기존 ERP·MES와 AI 연동, 데이터 흐름 설계 5단계
- AI가 원본 ERP·MES에 직접 쓰지 않도록 흐름을 나눕니다.
- 업무 용어와 코드, 시간 기준부터 맞춰야 합니다.
- 조회에서 시작해 승인된 쓰기로 단계적으로 확장합니다.
기존 ERP·MES와 AI를 연동할 때는 AI가 데이터베이스에 바로 접속하게 하기보다, 업무 시스템 → 연동 계층 → 검증·권한 처리 → AI → 사람의 확인 순서로 흐름을 설계하는 것이 출발점입니다. 조회와 데이터 변경 경로를 분리하고, 어느 시스템이 기준 데이터의 원본인지 정하면 오류가 생겼을 때 원인을 추적하기 쉬워집니다.
먼저 정할 것은 데이터의 출처와 흐름입니다
시스템마다 기준 데이터의 주인을 지정합니다
ERP는 품목·거래처·재고·주문 같은 경영 데이터를, MES는 작업지시·공정실적·LOT·불량 등 현장 데이터를 주로 관리할 수 있습니다. 다만 실제 역할은 회사마다 다르므로 시스템 이름만 보고 단정하면 안 됩니다. 예를 들어 생산실적은 MES, 회계상 재고 금액은 ERP가 기준일 수 있습니다. 항목별로 원본 시스템, 갱신 주체, 갱신 시점, 담당자를 기록하고, 같은 항목이 양쪽에 있을 때 어느 쪽을 우선할지 합의하세요.
AI에 필요한 범위만 전달합니다
모든 테이블을 AI에 열어 주지 말고, 질문에 답하는 데 필요한 필드와 업무 규칙만 중간 계층에서 제공하세요. 연동 계층은 API(시스템 간 요청·응답 규격), 읽기 전용 뷰, 메시지 큐 등 환경에 맞는 방식으로 구성할 수 있습니다. API나 변경 이벤트를 지원하지 않는 구형 시스템은 배치 파일이나 승인된 추출 뷰부터 검토하고, 운영 DB에 직접 쿼리하는 방식은 부하와 권한 위험을 먼저 확인해야 합니다.
설계 원칙: AI가 만든 답변은 업무 데이터의 원본이 아닙니다. 원본 시스템, 조회 시각, 적용한 기준을 함께 남겨 답변을 검증할 수 있게 하세요.
연동 방식을 업무 속도와 데이터 양에 맞춥니다
모든 데이터에 실시간 연결이 필요한 것은 아닙니다. 생산 현황 알림처럼 변화에 빠르게 반응해야 하는 업무와 월간 원가 분석처럼 일정 시점에 모아 계산해도 되는 업무를 구분하세요. 이벤트 기반 방식은 시스템에서 발생한 변경을 전달하고, 배치 방식은 정해진 간격으로 데이터를 모읍니다. 이벤트 방식은 구성 요소를 느슨하게 연결하고 빠른 반응을 지원하지만, 시스템 간 데이터가 잠시 다를 수 있으므로 최종 일치 시점과 재처리 방법을 정해야 합니다. 배치 방식은 대량 정리에 유리하지만 데이터가 갱신된 시각을 사용자에게 알려야 합니다. Microsoft의 [이벤트 기반 아키텍처 설명](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/architecture-styles/event-driven)과 [기업 시스템 연동 참조 구조](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/enterprise-integration/basic-enterprise-integration)는 이러한 선택지를 이해하는 데 참고할 수 있습니다.
| 업무 유형 | 권장 흐름 예시 | 설계 확인점 |
|---|---|---|
| 재고·납기 조회 | 요청 시 API 또는 읽기 뷰 조회 | 조회 시각, 사업장·창고 범위 |
| 생산·품질 알림 | 변경 이벤트 또는 짧은 주기 수집 | 중복 이벤트, 지연·재처리 |
| 월간 집계·분석 | 예약 배치로 분석용 저장소 적재 | 마감 기준, 누락 건 대조 |
| 주문·발주 등록 | AI 초안 → 검증 → 사람 승인 → 시스템 반영 | 권한, 중복 방지, 취소·정정 |
기존 ERP·MES 연동 데이터 흐름 설계 5단계
1단계: 업무 질문과 완료 기준을 정합니다
“AI를 붙인다” 대신 “담당자가 매일 확인하는 미출하 주문을 사업장과 납기 기준으로 모아 보여준다”처럼 업무를 구체화하세요. 질문의 사용자, 필요한 필드, 허용 지연 시간, 예외 상황, 성공 여부를 판단할 기준을 정리합니다. 첫 적용은 결과를 사람이 쉽게 대조할 수 있는 조회·요약 업무가 적합합니다.
2단계: 데이터 항목과 코드를 대조합니다
ERP와 MES의 품목 코드, 단위, 창고, 사업장, 시간대, 상태값을 비교해 공통 용어 사전을 만듭니다. 예를 들어 한 시스템의 ‘완료’가 생산 완료인지 출하 완료인지 정의해야 합니다. 단위 환산, 코드 매핑, 결측값 처리 규칙도 이 단계에서 정하고, 원본 값과 변환 값을 함께 기록해 결과를 역추적할 수 있게 하세요.
3단계: 연결 경로와 갱신 주기를 선택합니다
가능하면 기존 시스템이 제공하는 공식 API나 읽기 전용 복제본을 우선 검토합니다. 변경 이벤트가 가능하면 메시지 큐로 전달하고, 지원하지 않으면 승인된 배치 추출을 고려하세요. CDC(변경 데이터 캡처)는 데이터베이스의 변경 내역을 읽어 전달하는 방식입니다. 어떤 방식을 선택하든 장애 후 재처리, 데이터 중복, 순서가 바뀐 이벤트를 처리하는 방법을 함께 설계해야 합니다.
4단계: 권한과 AI 입력·출력 검증을 구성합니다
사용자별 접근 범위를 연동 계층에서 먼저 확인하고, 모델에는 필요한 최소 데이터만 전달하세요. 개인정보나 영업상 민감 정보는 마스킹·제외 기준을 정합니다. AI의 자연어 요청을 허용된 조회 기능으로 변환하고, 결과는 필드·단위·기간·출처를 검증한 뒤 응답하게 합니다. AI가 임의 SQL을 만들거나 시스템 계정 권한을 그대로 사용하는 구조는 피하고, 호출 기록과 거부 기록을 남기세요.
5단계: 읽기에서 시작해 승인된 쓰기로 확장합니다
초기에는 조회 전용으로 운영해 기존 화면이나 정산 결과와 대조합니다. 정확도와 예외 처리 방식이 확인된 뒤에만 등록 기능을 추가하세요. 쓰기 요청은 입력값 검증, 미리보기, 담당자 승인, 실행, 결과 확인의 순서로 설계합니다. 재시도 때 같은 주문이 두 번 생성되지 않도록 고유 요청 ID를 사용하고, 실패 시 취소·정정 절차와 담당자를 정합니다.
- 조회 전용으로 연결해 대상 업무와 데이터 범위를 제한합니다.
- 샘플 질문과 과거 처리 결과로 답변·누락·지연을 대조합니다.
- 권한별 테스트와 장애·중복·잘못된 값 시나리오를 확인합니다.
- 승인 절차를 갖춘 단일 쓰기 업무부터 제한적으로 적용합니다.
- 오류율과 처리 시간을 점검하고 범위 확장 여부를 결정합니다.
운영 전 반드시 정할 안전장치
AI 연동의 품질은 모델뿐 아니라 데이터의 정의와 운영 통제에 좌우됩니다. 답변에는 원본 시스템과 기준 시각을 표시하고, 숫자에는 단위와 집계 범위를 붙이세요. 사용자가 질문을 잘못 표현했거나 데이터가 불완전하면 추측해 채우지 말고 확인이 필요하다고 안내하도록 설계합니다.
- 접근 통제: 사용자·역할·사업장에 따라 조회 가능한 데이터 범위를 제한합니다.
- 감사 기록: 요청자, 사용한 기능, 조회 조건, 결과 시각, 승인자와 실행 결과를 보관합니다.
- 장애 대응: 연결 중단·지연·잘못된 응답 때 재시도와 중단 기준, 담당자 알림을 정합니다.
- 변경 관리: ERP·MES 필드나 코드가 바뀔 때 매핑 검증과 배포 승인을 거치게 합니다.
쓰기 기능은 읽기 기능과 같은 권한으로 열지 마세요. 등록·수정은 미리보기와 사람 승인을 거치고, 실행 결과를 원본 시스템에서 다시 확인할 수 있어야 합니다.
설계를 검토하는 마지막 체크리스트
시범 적용 전에 아래 질문에 답할 수 있는지 확인하세요. 답이 정해지지 않은 항목은 구현 전에 담당 부서와 기준을 합의해야 운영 중 책임 공백을 줄일 수 있습니다.
- 각 데이터 항목의 원본 시스템과 기준 시각이 명확한가요?
- 코드·단위·사업장·상태값의 변환 규칙이 문서화됐나요?
- 조회와 쓰기 권한, 사용자별 데이터 범위가 분리됐나요?
- 중복·지연·누락·재처리와 취소 상황을 시험했나요?
- AI 답변의 근거와 시스템 반영 이력을 추적할 수 있나요?
자주 묻는 질문
Q. ERP나 MES를 교체해야 AI를 연결할 수 있나요?
반드시 교체해야 하는 것은 아닙니다. 기존 시스템이 제공하는 API, 승인된 데이터 뷰, 파일 추출, 이벤트 전달 등 가능한 연결 경로를 먼저 확인하세요. 구형 시스템은 연결 방식에 제약이 있을 수 있어 보안과 운영 부하를 함께 검토해야 합니다.
Q. AI가 ERP·MES 데이터베이스를 직접 조회해도 되나요?
운영 데이터베이스에 모델이 직접 접속하는 구조는 권한 범위와 부하, 기록 관리가 어려워질 수 있습니다. 중간 계층에서 허용된 조회만 제공하고, 읽기 전용 계정이나 복제 데이터를 활용할 수 있는지 검토하는 편이 안전합니다.
Q. 실시간 연동과 배치 연동 중 무엇을 선택해야 하나요?
업무가 허용하는 데이터 지연과 변경 빈도, 데이터 양에 따라 선택합니다. 긴급 알림은 이벤트나 짧은 주기 수집이 맞을 수 있고, 정기 집계는 배치가 더 단순할 수 있습니다. 방식과 함께 사용자에게 보여줄 갱신 시각도 정하세요.
Q. AI가 발주나 생산실적을 자동 등록하게 해도 될까요?
처음부터 자동 등록을 허용하기보다 조회와 초안 생성부터 검증하세요. 쓰기를 도입한다면 허용 기능을 제한하고, 값 검증·중복 방지·담당자 승인·실행 결과 확인·정정 절차를 마련해야 합니다.
