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,
- 핵심 원재료는 표준원가 적용 → 고정 기준 정보 확보
- 이동평균가 품목은 재고 평가 목적에 한정
- 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
