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B2B · 운영 업무

로컬 MVP

ERP AI Assistant

기존 ERP는 그대로. 반복 업무만 AI로.

ERP AI Assistant는 국내 중소 제조·유통 기업을 위해 개발 중인 B2B 업무 어시스턴트입니다. 로컬에서 테스트한 MVP는 샘플 주문·재고·납기 CSV 파일을 읽고, 공유 재고 배분과 납기 위험을 확인하며, 판단마다 근거를 Streamlit 화면에 보여 줍니다. 기존 ERP·데이터베이스 연결은 앞으로 고객사별 구축 단계에서 진행할 일이며, 이미 배포된 기능이 아닙니다.

비공개 데모 문의하기작동 방식

가상 데이터로 로컬 MVP를 테스트했습니다. 실제 Claude API 호출, 고객사 ERP 연동, 호스팅 데모는 아직 제공하지 않습니다.

예시 흐름도 — 제품 스크린샷이 아닙니다

한눈에 보기

단계
로컬 MVP 검증 완료 · 공개 배포 전
대상
국내 중소 제조업체, 유통업체, 운영 부서
작동하는 MVP
주문·재고·납기 CSV 분석, 규칙 기반 확인과 원본 근거
프로토타입
가상 샘플 데이터와 파일 업로드 흐름을 갖춘 로컬 Streamlit 화면
Claude
SDK 연동은 모의(mock) 테스트 완료, 실제 Claude API 호출은 아직 검증 전
도입 방식
고객사별 ERP, 파일, 업무 규칙에 맞춘 B2B 구축 예정
이용
시연은 문의 시 안내, 공개·호스팅 데모 없음

문제

기록은 ERP에 있습니다. 대조는 여전히 사람이 합니다.

ERP를 둘러싼 업무의 상당 부분은 ERP 밖에서 이루어집니다. 내보낸 데이터는 Excel에서 열고, 문서는 이메일로 들어오며, 누군가 이를 한 줄씩 대조합니다. 꼭 필요한 일이고, 매일 반복됩니다.

  • 내보낸 파일을 하나씩 열어 주문 수량과 재고를 대조하기
  • 주문이 납기를 맞추지 못한다는 사실을 뒤늦게 알게 되기
  • 발주서를 다시 입력하고 ERP 기록과 교차 확인하기
  • 같은 현황 보고서를 처음부터 다시 만들기

작동하는 로컬 MVP

이미 구현하고 테스트한 기능입니다.

아래 기능은 가상 샘플로 로컬에서 실행됩니다. 호스팅된 제품이나 고객사 ERP 연동이 아닙니다.

  • CSV 주문 확인

    샘플 주문, 재고, 납기일을 불러와 검증. 입력 오류는 분명하게 안내.

  • 공유 재고 배분

    일관된 순서로 여러 주문에 재고를 배분하고, 중복 계산 없이 부족분을 표시.

  • 납기 위험 검토

    규칙에 따라 주문을 정상, 재고 부족, 납기 위험, 검토 필요로 분류.

  • 추적 가능한 결과

    결과마다 원본 파일, 행 단위 값, 배분 단계, 판단 이유를 확인.

  • 로컬 분석 화면

    샘플 또는 업로드한 파일, 결과, 근거, 검토 대기 목록을 Streamlit 화면에서 확인.

작동 방식

흩어진 데이터에서 분명한 다음 단계로.

로컬 CSV 분석과 결정론적 규칙은 구현되어 있습니다. 흐름도에는 예정된 ERP 연결과 Claude 지원도 함께 표시되어 있으며, 이 부분은 아직 실제 환경에서 검증되지 않았습니다.

  1. ERP / 문서

    지금 있는 데이터에서 시작

    현재 로컬 MVP는 샘플 주문·재고·납기 CSV 파일을 읽습니다. ERP·데이터베이스 직접 연결은 고객사별 구축 단계에서 진행할 예정입니다.

    • ERP
    • 데이터베이스
    • Excel · CSV
    • 문서

  2. 업무 로직

    규칙은 코드로 실행

    수량, 재고 수준, 날짜, 그리고 귀사의 업무 규칙은 결정론적 코드가 계산하고 검증합니다. 같은 입력에는 항상 같은 결과가 나옵니다.

    • 수량
    • 재고
    • 날짜
    • 검증

  3. AI 지원

    AI가 읽고 설명

    질문, 문서, 설명을 위한 Claude SDK 연동은 구현과 모의(mock) 테스트를 마쳤습니다. 실제 Claude API 호출은 아직 검증되지 않았으며, 계산은 계속 코드가 맡습니다.

    • 문서
    • 질문
    • 설명
    • 요약

  4. 실행 가능한 결과

    분명한 다음 단계

    로컬 MVP는 근거를 추적할 수 있는 부족 재고 목록과 납기 위험 목록을 제공합니다. AI가 작성하는 요약과 후속 조치는 아직 실제 API 검증이 필요합니다.

    • 위험 목록
    • 요약
    • 후속 조치 초안

정확성

계산은 코드가. 설명은 AI가.

로컬 MVP는 수치를 코드로 계산합니다. 문서 읽기, 질문 답변, 결과 설명을 위한 Claude SDK 경로는 모의(mock) 테스트를 통과했지만, 실제 API로는 아직 검증되지 않았습니다.

코드

계산과 검증은 일반적인 결정론적 코드가 맡습니다.

  • 수량, 재고, 날짜
  • 업무 규칙과 검증
  • 같은 입력, 같은 결과

AI실제 API 검증 전

Claude SDK 연동은 구현과 모의(mock) 테스트를 마쳤고, 실제 API 사용은 검증을 앞두고 있습니다. 계산은 계속 코드가 맡습니다.

  • 질문·PDF 경로 모의(mock) 테스트 완료
  • 설명 출력은 검증 단계를 거침
  • 실제 모델 응답은 아직 테스트 전

활용 시나리오

현재 샘플 시나리오와 다음 단계.

  1. 납기 위험 검토 — 로컬 MVP

    확인이 필요한 주문을 묻고, 샘플 CSV 기반 주문·재고·납기 결과를 검토. 계산과 분류는 코드로 실행.

  2. 재고 부족 — 로컬 MVP

    공유 재고가 어떻게 배분되는지 추적하고, 부족한 주문과 원본 행을 확인.

  3. 발주서 PDF — 일부 검증

    가상 PDF를 보고, 수동으로 준비한 추출 테스트 값과 비교. Claude 기반 실제 문서 추출은 아직 검증되지 않음.

  4. Claude 지원 — 실제 테스트 전 연동

    질문, PDF 이해, 설명 문장을 위한 공식 Claude SDK 경로는 구현과 모의(mock) 테스트를 마침. 실제 API 응답과 품질은 아직 검증되지 않음.

도입

작동하는 로컬 프로토타입, 다음은 비공개 B2B 데모.

로컬 MVP는 전부 가상 데이터로 실행됩니다. 고객사의 ERP를 바꾸는 대신, 공통 제품 코어를 고객사별 기존 ERP 내보내기 파일, 데이터 매핑, 운영 규칙에 맞게 조정할 계획입니다. 시연은 문의하실 수 있지만, 고객사 배포, 외부 호스팅 데모, 운영 환경의 Claude 연동은 제공하지 않습니다.

비공개 데모 문의하기

로컬에서 사용 가능

  • Streamlit에서 규칙 기반 CSV 분석과 근거 확인
  • 전 과정을 다루는 가상 샘플과 기록된 로컬 화면 점검
  • Claude SDK 연동과 자동화된 모의(mock) 테스트

다음 검증 대상

  • 질문, PDF 추출, 설명을 위한 실제 Claude API 호출
  • 비공개 데모 제공 방식과 고객사별 도입 범위

제공하지 않음

  • 공개 SaaS, 셀프서비스 데모 또는 계정
  • 고객사 운영 환경의 ERP·데이터베이스 연결
  • 실제 Claude 기반 고객 서비스 또는 상용 배포
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