제조업 구매 프로세스 자동화
구매 요청 처리에는 평균 5~7일이 소요되며 이메일 확인, 견적 비교, 승인 과정이 모두 수작업으로 이루어져
반복 업무 부담이 크고 데이터 처리 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높은 구조입니다.
적용 방식
* 자세한 버전은 PC에서 확인하거나 블로그를 참조해주세요.
🤖 (Bot) SAP에서 승인된 구매 요청(PR) 자동 수집
🤖 (Bot) Document Understanding을 활용한 공급업체 견적서 가격 정보 자동 추출
🧠 (Agent) 과거 실적 데이터를 기반으로 가격 비교 시트 및 업체 순위 생성
🧠 (Agent) 가이드라인과 카탈로그를 기반으로 공급업체 협상 진행
🧑 (Human) 추가 협상 또는 최종 승인 필요 시 PO팀 개입
🤖 (Bot) SAP 구매 주문서(PO) 생성 및 PO 트래커 업데이트
🤖 (Bot) 구매자 확인 이메일 자동 발송
70%↓
처리기간
90%↓
수작업
0%
오류 발생
UiPath Maestro 기반 오케스트레이션과 AI Agent 설계를 통해
구매 요청 → 견적 비교 → 발주 → 커뮤니케이션까지 End-to-End 자동화를 구현할 수 있습니다.
특히 기업별 ERP(SAP 등) 환경에 맞춘 유연한 자동화 설계 및 확장이 가능합니다.
회사 채용 및 지원자 선별 자동화
채용 과정에서는 많은 지원서를 빠르게 검토하고 직무에 적합한 인재를 정확하게 선별하는 것이 중요합니다.
하지만 수작업 기반 검토로 인해 시간 소요가 크고 평가 기준이 일관되지 않아
판단 오류와 미스매치가 반복되는 구조입니다.
적용 방식
* 자세한 버전은 PC에서 확인하거나 블로그를 참조해주세요.
🧑 (Human) 지원자가 채용 공고에 지원서 제출
🤖 (Bot) 지원서 및 이력서 수신
🧠 (Agent) 자격 요건, 이직 이력, 지역, 산업 경험, 나이 등을 기준으로 초기 스크리닝 수행
🧠 (Agent) 지원자 특성에 맞는 인터뷰 질문 생성
🤖 (Bot) 인터뷰 내용 기록 및 음성 텍스트 변환
🧠 (Agent) 사전 정의된 평가 기준에 따른 지원자 평가
🧠 (Agent) 평가 리포트 및 추천 사항 생성
70%↓
처리기간
80%↓
수작업
0%
평가 기준 편차
UiPath Maestro 기반 오케스트레이션과 AI Agent를 통해
지원서 접수부터 선별, 인터뷰, 평가까지 채용 전 과정을 일관된 기준으로 자동화할 수 있습니다.
기업별 채용 기준과 데이터에 맞춰 선별 정확도와 의사결정 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
물류 패널티 처리 자동화
물류 운영 과정에서는 배송 지연, 계약 조건 해석 차이, 규정 미준수 등으로 다양한 패널티가 발생합니다.
패널티 검토는 주문·배송 데이터 비교, 계약 확인, 커뮤니케이션 추적 등 여러 정보를 확인해야 해
대부분 수작업으로 처리되며, 처리 지연과 비용 손실로 이어집니다.
적용 방식
* 자세한 버전은 PC에서 확인하거나 블로그를 참조해주세요.
🧑 (Human) 고객으로부터 물류 패널티 통지서를 접수
🧠 (Agent) 패널티 상세 내용을 분석하고 주문 및 배송 데이터와 비교
🧠 (Agent) 배송 클레임과 계약 조항을 검토하여 패널티의 적정성을 확인
🧠 (Agent) 분석 결과를 바탕으로 패널티 수용 또는 거절 여부를 판단
🧠 (Agent) 패널티가 수용된 경우 금액 협상 진행
🧠 (Agent) 최종 승인 또는 거절 사유를 포함한 결과를 생성
🧠 (Agent) 최종 결정 내용을 고객에게 전달
80%↓
처리기간
70%↓
수작업
30%
패널티 비용
UiPath 기반 오케스트레이션과 AI Agent를 통해
패널티 접수부터 데이터 검토, 수용 여부 판단, 금액 협상, 결과 설명 생성 및 커뮤니케이션까지
물류 클레임 및 비용 처리 전 과정을 자동화할 수 있습니다.
작업 지시 처리 자동화
현장 작업 지시는 인력, 장비, 자재, 안전 요건이 동시에
충족되어야 하는 복잡한 운영 프로세스입니다.
하지만 수작업 처리와 제한된 담당자 가용성으로 인해
지연, 오류, 비용 증가가 반복적으로 발생하는 구조입니다.
적용 방식
* 자세한 버전은 PC에서 확인하거나 블로그를 참조해주세요.
🧑 (Human) 현장 기술자가 작업 지시를 시스템에 제출합니다.
🧠 (Agent) AI 에이전트가 작업 지시를 자동으로 분석합니다.
🧠 (Agent) SAP에서 인력 가용성과 기술 역량을 확인합니다.
🧠 (Agent) SAP Ariba 및 관련 데이터베이스에서 필요한 도구와 자재 재고를 확인합니다.
🧠 (Agent) 현장 안전 요건을 검토합니다.
🧠 (Agent) 필요 자원이 부족한 경우 대체 가능한 실행 방안을 자동으로 생성합니다.
🧠 (Agent) 작업 일정을 수립하고 관련 시스템을 업데이트합니다.
🧠 (Agent) 현장 기술자와 코디네이터에게 작업 확정 정보를 전달합니다.
🧑 (Human) 필요한 경우 코디네이터가 대체 방안을 검토하고 최종 결정을 내립니다.
80%↓
처리기간
70%↓
작업 지시 처리
30%
패널티 비용
UiPath Maestro 기반 오케스트레이션과 AI Agent를 통해
작업 지시 접수부터 자원 확인, 일정 수립, 실행까지 현장 작업 지시 전 과정을 자동화할 수 있습니다.
복잡한 자원 배분과 의사결정을 표준화하여 운영 효율성과 처리 속도를 동시에 향상시킬 수 있습니다.
지능형 회계 처리 자동화 (AP)
인보이스 처리에는 수일이 소요되며 데이터 입력, 검증, 불일치 확인,
커뮤니케이션까지 대부분 수작업으로 이루어져 처리 지연과 오류 발생 가능성이 높은 구조입니다.
적용 방식
* 자세한 버전은 PC에서 확인하거나 블로그를 참조해주세요.
🤖 (Bot) 시스템에서 인보이스 데이터를 자동으로 수집하고 주요 정보를 추출
🧠 (Agent) 기준(가이드라인)에 따라 인보이스 데이터를 자동으로 검증
🧠 (Agent) 인보이스 정보와 SAP 구매 발주(PO) 데이터를 비교
🧠 (Agent) 금액 불일치 및 누락 등 이상 데이터를 탐지하고 원인 분석
🧠 (Agent) 문제를 자동으로 해결하거나 공급업체 커뮤니케이션 초안 생성
🧑 (Human) 예외 상황 및 복잡한 케이스에 대해서 담당자가 개입
🤖 (Bot) 검증 완료된 데이터를 ERP에 반영하고 지급 처리 수행
70%↓
처리기간
90%↓
수작업
최소화
오류 발생
UiPath Maestro 기반 오케스트레이션과 AI Agent 설계를 통해
인보이스 수집 → 데이터 추출 → 검증 → 불일치 처리 → 지급까지 End-to-End 자동화를 구현할 수 있습니다.
특히 ERP(SAP 등) 환경과 연계하여 유연한 자동화 설계 및 확장이 가능합니다.
