자동차 부품 제조사 명화공업은 주 52시간 법정 근무시간 제한, 자동차 시장 침체, 생산, 품질, 인사, 재무 시스템 데이터 홍수로 인한 데이터 관리 인력 고용 부담이 증가하는 상황에서 원가 절감을 하고 업무 비효율을 해결하기 위해 디지털 전환을 추진했습니다.
이를 위해 스마트 팩토리와 스마트 오피스를 도입할 계획을 세우고 2019년에 Tableau, 2020년에 RPA를 도입했습니다. 사례에서는 RPA를 데이터 수집 단계에 활용을 하고 수집한 데이터를 Tableau로 분석하는 프로세스를 구축하였습니다. RPA를 사용하여 고객 시스템이나 고객 사이트의 데이터, 메일 첨부 파일, 웹하드에 있는 데이터 등을 수집한 후 이를 Tableau Prep에 연동하도록 하였습니다.
이를 통해 담당 직원은 RPA의 데이터 수집 작업의 성공 여부를 확인하는 업무만 맡게 되어 반복적인 업무로 인한 비효율이 상당 부분 개선되었습니다. 더불어 대시보드 공유 시에 RPA를 사용하여 대시보드 이미지와 데이터를 담당자에게 전달하도록 하였습니다.
예를 들어 주기적으로 부서별 실적현황 대시보드를 보고할 때에 RPA를 통해 정해진 날짜에 관리자에게 메일이 자동으로 송부되도록 하였으며, 이를 통해 적시에 보고가 이루어질 수 있게 되었습니다. 결과적으로 명화공업은 RPA와 Tableau 사용을 통해 정량적으로는 267개의 프로세스를 자동화했으며 이를 통해 3만 4천 시간을 절감할 수 있었습니다. 정성적 효과로는 업무 적시성이 확보되었고 정보의 신뢰성이 향상되었으며 인원 충원 효과를 얻을 수 있었습니다. 또한 RPA를 활용하여 데이터 관리의 여러 단계가 효율화되며 사내 BI 사용이 확산되는 결과가 있었습니다.
출처:Bigxtar
