먼저 들어온 것보다 먼저 만료되는 것: 창고 FEFO 피킹 설계
유통기한과 로트를 함께 관리하는 창고에서 FEFO를 실제 피킹과 예외 승인에 연결하는 방법입니다.
NOTES
업무 자동화
모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화하며 확인한 것을 기록합니다. 통한 방법만이 아니라 통하지 않았던 시도까지 남깁니다.
TOTAL 8 · 업무 자동화
작업지시서가 바뀌었는데 구버전으로 조립한다면: 디지털 작업표준 관리
종이 작업지시서를 태블릿으로 옮기는 것만으로는 표준이 통일되지 않습니다. 승인 버전, 적용 시점, 현장 확인, 예외 이력을 연결해야 합니다.
바코드를 읽었다고 입고가 끝난 것은 아니다: 현장 스캔 검증 설계
현장 스캔은 인식 성공 뒤에도 상품 확인, 작업 맥락 검증, 중복 방지, 오프라인 동기화가 남습니다. 재고가 틀어지지 않는 흐름을 설계합니다.
업무 규칙을 바꿨는데 과거 결과도 바뀐다면: 결정 버전 관리
자동 승인·분류·요금 계산 규칙을 변경할 때 시행 시각과 입력값, 규칙 버전, 결정 이유를 묶어 과거 결론을 재현하는 방법.
승인 버튼 하나로 끝나지 않는다: 기업 업무의 대결·재승인 워크플로
기업 승인 기능에 대결자, 기한, 수정 후 재승인, 권한 검사, 결정 이력을 안전하게 넣는 실무 설계 방법.
AI 에이전트를 붙이기 전에 실제 업무 경로부터 보라: 프로세스 마이닝으로 자동화 ROI 찾기
업무 매뉴얼이 아니라 ERP·CRM·MES의 이벤트 로그에서 실제 프로세스를 발견하고, 병목·재작업·예외를 근거로 AI 에이전트의 자동화 범위와 ROI를 결정하는 방법을 설명합니다.
API 없는 레거시 업무, 컴퓨터 사용 AI 에이전트로 자동화해도 될까?
컴퓨터 사용 AI는 API가 없는 ERP·웹·데스크톱 화면을 사람처럼 조작할 수 있습니다. RPA와의 차이, 적용 기준, 격리 환경, 승인·검증·복구 구조를 실무 관점에서 설명합니다.
업무 자동화, AI부터 붙이면 왜 실패할까
자동화의 시작점은 AI 모델이 아니라 반복되는 업무의 흐름입니다. 규칙으로 처리할 일, AI가 도울 일, 사람이 판단할 일을 나누는 방법을 그림과 함께 설명합니다.