프리미엄 초콜릿 제조 · 유통사 회사 통합 ERP

프로젝트 개요

포스트잇과 카톡, 수십 개의 엑셀 시트로 돌리던 업무를 하나의 시스템으로 통합 연결

한 줄 요약

"발주는 포스트잇, 출퇴근은 종이, 급여는 매달 며칠씩 시트 작업."
20년 넘게 손맛으로 굴러온 제조·유통 현장을, 발주·생산·인사·급여·통계·디자인까지
end-to-end 전산화한 통합 ERP 구축 사례입니다.

핵심 성과

• 매달 며칠 걸리던 마감 작업을 검증 중심으로 전환해 급여·인사 업무 부담을 크게 줄였습니다.
• 연 1회 대작업이던 생산원가 계산을 월 단위 자동 마감 구조로 바꿨습니다.
• 포스트잇·카톡 발주를 단일 화면으로 통합해 배분과 재고 의사결정 속도를 높였습니다.
• 수기 종이 근태를 GPS 전산 기록으로 전환해 다거점 관리 정확도를 높였습니다.
• "질문 한 줄"로 조회 가능한 AI 분석 환경을 만들어 비전문가도 데이터를 바로 확인할 수 있게 했습니다.
• 면세점 발주를 위해 며칠을 작업하던 공문작업을 단 한번의 클릭으로 끝!

프로젝트 배경

C사는 오랜 역사를 가진 프리미엄 초콜릿·과자 제조사로, 공장에서 직접 생산한 제품을 면세점을 포함한 여러 채널로 유통합니다. 제품군이 많고 채널별 발주가 잦아 현장 운영 난도가 높은 구조였습니다.

문제는 핵심 업무가 사람의 손과 흩어진 문서에 의존했다는 점이었습니다. 발주는 카톡, 근태는 종이, 급여·원가는 엑셀 중심으로 운영되어 담당자 의존도가 매우 높았습니다.

WORKCHAIN은 이 흐름을 하나의 데이터 모델로 통합하고, 반복 업무는 자동화하며, 분석과 의사결정은 AI가 보조하는 구조로 재설계했습니다.

BEFORE — 무엇이 문제였나

• 발주가 메신저 안에 갇혀 있음: 면세점 발주 요청을 한눈에 보기 어려워 배분·재고 연결이 어려움.
• 출퇴근은 종이 기반 수기 관리: 집계/검증 시간이 길고 오류가 반복.
• 급여·인사는 월간 대형 수작업: 담당자가 시트를 오가며 며칠씩 계산.
• 생산원가는 연 1회 대공사: #REF!가 많은 엑셀 시트에 회사의 핵심 숫자가 묶여.
• 데이터 활용 장벽이 높음: 통계를 보려면 엑셀 가능한 담당자에게 요청해야 하고 추가 작업이 필요.

AFTER — WORKCHAIN이 만든 통합 구조

흩어진 업무를 SSOT(Single Source of Truth) 기반으로 묶고, 반복 작업은 자동화하며, 사람은 검증과 판단에 집중하도록 6개 모듈을 설계했습니다.

01. 면세점 발주 자동 배분

Before: 포스트잇·카톡 발주를 담당자가 수동 취합
After: 재고/입고 데이터를 기준으로 매장별 요청량 자동 배분

• 박스/입수 단위 환산, 엑셀 다운로드, 자동 배분 버튼을 한 화면에서 처리
• 매장별 잔량과 요청량을 동시에 보여 즉시 의사결정 가능

02. GPS 기반 출퇴근 전산화

Before: 종이 근무표 수기 관리
After: 위치+시각 기반 출퇴근 데이터 자동 기록

• 다거점 근태를 실시간으로 집계
• 근태 데이터가 급여 계산으로 바로 연결되어 누락/중복 감소

03. 급여 자동화 및 인사 데이터 통합

Before: 월말마다 시트 간 수동 계산
After: 근태·인사 기준으로 급여 자동 산출

• 직원정보·연봉·시급·급여내역을 한 시스템에서 관리
• 담당자 업무가 계산에서 검증 중심으로 전환

04. BOM 기반 생산원가 월 마감

Before: 생산일보 수기 누적 + 연 1회 장기 원가 계산
After: 생산일보 입력 시 BOM/공정/인건비가 자동 집계되어 월 단위 마감

• 기간별 생산액·인건비·공정별 생산현황 즉시 조회
• "1년에 한 번 큰일"을 "매월 닫히는 장부"로 전환

05. AI 기반 데이터 통계·분석

Before: 엑셀 가능자에게 요청해야만 통계 확인 가능
After: 자연어 질의 + 시각 분석 화면으로 즉시 확인

• "올해 월별 판매량 상위 10개" 같은 질문에 표 형태로 즉답
• 출고/판매 추이, 전월 대비, 면세점별 비교를 바로 탐색

06. AI 에이전트 기반 패키징 디자인

Before: 외주/수작업 위주, 과거 자산 재활용 어려움
After: 브랜드 헤리티지를 학습한 AI 에이전트가 신규 시안 생성

• 과거 디자인 자산과 생성안을 함께 관리하고 중요도를 평가
• 브랜드 톤을 유지하면서 시안 제작 속도 향상

기술 스택 & 아키텍처

• Frontend: React Router 7 · TypeScript
• Backend/DB: Supabase (PostgreSQL · pgvector · RLS · Materialized View · Trigger)
• Infra: Vercel
• Automation: n8n (발주·데이터 파이프라인 자동화)
• AI: Vercel AI SDK · RAG(내부 데이터 질의) · AI Agent(디자인 생성)
• 원칙: 단일 데이터 모델(SSOT) · 반복업무 자동화 · 사람 중심 검증

임팩트 요약

이 프로젝트의 본질은 단순히 엑셀을 앱으로 바꾼 것이 아닙니다.
회사 운영이 특정 담당자에게 묶이지 않는 구조를 만든 것입니다.

발주·근태·급여·원가·통계·디자인이 하나의 데이터 위에서 연결되면서, 사람은 반복 작업이 아니라 판단이 필요한 일에 집중하게 되었습니다.

다음 사례도 준비 중입니다

현재 다른 업종 사례도 계속 정리하고 있습니다.
홈과 사례 목록에서 "사례를 열심히 작성하고 있습니다" 섹션으로 추가 공개 예정 항목을 확인하실 수 있습니다.