은 사내 서버에서 운영할 수 있습니다.

영림원소프트랩의 K-System은 중견 제조기업에서 수주부터 생산, 구매, 재고, 회계까지를 한 시스템으로 운영하는 데 많이 쓰입니다. 모듈이 통합되어 있다는 것은 장점이지만, 반대로 한 가지 질문에 답하려고 여러 모듈 화면을 오가야 한다는 뜻이기도 합니다.

예를 들어 이 수주가 왜 납기를 못 맞추는지 알려면 수주 잔량, 작업지시, 자재 입고 예정, 외주 진행 현황을 차례로 열어 봐야 합니다. 이런 교차 질문이 AI 질의 계층이 가장 도움이 되는 지점입니다.

## 교차 모듈 질문이 핵심입니다

단일 화면 조회는 ERP가 이미 잘합니다. AI가 가치를 내는 곳은 수주, 작업지시, 구매발주, 재고를 묶어 보는 질문입니다. 이번 주 출하 예정 수주 중 자재가 부족한 품목은 무엇인지, 그 자재의 발주 납기는 언제인지 같은 질문이 대표적입니다.

이 질문들은 사람이 하면 30분 걸리고 틀리기 쉽습니다. 질의 계층이 관련 테이블을 조인해 답하고 근거 쿼리를 보여주면, 생산관리 담당자가 확인 후 바로 조치할 수 있습니다.

- 납기 지연 위험 수주와 원인 자재 목록
- 품목별 재고 소진 예상일과 발주 후보
- 외주 가공 진행 현황과 지연 건
- 원가 차이 큰 작업지시와 투입 자재 비교
- 거래처별 납품 준수율 요약

## 연결 구조와 권한

K-System 데이터베이스에는 운영 부하를 주지 않도록 읽기 전용 계정과 필요한 테이블만 노출한 뷰를 사용합니다. 고객사에 따라 커스터마이징이 많은 경우가 있으므로, 어떤 컬럼이 실제로 쓰이는지는 현업 담당자와 함께 확인하는 과정이 필요합니다.

권한은 K-System의 사용자 권한 구조를 그대로 따르도록 설계합니다. 영업 담당자는 원가를, 구매 담당자는 급여를 볼 수 없어야 하므로 질의 단계에서 사용자별 허용 범위를 적용합니다.

## 사내 서버에서 모델 운영

설계 도면, 원가, 거래처 단가는 외부로 나가면 곤란한 정보입니다. 오픈 웨이트 모델을 vLLM 등으로 고객사 GPU 서버에 올리면 질문과 답변이 모두 사내망 안에서 처리됩니다.

문서 검색이 필요한 경우, 예를 들어 작업표준서나 품질 이력 문서를 같이 찾아야 한다면 사내 문서를 색인해 검색 후 답하는 방식을 씁니다. 이때도 사용자가 접근 가능한 문서만 검색 대상이 되도록 권한을 맞춥니다.

## 도입 순서

먼저 현업에서 자주 하는 질문을 20개 정도 수집합니다. 생산, 구매, 영업 각 부서에서 반복적으로 같은 조회를 하는 질문이 좋은 후보입니다. 이를 기준으로 정확도를 측정하고, 틀리는 유형을 개선한 뒤 범위를 넓힙니다.

초기에는 조회만 허용하고, 알림이나 보고서 초안 같은 부가 기능은 이후에 추가합니다. 발주서 생성 같은 쓰기 기능은 담당자 승인 단계를 거치도록 해서 오류가 시스템에 바로 반영되지 않게 합니다.

## ERP 자체 기능으로 충분한 경우

질문이 항상 같은 형태이고 단일 모듈 안에서 끝난다면 K-System의 기본 조회나 리포트 설정이 더 간단하고 확실합니다. 이때는 AI 계층을 추가하지 않는 편이 낫습니다.

AI 질의는 질문이 다양하고 모듈을 가로지를 때, 또는 외부 클라우드 AI를 쓸 수 없을 때 의미가 있습니다. 진단 단계에서 실제 질문 목록을 보고 필요 여부를 솔직하게 판단해 드립니다.

## FAQ

### K-System을 커스터마이징한 상태에서도 가능한가요?

가능하지만 컬럼 의미를 확인하는 작업이 필요합니다. 커스터마이징이 많을수록 초기 매핑에 시간이 더 걸립니다.

### AI가 생산계획을 자동으로 바꿔 주나요?

기본은 조회와 제안입니다. 계획 변경은 생산관리 담당자가 K-System에서 직접 확정하는 방식을 권합니다.

### 클라우드 버전과 설치형 모두 되나요?

연결 가능한 방식은 환경에 따라 다릅니다. 설치형은 DB 읽기 전용 연결이 비교적 단순하고, 클라우드형은 제공되는 API와 계약 조건을 확인해야 합니다.

### 도입 기간은 어느 정도 예상하나요?

범위에 따라 다르지만 소수 부서의 조회 질의 시범은 보통 몇 주 단위로 시작하는 경우가 많습니다. 정확한 일정은 진단 후 말씀드립니다.

### 외부로 데이터가 나가나요?

사내 서버에 모델을 올리는 구성이면 나가지 않습니다. 클라우드 모델을 쓰는 구성은 별도 정책 검토가 필요합니다.