AI 솔루션 전문 기업 ㈜포인랩(대표 김창순)이 자동차 부품 제조업체를 위한 ‘재고 예측 기반 원자재 관리 최적화 솔루션’을 개발해 업계의 주목을 받고 있다. 이 솔루션은 AI 기술을 활용해 원자재 재고를 실시간 관리하고 생산 스케줄링을 자동화함으로써 제조업체의 생산성을 높이고 공정 효율성을 극대화한다.

포인랩은 그동안 비전 카메라를 활용한 품질·안전 관리, 에너지 관리, 예측 유지보수 등 다양한 AI 솔루션을 개발하며 기술력을 인정 받아왔다. 이러한 전문성을 바탕으로 지난 7월 경남테크노파크의 ‘수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 지원 사업’ AI 기술 공급사로 선정되어, 경남의 자동차 부품 제조업체 A사와 함께 솔루션 개발을 진행해왔다.

<그림1 = 포인랩의 자동차부품 원자재 관리 최적화 AI솔루션 개요>

A사는 원자재 수급과 생산 일정 조정에 어려움을 겪으며 재고 관리에서 빈번히 차질이 발생해왔다. 이를 해결하기 위해 포인랩은 AI 기반 공급망 관리 시스템을 구축했다. 이 시스템은 공정 데이터를 실시간 모니터링하며, 비전 카메라와 예측 모델을 통해 미래 재고 수요를 정확히 예측하고 생산 스케줄링을 자동화한다.

특히, 재고 부족이나 작업자 부재 등 예상치 못한 상황에서도 신속하게 대응할 수 있는 데이터 기반 의사결정 기능을 추가해 작업 시간을 단축하고 공정 중단을 방지하는 효과를 가져왔다. A사는 이 솔루션을 통해 생산성은 물론 공정 운영의 신뢰성과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대하며, 생산성이 약 5% 이상 증가할 것으로 전망하고 있다.

<그림2 = 포인랩이 개발한 자동차부품 원자재 관리 최적화 AI솔루션 이미지>

김창순 포인랩 대표는 “AI 기반 원자재 관리 솔루션은 제조업 공정의 생산성과 효율성을 크게 개선할 수 있는 혁신 기술”이라며, “더 많은 기업에 이 솔루션을 보급해 제조업의 디지털 전환을 앞당길 것”이라고 말했다.

한편, 포인랩이 참여한 ‘수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 지원 사업’은 정보통신산업진흥원(NIPA)이 전담하는 ‘제조업 AI 융합 기반 조성 사업’의 일환으로, 과학기술정보통신부와 경상남도의 예산 지원을 받아 2025년까지 2년간 진행된다. 이 사업은 지역 제조업계의 다양한 문제를 AI로 해결하고, 산업 전반에 디지털 전환을 촉진할 것으로 기대된다.

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