AI 시대의 원가관리, 이동평균가의 한계와 표준원가 기반 생산성 전략

 

AI 시대의 원가관리, 이동평균가의 한계와 표준원가 기반 생산성 전략

디지털 전환과 AI 기반 자동화가 제조업에 본격 도입되면서, ERP 내 원가 평가 방식이 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 주는 구조로 전환되고 있음. 특히 SAP, Oracle 등 주요 ERP 시스템에 AI 어시스턴트가 탑재되고, 생산성 향상을 위해 알고리즘이 원가 데이터를 학습해야 하는 상황에서, 이동평균가 방식이 갖는 구조적 한계가 점차 뚜렷해지고 있음.

1. 이동평균가 적용의 AI 활용 한계

• 가격차이 분석의 어려움
  이동평균가는 매입 시점마다 재고 단가가 실시간으로 갱신되는 구조로, 표준가격 대비 편차 데이터를 확보할 수 없음. AI가 구매 효율성, 단가 상승 요인, 예측 모델링 등을 위해 요구하는 기준-실적 간 정량 비교가 사실상 불가능.
• AI 학습 및 예측 정확도 저하
  단가가 계속 변동되기 때문에, AI 알고리즘이 명확한 원가 패턴을 학습하기 어려움. 실제로 SAP의 AI 어시스턴트 Joule은 표준원가 기반 품목에 대해 20~30% 생산성 향상을 기록했으나, 이동평균가 품목에서는 분석 및 인사이트 생성이 미미.
• 성과 분석 및 자동화 체계 구축의 한계
  구매단가 협상력, 자재 사용 효율 등 성과지표가 부재. AI가 실시간 성과를 분석하고 개선안을 제안하는 구조 자체가 어려워짐.

2. 대응 전략: 하이브리드 원가 체계 도입

• 혼합형 원가 체계 운영
  핵심 원재료 및 전략 품목에 한해 표준원가를 적용하고, 일반 소모성 자재는 이동평균가를 유지하는 방식으로 AI 학습용 기준 데이터 확보.
• 보조 데이터베이스 구축
  이동평균가 적용 품목에 대해서는 예산-실적 비교용 별도 테이블 구성, 시장 가격 정보와 연계하여 가격 변동 요인 수동 보정.
• SAP Material Ledger 활용
  표준원가와 이동평균가를 병행 관리할 수 있는 SAP Material Ledger 기능을 통해 재고 평가와 AI 분석 간 균형 확보.

3. 표준원가 기반 AI 생산성 구조

• 데이터 표준화
  표준원가 적용을 통해 생산, 구매, 재고 등 주요 원가 요소에 대해 고품질의 기준 데이터 확보. AI 분석을 위한 전제조건 충족.
• Variance 분석 자동화
  표준원가와 실적원가 간의 차이를 AI가 실시간 분석, 원인 진단 및 개선 제안까지 자동 수행 가능.
• 공급망 및 생산 최적화
  조달 전략, 생산공정, 재고 수준 등에서 AI가 실시간 최적화 경로를 제시. 예측 유지보수, 품질 저하 방지 등에도 기여.

4. 결론: AI 도입과 원가체계 혁신은 병행되어야 함

이동평균가는 실시간 재고 평가에는 유리하나, AI 기반 분석 및 자동화에는 근본적인 한계를 가짐. 반면 표준원가는 기준 데이터 제공을 통해 AI가 정상적으로 학습하고 분석할 수 있는 기반을 마련함.

실제 SAP의 발표에 따르면, 표준원가 체계를 적용한 기업은 AI 어시스턴트 Joule을 통해 업무 수행 시간의 최대 46%를 절약했으며, 이는 기준 정보 존재 여부가 AI 성능의 핵심 변수임을 보여주는 사례임.

따라서 AI 연계 제조 혁신을 추진하려면,

1. 핵심 원재료는 표준원가 적용 → 고정 기준 정보 확보
2. 이동평균가 품목은 재고 평가 목적에 한정
3. Material Ledger 기능을 활용한 하이브리드 모델 구축

📚 참고자료 (References)

• SAP SE. (2023). How AI with Joule Improves Supply Chain Productivity. SAP TechEd 발표자료
• Oracle NetSuite. (2022). Standard Costing vs. Moving Average Costing. White Paper
• 김성필 외. (2024). 제조업의 ERP 기반 원가관리 체계와 AI 적용 전략. 마일스톤 보고서

ChatGPT 4o 모델과 o1 모델 중에 무엇을 사용해야 할까?

 이번에 OpenAI사의 ChatGPT를 사용하려다 보니 

아래와 같이 다양한 모델이 나오는데,

나같이 ChatGPT의 단순한 기능만 사용하며는 소프트 유저 입장에서는 

뭔 말인지 잘 모르겠다는 생각이 들어서 

간단히 인터넷 서치를 통해 찾아서 아래와 같이 정리하고 

나중에 까먹으면 다시 찾아보고자 한다. ㅜㅜ;

특징	4o	o1
모델 사용의 주요 목적	다목적 모델 (텍스트 생성, 번역, 요약 등)	복잡한 추론 및 특수 분야 영역에 사용
지원하는 포맷 (입력을 받는 포맷)	텍스트, 이미지, 오디오 등	텍스트 전용
추론 수준	일반적인 수준	높은 논리적 추론 및 복잡한 문제 해결 가능
속도	상대적으로 빠름	상대적으로 느림
연산 수준	상대적으로 낮은 연산 필요	더 많은 연산 필요
출시 시점	2024년 5월	2024년 9월

위와 같은 비교를 통해 보면 아무래도 새로 나온 모델이 더 정확하고 유용하지 않을까 싶어

내가 궁금한 것들은 o1을 통해서 물어보면 되겠다는 생각이 드는데..

지원하는 포맷이 4o가 더 다양하다 보니 그때그때 모델을 선택해서 사용하는 것이 적절할 것 같긴하다.

Ollama 사용하여 개인용 컴퓨터에 나만의 AI를 설치해보기

 요새 AI가 언론에 많이 노출되면서 핫하다.

특히 Meta에서 Llama 모델을 개발하고 공개했다는 뉴스가 나온 후

개인용 컴퓨터에서도 AI를 구현할 수 있겠구나는 생각이 들기 시작해

여기에 대해 조금 검색해보니 Meta가 공개한 AI를 활용한 Ollama라는 오픈소스 프로젝트가 있고

이를 활용하여 개인용 컴퓨터에 LLM(대규모 언어 모델)을 쉽게 실행할 수 있게 되어있다는 것을 알게되어

이를 활용하여 내 컴퓨터에 AI를 구축해보고자 한다.

(참고로 Ollama는 Open Source Large Language Medel Meta AI) 

먼저, Ollama를 내 컴퓨터에 다운 받아 설치하고 실행하는 방법은 아래와 같다.

• 윈도우 / macOS 등에서 설치하기
  • Ollama GitHub 공식 페이지 접속 (https://github.com/ollama/ollama)
  • 처음에 뭔가 폴더 같은 내용이 나와도 당황하지 말고 아래로 스크롤 다운
  • 그러면 아래의 그림을 찾을 수 있는데, 거기서 자기 운영 체제에 맞춰 다운로드하고 실행하면 끝 

생각보다 설치하기 쉽다.

그리고 실행은 해당 프로그램을 실행하면 되는데,

내가 사용하는 macOS 기준으로 먼저 이야기 하자면

아래와 같이 터미널로 접속해서 ollama를 치면 사용방법이 나오는데, 

예를 들면 ollama -h 는 ollama의 사용하는데 있어 도움이 되는 내용을 보겠다는 내용이고

ollama list 는 내가 현재 다운 받아놓은 LLM 모델 리스트를 보겠다는 내용이다.

자... 그럼 Ollama를 실행하는 법을 알았으니 진짜 실행할 LLM 모델을 다운받아야 하는데... 

LLM 모델을 다운받으려면 https://ollama.com/library 사이트로 가자

그럼 아래와 같은 화면이 뜰 것이다.

여기서 설명을 쭉 읽어보고 본인에게 맞는 모델을 다운받고 난 후 

모델을 다운 받아놓은 폴더에 들어가서 "ollama run 해당모델" 식으로 실행하면 된다.

[AI Tool] Gamma: An AI Tool for Generating Drafts

 

When creating materials to explain a certain topic, many people often utilize PowerPoint presentations.

Naturally, these explanatory materials should be aesthetically pleasing enough to ensure that viewers are not uncomfortable.

The problem is that making them look good takes time...

In addressing this issue, it seems that AI could be utilized to alleviate my burden, so I introduce it here.

Firstly, since this AI tool operates online, there is no need for any separate downloads. Instead, an internet connection is essential. The web address for Gamma is as follows:

https://gamma.app/?lng=ko

Well, as you can see when you visit the site, it prompts for a subscription fee... Although you can use a free account without significant issues, there are certain restrictions imposed. Therefore, those who require it may need to register as a paid member.