일본산업뉴스요약

TOTO, 수∙발주 업무 시간을 90% 단축
AI 에이전트 사양으로 업무 프로세스를 정의 2부

-- 도쿄일렉트론, 조달 업무의 일부 프로세스를 80% 효율화 --
반도체 제조 장비 대기업인 도쿄일렉트론은 부품 조달 업무에 AI 에이전트를 본격적으로 도입했다. 재고 확인 및 발주 상황 파악, 공급 업체에 전송할 메일 작성 등을 AI 에이전트가 담당하기 시작했다. 도쿄일렉트론 업무디자인전략본부의 야마나미(山南) 매니저는 “조달 업무의 일부 프로세스에서 약 80% 효율화를 목표로 하고 있다”라고 설명한다.

세계적인 반도체 수요 확대를 배경으로 도쿄일렉트론의 실적도 급성장하고 있다. 2014년 3월기에 6,121억 엔이던 연결 매출액이 11년 뒤인 2025년 3월기에 약 4배인 2조 4,315억 엔까지 확대되었다.

사업 확대에 따라 도쿄일렉트론이 새롭게 내세우고 있는 시책이 DX(디지털 전환)를 구사한 업무 개혁이다. 프론트엔드, 백엔드에 상관없이 사내 업무 프로세스를 효율화해 불필요한 인력 증가를 방지한다는 전략이다. 도쿄일렉트론은 “비즈니스는 확대하지만, 업무 팽창은 억제할 계획이다.”라고 말한다. 이를 위한 활동 중 하나가 반도체 제조 장비 조달 업무의 효율화이다.

일반적으로 반도체 제조 장비의 구성은 복잡하다. 한 대를 제조하려면 수백에서 수천 장의 도면이 필요하고, 취급하는 부품은 수만 종류에 이른다. 또한 설계 변경이나 새로운 기능 추가로 인해 신규 부품이 늘어나는 경우도 많다.

도쿄 일렉트론의 바이어는 많은 품종의 부품을 장비 납품 시기에 맞춰 조달해야 한다. 부품 별로 발주 시점이 다르고, 도면 교체나 사양 변경에 따른 미세한 조정이 필요한 경우도 있어, 경험과 감에 의존해 방대한 조달 업무를 처리해 왔다.

기존에는 바이어가 기간 시스템을 통해 필요한 부품을 확인하고, 부품 별로 조달 시기를 판단해 공급 업체에 개별적으로 연락했다. 메일로 의사를 주고받기 때문에 담당자가 문서를 작성하는 데 시간이 걸리고, 사람이 하는 작업이기 때문에 발주 누락 리스크가 높다는 문제가 있었다. 또한 갑작스러운 납기 변경에 대응하기 어려워 납기를 역산해야 하는 상황도 발생했다.

AI 에이전트를 도입한 이후에는 부품 정보 추출에서 공급 업체에 대한 납기 조정 메일 초안 작성, 문의에 대한 회신의 1차 처리를 AI 에이전트가 대행하게 되었다. 구체적으로는, AI 에이전트가 제조 장비의 도면으로부터 부품 목록을 취득하고, 기간 시스템을 통해 부품의 발주 현황, 납기 정보, 수량, 공급 업체 등의 정보를 수집해 납기를 지키기 어려운 부품을 특정한다. 공급 업체별로 지연되는 부품을 정리해 납기 조정 메일의 초안을 작성한다.

바이어는 AI 에이전트가 작성한 문장을 확인. 필요에 따라 메일 내용을 약간 수정해 공급 업체에 납기 조정 메일을 보낸다. 공급 업체로부터의 회신 메일도 AI 에이전트가 1차 처리를 한다. 회신 메일을 읽어 필요한 정보를 집약해 바이어에게 전달한다.

현 시점에서는 메일 내용을 바이어가 확인하고 발송하도록 하고 있다. 한편, 공급 업체로부터의 회신은 AI가 분석해 납기 조정 및 진척 상황 관리를 지원한다. 바이어는 거래처 기업과의 교섭 등 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 되었다.

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