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Nikkei Computer_2021.3.18 CASE STUDY (p68~71)

RPA를 주축으로 한 디지털 변혁
일본통운, 연간 60만 시간 분의 작업을 자동화

일본통운(日本通運)은 RPA를 통해 연간 60만 시간 분의 사무 작업을 자동화했다. 현장에 먼저 도입한 후, 다른 부서에 수평적으로 전개하는 방법으로 보급을 촉진. AI OCR과 결합시켜 손으로 쓴 문서를 취급하는 업무의 자동화도 추진하고 있다.

국내 최대 종합물류업체인 일본통운이 사내 사무 업무를 대상으로 한 DX(Digital Transformation)를 추진하고 있다. 2018년 봄부터 소프트웨어 로봇을 이용해 컴퓨터 작업을 자동화하는 RPA(Robotic Process Automation)의 사내 보급을 추진. 올 2월까지 연간 62만 7,200시간 분의 컴퓨터 작업을 자동화했다. 일본통운의 이노우에(井上) IT추진부 과장은 “1만 8,000여 명의 사무직 직원의 컴퓨터 작업을 줄여 분석이나 영업활동, 기획업무에 보다 많은 시간을 할당할 수 있도록 하겠다”고 말한다.

2018년 3월부터 시작된 RPA 프로젝트를 주도한 것은 일본통운의 IT 부문. RPA 개발에 있어 다방면에 걸친 업무 시스템의 실행 환경 등에 대한 전문 지식이 불가결했기 때문이다. RPA 툴로는 미국 UiPath의 ‘UiPath’를 채택했다.

【포인트】
■ 과제: 사무직 사원이 과다한 컴퓨터 작업에 쫓기고 있다.
■ 시책: RPA를 여러 부서에 수평적으로 전개하는 등의 컴퓨터 작업 자동화
■ 효과: 연 60만 시간 분의 컴퓨터 작업을 자동화했다.
■ 어려움: 수평 전개를 토대로 RPA의 사양 조정 및 개발 연구가 필요
■ 향후: 2021년도 말까지 연 100만 시간 분의 작업 자동화를 목표

-- 성과를 예상할 수 있는 안건 발굴 --
일본통운은 2018년 10월의 경영 회의에서 '2020년 3월까지 연 40만 시간, 2022년 3월까지 연 100만 시간의 정형화된 업무를 자동화하는 것을 목표로 한다'는 목표를 내건 IT 중기 경영 계획을 수립했다. 이를 통해 인력 부족 속에서도 업무를 원활히 추진하고, ‘동일 노동 동일 임금’ 실현을 위한 재원을 확보하려는 목적이 있었다.

일본통운 IT 부문은 경영 회의 결정 이전부터 RPA 프로젝트를 진행하고 있었으며, 당초에는 5~6인 체제로 자체 소프트웨어 로봇을 개발할 방침이었다. 경영 회의의 결정으로 IT부문은 IT 벤더의 상주 엔지니어를 보강하는 등 개발 체제를 강화. 최종적으로 40명 정도의 진용을 갖추게 되었다.

프로젝트가 당초부터 원활하게 진행된 것은 아니었다. '2020년 3월까지 연 40만 시간의 자동화'라는 목표를 달성하기 위해 2018년 11월, RPA 적용 안건을 사내에 모집한 결과, 230건 이상의 응모가 있었다. 하지만 막상 RPA를 적용하자 벽에 부딪쳤다. ‘종이 문서의 내용을 보고 시스템에 데이터를 입력’ 등 RPA만으로는 자동화하기 적합하지 않은 안건과 ‘실시 빈도가 높지 않다’ 등 큰 성과를 얻기 어려운 안건들이 많았던 것이다. RPA를 적용할 수 있었던 안건은 30% 정도, 자동화 성과도 2019년 1월 시점에서 연간 2만 시간 정도에 머물렀다.

‘이러한 상태로는 목표 수치를 달성할 수 없다’. 이렇게 생각한 이노우에 과장은 큰 성과를 기대할 수 있는 ‘수평적 전개와 업무 집약’을 통해 RPA를 적용해나갈 방침을 굳혔다. 수평적 전개란 어느 부서 전용으로 도입한 소프트웨어 로봇을 다른 복수의 부서에도 도입해 나가는 방법이다. 업무 집약은 경리 업무 등을 일원적으로 담당하는 조직 ‘경리부 쉐어드 서비스센터(SSC)’ 등에 각 지점 등에서 이루어지는 컴퓨터 작업을 집약한 다음, 순서가 정해진 컴퓨터 작업을 RPA로 자동화하는 것이다.

2019년 5월, IT 부문은 사무직 직원 1만 8,000명에게 e러닝을 제공해 RPA를 위한 업무 및 수평 전개·업무 집약에 대한 방침을 제시한 후, 큰 성과를 얻을 수 있는 안건 제안을 의뢰했다.

또한 2019년 7월에는 전국 각지의 지점에 있는 일부 사무직 직원을 대상으로 연수를 실시. ‘RPA 마스터’로서 RPA의 현장 보급을 담당하게 했다.

회사 전체에 160명 정도 있는 RPA 마스터의 업무 중 하나는 현장 사무 담당자로부터 RPA 안건을 모집해 RPA를 적용하는 우선 순위를 결정하고 RPA 프로젝트에 제안하는 것이다. 이전에는 RPA 프로젝트의 IT담당자가 우선 순위를 정했지만, 현장 업무를 잘 알지 못해 판별이 어렵다는 문제 때문에 RPA 마스터에게 맡기기로 했다.

RPA 마스터는 개발 및 수평적 전개 지원도 담당한다. 소프트웨어 로봇 개발 전에 Excel 시트의 레이아웃을 통일하는 등 현장 업무의 표준화를 추진하거나, 소프트웨어 로봇의 수평적 전개를 위해 타 부서에 활용을 촉구한다. 이노우에 과장은 “RPA 마스터를 양성하는 연수를 시작할 무렵부터 점차 성과를 얻을 수 있게 되었다”라고 말한다.

-- 수평적 전개를 목표로 한 개발에 어려움을 겪어 --
여러 부서로의 수평적 전개에서는 예를 들면 트럭 운송 협력회사로의 작업 지시, 실적 관리와 같은 작업을 자동화하는 소프트웨어 로봇 등이 대상이 되었다. 업무집약은 각 지점에서 추진하고 있던 외상 매출금 회수에 관한 컴퓨터 작업을 경리부 SSC로 일원화한 다음 RPA로 거의 전자동화했다.

보급을 추진하는데 있어 어려웠던 점은 수평적 전개를 목표로 한한 소프트웨어 로봇의 개발이었다. “한 부서의 업무만을 자동화하는 RPA 개발은 비교적 쉽다. 그러나 수평적 전개를 목표로 한 개발을 위해서는 소프트웨어 로봇에 포함시켜야 하는 사양을 사전에 다른 부서와도 조정하거나 넓게 사용할 수 있는 기능을 소프트웨어 로봇에 도입할 필요가 있었다”(이노우에 과장)라고 한다.

예를 들어 Excel 파일의 내용을 바탕으로 업무 시스템에 데이터를 입력하는 소프트웨어 로봇을 개발할 경우, Excel 파일 내의 항목 수는 가장 항목 수가 많은 부서에 맞게 설계하고 있다.

-- 방치된 로봇이 생기지 않도록 기반을 정비 --
일본통운은 당초부터 소프트웨어 로봇을 가동시키는 단말기를 아마존의 웹 서비스 AWS의 관리용 서버로 제어할 수 있도록 하는 등, RPA 운용 기반을 정비해 왔다. 아무도 유지보수 관리를 하지 않는 방치된 로봇이 생기지 않도록 하기 위해서이다.

당초 소프트웨어 로봇의 실행 환경은 컴퓨터였지만 소프트웨어 로봇이 늘어나면서 현재는 클라우드 상으로 이동해 32대의 가상 단말기로 소프트웨어 로봇 920대를 실행하고 있다.

또한 사무 담당자가 업무 중에 RPA를 원활하게 사용할 수 있도록 했다. 사무 담당자가 사내 파일서버 상의 특정 폴더에 Excel 등의 파일을 업로드하면 소프트웨어 로봇이 파일을 자동으로 처리한다. “사무 담당자는 파일을 업로드 해놓고 다른 업무에 임할 수 있다”라고 이노우에 과장은 말한다.

소프트웨어 로봇은 자동으로 완료 보고도 한다. 처리를 마치면 ‘Excel 파일 내 100건 중 99건은 정상적으로 처리 완료. 1건은 데이터 미비로 인해 에러 발생’ 등의 처리 결과에 관한 데이터를 폴더에 넣고 사무 담당자에게 메일로 보낸다.

소프트웨어 로봇은 월요일부터 금요일 사이, 오전 9시와 오후 3시 등 정해진 일정으로 업무를 처리. 2020년 11월 이후부터는 최단 5분 간격으로 자동처리 할 수 있도록 하고 있다.

-- AI OCR로 데일리 리포트 입력을 자동화 --
일본 통운은 AI 기술을 도입한 OCR(광학적 문자 인식)인 ‘AI OCR’를 RPA와 결합시킨 자동화도 추진하고 있다. 협력 회사인 트럭드라이버가 손으로 쓴 작업 일지 내용을 기간 시스템에 입력하는 작업 등에 적용, 종이 문서를 다루는 작업을 연간 1만 시간 정도 자동화할 수 있을 것으로 보고 있다.

작업 일지에 관한 업무의 자동화는 일본통운의 IT 부문과 데이터 매니지먼트 사업 등을 추진하는 계열사인 Wanbishi Archives이 연대해 추진하고 있다. 일본통운의 사무직 담당자가 작업 일지를 복합기로 스캔하면, 일지의 화상 데이터를 미국 Box의 클라우드 스토리지 서비스 ‘Box’를 통해 Wanbishi Archives와 공유. Wanbishi Archives는 AI inside의 AI OCR 서비스 ‘DX Suite’로 화상 데이터에서 문자 데이터를 추출, 담당자가 육안으로 확인해 오류가 있으면 수정한다. 수정까지 끝난 데이터는 Box를 통해 일본 통운의 IT부문과 공유한다. 해당 데이터는 IT 부문이 관리하는 소프트웨어 로봇이 수집해 기간 시스템에 입력해나간다.

일본통운은 이와 같은 일련의 흐름을 정비하기 위해 AI OCR의 판독 정밀도를 높이는 연구를 거듭했다. 처음에는 기존 장부의 필기 문자를 AI OCR로 판독하는 정밀도는 60~70% 정도였다. “수정의 번거로움을 고려하면 사람이 직접 입력하는 것이 빠른 상황이었다. 자동화를 목표로 작업 일지 장부를 개선해 정밀도 향상을 도모했다”라고 일본 통운의 긴오카(銀岡) IT추진부 계장은 설명한다.

구체적으로는 AI OCR가 문자를 정확하게 읽을 수 있도록 작업 일지의 기입 공간을 넓게 잡아 숫자나 문자를 1자씩 쓰기 위한 기입 칸을 마련했다. ‘Wide’나 ‘Long’ 등 트럭의 차종도 알파벳 한 글자로 기입할 수 있도록 했다. 트럭의 차종 선택은 인쇄가 끝난 문자에 동그라미 표시를 하는 방법도 있지만, “동그라미가 다른 차종 이름과 겹치면 정확하게 읽어내지 못할 가능성이 있다”(Wanbishi Archives 관계자)라는 이유로 채택을 보류했다고 한다. 이 외에도 여러 연구를 거듭해 판독 정밀도를 90%대로 높일 수 있었다.

다음 목표는 올해 말까지 사무직 직원의 업무 가운데 연간 100만 시간 분을 자동화하는 것이다. “계속해서 RPA를 주축으로 자연언어처리 기술과 음성인식, 챗봇 등의 도입을 통해 자동화할 수 있는 업무 영역을 늘려 가고 싶다”라고 이노우에 과장은 포부를 밝혔다.

 -- 끝 --

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