금형 견적서 자동화 사례, 울산 자동차 부품 공장의 상세견적서 45분이 5분으로

울산 북구에 자동차 머플러와 금형을 만드는 회사가 있습니다. 2006년부터 현대·기아차 1차 협력사에 납품해 온, 이 분야에서 20년을 채운 회사입니다. 올해 6월부터 8월까지 이 회사에 네 번 갔습니다.

이 방문은 울산 지역주도형 AI 대전환 지원사업으로 이어진 실증이었습니다. 지원사업이 어떻게 갈리는지는 정부 지원으로 AI를 도입하는 세 갈래에 따로 정리했습니다.

견적 담당자 옆자리에 앉아서 본 것과, 그걸 보고 무엇을 만들었는지를 방문 순서대로 적습니다.

결론부터 말하면, 금형 상세견적서 한 장을 만드는 시간이 45분에서 5분으로 줄었습니다. AI가 낸 견적가와 담당자가 낸 견적가의 차이는 39,727원, 0.3%였고 최종 결정가는 같은 금액이었습니다. 시간 숫자는 아직 도입기업 확인 전이라 뒤에서 따로 표시했습니다.

1. 발주 한 건에 상세견적서가 15장 나오는 사무실

이 회사의 견적은 네 단계로 흐릅니다. 견적 요청을 받고, 투자비 SUMMARY로 큰 금액을 잡고, 발주가 확정되면 상세견적서를 씁니다.

문제는 마지막 단계입니다. 금형 하나가 공정별로 나뉘어서, 발주 한 건에 상세견적서가 10장에서 20장 나옵니다. 한 장에는 부품 14종의 치수·중량·재료비와 11개 가공 공정의 공수·가공비가 들어갑니다.

원가 기준은 회사가 20년 동안 다듬은 엑셀 계산기에 있습니다. 공정별로 시트가 나뉘어 있고, 여기에 치수와 재질을 넣으면 원가가 나옵니다.

즉, 계산은 이미 되고 있었습니다. 시간을 먹는 것은 계산기 결과를 견적서 양식으로 옮겨 적는 일이었습니다. 문제는 계산이 아니라 이관이었습니다.

2. 2차 방문, 담당자 옆에 앉아서 본 45분

1차 방문에서 견적 자료 5종을 받았습니다. 원가상세내역서 양식, 투자비 SUMMARY 두 종, 금형 원가계산기, BOM 리스트입니다. 자료만 보고는 어디서 시간이 새는지 알 수 없어서 2차 방문 때 담당자 옆에 앉았습니다.

상세견적서 한 장이 만들어지는 과정은 이랬습니다.

1. 도면을 보고 제품 치수·재질·공정을 파악한다, 10분
2. 계산기에 부품 14종과 11개 공정을 입력하고 산출한다, 20분
3. 결과를 견적서 양식에 옮기고 검토하고 정리한다, 15분

45분 중 15분이 옮겨 적는 시간이었고, 10분은 도면에서 숫자를 읽는 시간이었습니다. 자동화할 자리는 이 두 구간으로 정해졌습니다.

3. 3차 방문, 도면을 받고 26일 동안 만든 것

3차 방문에서 CASE-A 금형의 공정별 부품 도면을 받았습니다. 드로잉 공정과 버링 공정 도면 일체였습니다.

만든 것은 이렇습니다. 도면 파일을 앱에서 바로 열고, 화면에서 치수를 재고, 그 값이 부품표에 채워지고, 회사 원가 기준으로 재료비·가공비·관리비·이윤이 계산되어 회사 양식 그대로 엑셀 견적서가 나옵니다.

AI에게 계산을 맡기지 않았습니다. 도면 읽기, 치수 추출, 원가 계산, 엑셀 출력은 전부 정해진 대로만 움직이는 코드가 합니다. AI는 도면에서 이미 뽑아낸 치수와 부품 이름을 짝지어 주는 한 지점에만 들어갑니다.

이유는 단순합니다. AI는 그럴듯한 숫자를 만들어 낼 수 있고, 견적서에서 그럴듯한 숫자는 사고입니다. 그래서 AI가 고른 치수가 도면에서 추출된 값 중에 1mm 안에 없으면 그 결과를 자동으로 버리는 장치를 넣었습니다.

4. 도입기업의 단가는 우리 프로그램 안에 없습니다

방문하면서 가장 조심한 것이 단가입니다. 재질 단가와 공정 임율은 그 회사의 20년입니다.

그래서 단가와 임율은 프로그램에 넣지 않았습니다. 담당자가 직접 입력한 값이 그 회사 PC에만 저장됩니다. 견적 파일에는 작성 당시의 단가 사본이 함께 저장되어서, 나중에 기준 단가를 바꿔도 과거 견적은 그대로 남습니다.

5. 4차 방문, 시연과 피드백

4차 방문에서 만든 것을 담당자 앞에서 돌렸습니다. 피드백은 세 가지였습니다. 부품 형상 인식이 틀리는 경우, 견적서 출력 양식이 회사 것과 다른 칸, 단가와 임율을 그 자리에서 고치고 싶다는 요청입니다.

셋을 반영했고, 이후 도면과 견적 샘플 30건을 추가로 받아 부품 이름 매칭 규칙과 공정별 공수 추정을 다듬었습니다. 30건이 없었다면 첫 결과는 맞고 다음 결과는 틀리는 앱이 됐을 겁니다.

6. 숫자로 보면 방문이 더 선명해집니다

7. 결국 중요한 건, AI가 아니라 담당자 옆자리였습니다

자료를 받아 사무실에서 만들었다면 계산을 자동화했을 겁니다. 옆에 앉아 보니 계산은 문제가 아니었습니다. 문제는 옮겨 적는 15분과 도면에서 숫자를 읽는 10분이었습니다.

네 번의 방문을 허락해 주시고, 도면과 견적 샘플 30건을 내주신 담당자분께 감사드립니다. 회사 이름은 담당자 확인 후 적겠습니다. 이 글의 숫자 중 확인 전인 것은 확인이 끝나는 대로 고쳐 적겠습니다.

견적 사무실이 비슷한 상황이라면 Austenite로 이야기 나누러 오세요. 방문해서 담당자 옆에 앉는 것부터 시작합니다.

앞으로 더 도움이 되는 이야기로 돌아오겠습니다. 감사합니다.