수주형 제조업에서 견적이 병목이 되는 이유
정밀가공·금형·부품 가공처럼 주문을 받아 생산하는 제조업에서는 견적이 곧 영업입니다. 그런데 많은 현장에서 견적은 경력 15년 차 공장장이나 생산관리 담당자 한두 명의 머릿속에 의존합니다.
숙련자 의존 구조: 도면을 보고 "이건 MCT 2공정, 열처리 외주, 4시간"이라고 판단하는 과정이 문서로 남지 않습니다. 담당자가 휴가를 가면 견적도 멈춥니다.회신 지연은 곧 실주입니다: 월 120건의 견적 요청이 들어오고 건당 40분이 걸린다고 가정하면 견적에만 월 80시간이 듭니다. 다른 업무와 병행하면 회신이 3~5일씩 밀리고, 그사이 고객은 먼저 답한 업체에 발주합니다.오차는 사후에 드러납니다: 견적가와 실제 원가의 차이는 가공이 끝나고 정산할 때에야 확인됩니다. 적자 수주가 반복되어도 원인이 어느 공정이었는지 추적하기 어렵습니다.AI 견적이 하는 일과 하지 않는 일
AI 견적 시스템을 설계할 때 가장 먼저 정해야 할 것은 역할의 경계입니다.
AI가 하는 일: 가공 시간, 공정 경로(선반 → MCT → 연삭 등), 소재 중량과 소재비, 외주 공정 여부를 추정합니다. 즉 원가를 추정합니다.AI가 하지 않는 일: 최종 판매가를 결정하지 않습니다. 마진율, 고객 등급별 할인, 긴급 납기 할증은 영업 정책이므로 별도의 규칙 테이블로 관리합니다. 정책이 바뀔 때마다 모델을 다시 학습시킬 필요가 없고, 가격 산정 근거를 고객과 내부에 설명하기도 쉽습니다.승인 단계 유지: 시스템이 초안을 만들고 담당자가 검토·수정 후 승인하는 구조로 둡니다. 담당자의 수정 내역 자체가 다음 학습 데이터가 됩니다.입력 데이터 만들기
도면·3D 모델에서 뽑는 특징
외곽 치수와 소재 중량(바운딩 박스 기준 소재 크기)최소 공차와 정밀 공차 개수, 표면 거칠기 지시형상 복잡도: 포켓·홀·탭 개수, 가공면 수, 언더컷 여부소재 종류, 열처리·도금·아노다이징 등 후처리 지시3D 모델(STEP)이 있으면 형상 특징을 자동 추출할 수 있지만, 2D 도면만 오는 경우가 많으므로 초기에는 담당자가 10~15개 항목을 입력하는 양식으로 시작하는 것이 현실적입니다.
과거 견적과 실적 연결
학습에 필요한 정답은 "견적가"가 아니라 실제로 든 공수·불량·외주비입니다. 그런데 견적은 엑셀에, 작업 실적은 MES나 작업일보에 따로 있고 품목 코드가 서로 다른 경우가 대부분입니다. 견적 번호 → 수주 번호 → 작업지시 번호를 잇는 매핑 테이블을 먼저 만드는 작업이 전체 프로젝트에서 가장 많은 시간을 차지합니다.
모델 설계
공정별 예측 vs 총원가 직접 예측
총원가를 한 번에 예측하는 모델은 구현이 간단하지만, 틀렸을 때 이유를 알 수 없습니다. 공정별 시간을 따로 예측해 합산하는 구조는 데이터가 더 필요하지만 "연삭 시간이 과소 추정됐다"처럼 오차의 위치를 짚어 줍니다. 실무에서는 공정별 구조를 권장합니다.
유사 품목 검색 + 회귀 모델
특징 벡터로 과거 품목 중 가장 비슷한 5건을 찾아 실적과 함께 보여 주고, 회귀 모델(그래디언트 부스팅 등)의 예측값을 나란히 제시합니다. 담당자는 숫자 하나보다 근거가 되는 과거 사례를 볼 때 결과를 훨씬 빨리 신뢰합니다.
예측 구간으로 불확실한 견적 걸러내기
분위수 회귀로 10%·90% 구간을 함께 계산하고, 구간 폭이 중앙값의 ±30%를 넘으면 "수동 검토 필요"로 분류합니다. 신규 소재나 처음 보는 형상이 자동으로 걸러집니다.
운영과 검증
피드백 루프: 수주 건마다 견적 원가 대비 실제 원가 오차를 기록하고, 공정별 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 월 단위로 추적합니다.재학습 판단: 신규 설비 도입이나 신규 소재 비중 증가로 특정 공정의 오차가 연속 2~3개월 커지면 재학습 신호로 봅니다.ERP·MES 연동: 소재 단가는 ERP 구매 단가, 공정 시간은 MES 실적에서 자동으로 가져와야 수작업 없이 루프가 돌아갑니다.도입 단계와 기대 효과 판단 기준
1단계 — 데이터 정리: 최근 2~3년 견적·실적을 매핑합니다. 연결 가능한 건수가 수백 건 이상인지가 다음 단계로 넘어갈 기준입니다.2단계 — 유사 품목 추천: 예측 모델 없이 검색만으로도 견적 작성 시간이 줄어드는지 측정합니다.3단계 — 공정별 예측과 승인 워크플로: 견적 회신 소요 일수, 담당자 수정 폭, 견적 대비 원가 오차를 핵심 지표로 삼습니다.POLYGLOTSOFT는 제조 현장의 견적·실적 데이터 정리부터 AI 원가 추정 모델, ERP·MES 연동, 승인 워크플로 개발까지 단계별로 지원합니다. 견적 담당자 한 명에게 몰린 업무를 시스템으로 나누고 싶으시다면 부담 없이 문의해 주시기 바랍니다.
