무엇을 발주할지
품절이 주문 손실로 이어지기 전에, 어떤 품목을 언제 다시 채워야 하는지.
제조 · 유통 · 물류
당신의 ERP 데이터를
이해하는 AI Agent.
주문, 재고, 구매, 생산, 정산 데이터는 복잡하게 얽혀 있습니다. 링크업인포텍은 그 위에서 동작하는 AI Agent를 설계합니다.
precision_manufacturing
단서는 ERP 안에 있습니다.
판단까지 수작업일 필요는 없습니다.
실무자는 메뉴를 열어가며 데이터를 비교합니다. Odoo AI Agent는 확인할 이슈를 먼저 요약하고 다음 행동을 추천합니다.
출고 지연 위험
아직 대응할 시간이 있을 때, 어떤 주문이 출고 지연될 가능성이 높은지.
문의 우선순위
긴급도와 영향도를 기준으로, 어떤 고객 문의를 먼저 처리해야 하는지.
재고 불균형
지금 여러 창고에 걸쳐 어떤 품목이 과잉 또는 부족 상태인지.
판단은 이미 데이터 안에 있습니다. Agent는 그것을 표면으로 끌어올릴 뿐입니다.
Linkup Infotech
역할마다 전담 에이전트,
당신의 업무에 능통합니다.
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Sales Agent
고객 이력 요약, 견적 초안, 리드 우선순위 추천.
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Inventory Agent
품절 위험, 과잉재고, 입출고 이상 탐지.
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Purchase Agent
발주 추천, 공급사 납기 리스크 분석.
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Manufacturing Agent
생산 지연 위험, 자재 부족 알림.
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Helpdesk Agent
문의 분류, 답변 초안, 긴급도 판단.
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Accounting Agent
미수금, 정산 누락, 월마감 체크.
업종에 맞춰 설계합니다.
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Manufacturing
- 주문량·재고·리드타임을 고려한 생산 계획
- 생산오더 기준 자재 부족 위험 알림
- 불량 이력 기반 품질 이슈 예측
- 지연 위험 주문 사전 알림
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유통
- 고객별 구매 이력 요약, 재구매 가능성 분석
- 과거 견적·판매 이력 기반 견적 초안
- 상품별 품절 위험, 과잉재고 후보
- 매출·수금·반품 이상 탐지
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물류
- 입고 지연, 수량 차이, 검수 이슈
- 출고 지연 가능 주문 알림
- 피킹 우선순위, 병목 구간 탐지
- 재고 불일치, 장기보관, 회전율 저하
작게 시작해, 성과로 확장합니다.
1. 업무 후보 선정
반복적이고 데이터 조회가 많은 업무부터 선정합니다.
2. 데이터 확인
Odoo 또는 기존 시스템의 데이터 품질을 확인합니다.
3. Agent 역할 정의
조회, 요약, 추천, 알림 중 무엇을 할지 정의합니다.
4. PoC 적용
특정 부서나 업무에 작게 적용합니다.
5. KPI 측정
처리시간, 오류율, 누락률, 응답시간을 비교합니다.
6. Operational Scale
성과가 검증되면 다른 부서와 업무로 확장합니다.
자주 묻는 질문.
AI Agent가 실제로 Odoo 안에서 업무를 처리하나요?
초기에는 조회·요약·추천·알림 중심으로 시작하고, 검증된 업무는 승인 절차를 거쳐 자동 실행까지 확장할 수 있습니다.
제조·유통·물류 중 어디에 가장 먼저 적용하는 게 좋나요?
데이터가 잘 쌓여 있고 반복 업무가 많은 영역부터 시작합니다: 재고, 고객지원, 견적, 구매, 정산.
기존에 Odoo를 사용하지 않아도 AI Agent를 도입할 수 있나요?
가능하지만 데이터가 분산되어 있으면 먼저 정리해야 합니다. Odoo가 업무 데이터를 통합하는 기반 역할을 합니다.
AI Agent 도입에 많은 개발이 필요한가요?
PoC로 작게 시작하는 것이 가장 좋습니다. 문의 요약, 재고 알림, 견적 초안처럼 효과가 빠른 업무부터 적용합니다.
보안상 민감한 데이터도 AI에 연결할 수 있나요?
권한, 접근 범위, 로그, 내부망/외부망 경계를 설계해야 합니다. 민감 데이터는 외부 LLM에 전달하지 않거나 내부·하이브리드 구조로 운영할 수 있습니다.
AI Agent가 가장 먼저
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업무 중 AI Agent가 가장 빠르게 성과를 낼 수 있는 영역을 찾아드립니다.