플로우오에스, 제조·유통 중소기업 AI 업무 혁신 지원… 산업별 AX 적용 모델 정립 추진

경제뉴스

2026-10-13 17:07 PM

(이코노미아울렛-뉴스)

플로우오에스(FlowOS, 대표 안희창)는 제조·유통·농축산 분야 중소기업의 AI 도입과 운영 효율화를 위해 데이터·시스템 통합 및 맞춤형 AI 업무 도구 구축을 지원하고 있다고 밝혔다. 기업별 구축 경험을 바탕으로 공통 업무와 데이터 연계 요건을 정리하고, 기업 여건에 맞게 적용할 수 있는 산업별 AI 전환(AX) 모델 정립을 추진한다.

FlowOS는 데이터 준비부터 기존 시스템 연동, 업무 기준 반영과 현장 활용까지 연결하는 도입 방식을 정리하고 있다. 이를 통해 기업마다 반복되는 준비 작업을 줄이고, 개별 기업의 업무 차이와 현장 검증에 집중할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다.

AI 도구 도입에서 실제 업무 활용으로

AI 도구를 구매하더라도 회사의 데이터와 업무 방식이 연결돼 있지 않으면 직원이 자료를 따로 입력하고 결과를 다시 확인해야 한다. 품목 체계와 거래 조건, 현장의 예외 처리 기준이 반영되지 않으면 AI를 일상적인 업무에 정착시키는 데 어려움이 생길 수 있다.

FlowOS는 기업이 우선 개선할 업무와 필요한 정보를 함께 파악하고, 기존 시스템과 엑셀·문서에 나뉜 데이터에 현장의 처리 기준을 연결한다. AI가 추출·분석한 정보를 담당자가 검토하고 실제 업무에 활용하도록 구성해, 정보 확인과 판단이 업무 수행으로 이어지는 환경을 마련한다.

산업별 업무 구조를 반영한 AI 적용

FlowOS의 분야별 접근은 각 업무에서 필요한 정보와 판단 기준을 연결하는 데서 시작한다. 기술 문서 검토, 거래 분석, 현장 운영 관리, 재고 활용 등 업무 목적에 따라 AI의 역할과 적용 범위를 정한다.

원자재 수입·판매: 기술 문서 분석과 견적 업무 연계

원자재 수입·판매 분야에서는 도면 분석과 견적 생성, 시험성적서 정보 추출 등 기술·거래 문서를 다루는 업무에 AI를 적용한다. 문서에서 추출한 정보를 가격·규격 기준과 연결해 담당자의 검토를 지원하는 방식이다. 자료 탐색과 입력에 드는 시간을 줄이고, 숙련자가 활용하던 처리 기준을 조직 차원에서 공유할 수 있도록 하는 것이 목표다. 향후 고객 요청과 관련 자료를 대조해 검토에 필요한 정보를 제시하는 방식으로 활용을 확장할 수 있다.

농산물 유통: 거래 데이터 분석과 영업 판단 지원

농산물 유통 분야에서는 축적된 거래 내역을 구조화하고 매출·거래처·입출고 정보를 연계해, 개별 거래 기록을 운영 판단에 활용할 수 있는 기반을 마련한다. 거래처별 구매 변화와 품목 흐름을 함께 파악하면 고객 관리와 영업 대응의 우선순위를 검토할 수 있다. 향후에는 AI가 거래 흐름을 분석·요약하고, 담당자가 이를 바탕으로 거래 감소 징후와 추가 거래 가능성을 검토하도록 지원할 수 있다.

제조·가공: 운영 정보 통합과 업무 판단 지원

제조·가공 분야에서는 업무 단계별로 분산된 운영 정보와 기업 고유의 업무 기준을 연결해 현황을 종합적으로 파악하도록 지원한다. 자원 활용 현황과 비용 발생 요인을 함께 살펴볼 수 있는 기반을 마련하고, AI가 관련 정보를 종합해 담당자의 업무 판단과 운영 계획 수립에 필요한 내용을 제시하도록 단계적으로 적용한다.

농축산물 포장·유통: 재고·물량 흐름 연계와 운영 계획 지원

농축산물 포장·유통 분야에서는 선별·등급 정보, 가공·포장 과정의 수량 변화와 단위별 재고를 연결해 물량 흐름을 파악하도록 한다. 제품 상태와 유통기한, 처리 현황을 함께 고려해 출고와 가공 전환 판단을 지원하고, 재고 활용도를 높여 처리 시점을 놓치는 데 따른 손실을 줄이는 것이 목표다. 축적된 운영 기록은 향후 AI 기반 재고 분석과 작업·출고 계획 수립 지원으로 확장하는 기반이 된다.

현장 활용에서 경영 판단으로, 산업별 AX 모델 정립

분야별 적용의 공통 목적은 현장의 정보를 기업 운영에 활용하는 것이다. 거래와 재고, 업무 진행 상황을 연결하면 경영진은 부서별 자료를 개별적으로 취합하는 데서 나아가 운영 현황을 함께 살펴보고 대응 우선순위를 판단할 수 있다. FlowOS는 실제 사용 과정에서 드러나는 요구사항과 예외 조건을 반영하고, 축적된 정보와 업무 기준을 활용해 분석·운영 계획·경영 보고 등으로 AI 적용 범위를 넓혀가는 방식을 추진한다.

FlowOS는 분야별 적용 과정에서 공통으로 활용할 수 있는 데이터 항목과 업무 기준, 시스템 연계 요건을 정리해 산업별 AX 적용 모델에 반영할 계획이다. 산업별 소규모 언어모델(SLM) 구축을 병행하고 이를 데이터·시스템 및 업무 도구와 연결해, 현장의 용어와 업무 맥락을 반영한 AI 활용 기반을 마련한다.

기업의 여건에 맞춘 AI 도입 전략

삼성·LG 그룹 계열사를 대상으로 AX 전략 컨설팅과 AI 도입 교육·세미나, 자문을 수행한 안희창 대표는 이러한 경험을 중소기업의 운영 여건에 맞춰 적용하고 있다. 현장에서 우선 해결할 과제를 찾고, 기존 자원을 활용해 실무에 정착할 수 있는 도입 경로를 설계하는 데 초점을 맞춘다.

안 대표는 “제조·농축산 등 1·2차 산업과 이를 연결하는 유통 현장에는 오랜 기간 축적된 경험과 데이터가 있어 AI를 실제 업무에 연결했을 때 얻을 수 있는 효용이 크다”며 “특히 인력과 자재, 재고를 더 효율적으로 활용하고 업무 과정의 오류와 손실을 줄여 운영 비용 절감을 기대할 수 있다”고 말했다.

이어 “AI 도구를 구매한 뒤 기업이 그 도구에 맞춰 업무 방식을 바꾸도록 하는 접근만으로는 성과를 내기 어렵다”며 “기업이 다양한 AI 도구를 받아들일 수 있는 환경을 만들고, 필요한 경우 운영 방식에 맞춘 통합 시스템을 구축해야 한다. FlowOS는 AI 기술과 산업 현장 사이의 간극을 채우기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.

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