Before

• • 3년치 입고데이터가 품명·규격 위주의 단순 기준정보로만 관리
• • 설비·공정·원자재 관점의 전략분석이 어려운 데이터 구조
• • 어떤 품목이 원가절감 대상인지 시스템적으로 식별 불가
• • 신규 투자 없이 기존 ERP 데이터를 활용하고 싶지만, 내부 인력만으로는 재정의에 막대한 시간 소요

After · with PLYN

• • AI Agent가 50,000여 개 소싱 Class 체계를 활용해 자재 기준정보 자동 재구성
• • 설비·공정·원자재·유사성 등 공급망 속성까지 포함된 소싱그룹 구조로 재편
• • 전 품목(606개)에 대해 절감 잠재력이 높은 품목군 자동 식별
• • 현실 제약조건(납기, 품질, 대체가능성 등)을 반영한 잠재 절감액까지 시뮬레이션

STEP 01

데이터 수집 & 정제

약 1시간

Legacy ERP에서 최근 3년치 입고데이터(26,139행)를 추출하고,
품명·규격·거래처·단가 정보를 기준으로 PLYN 포맷에 맞게 정제합니다.

STEP 02

AI 기준정보 재구축

약 5시간

AI Agent가 50,000개 이상의 소싱 Class를 기준으로 품목을 자동 분류하고,
설비·공정·원자재 관점의 기준정보를 재구성합니다. (분류 정확도 약 95%)

STEP 03

절감 기회 도출 & 시뮬레이션

약 2~3시간

소싱그룹별 가격 편차, 거래 패턴, 대체 가능성 등을 분석해
절감 후보 품목군과 잠재 절감액을 자동으로 도출합니다.

• • 수만行 규모의 Legacy ERP 데이터를 전략 분석이 가능한 소싱그룹 구조로 단기간 재편
• • 별도의 시스템 교체 없이, 기존 ERP 데이터를 그대로 활용하여 디지털 전환 효과 실현
• • 기준정보 재정의에 투입되던 인력·시간 비용을 크게 절감
• • 향후 원가절감 프로젝트, 공급사 재편, 구매 전략 수립의 기반 데이터로 활용 가능

Quote

“PLYN 덕분에 기존 ERP 데이터를 버리지 않고도, 전략적 분석이 가능한 구조로 재정비할 수 있었습니다. 어떤 품목에서 절감 기회를 먼저 볼 수 있는지 한눈에 확인할 수 있게 된 것이 가장 큰 변화입니다.”

에어릭스 구매·경영기획 담당자

숨겨진 절감 기회는 데이터 안에 있습니다.
PLYN으로 기존 ERP 데이터의 가치를 다시 발견하세요.

PLYN은 제조기업의 Legacy ERP 데이터를 AI로 재해석하여
소싱그룹 분석, 절감 후보 도출, 공급사 전략 수립까지 한 번에 지원합니다.