한눈에 보는 핵심 인사이트 케이블 제조 전문기업 한미전선은 국내외 영업 확대로 제품·고객·수주 데이터가 늘어나면서, ERP에 축적된 데이터를 신속하게 분석하고 Action Item까지 추천받을 수 있는 체계를 필요로 했습니다. SK AX는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime과 AgentCore Memory, Bedrock 관리형 LLM을 중심으로 AWS Native 기반 Agentic AI 분석 환경을 구축했습니다. 에이전트는 서버리스로 배포하고, 대화 맥락은 관리형 메모리로 관리하며, 모델 호출은 IAM 기반 접근 제어 안에서 이루어지도록 설계했습니다. 그 결과 전용 ERP 챗봇 서비스 AI Assistant를 통해 경영진과 실무자가 같은 데이터를 자연어로 확인하는 업무 체계가 마련됐습니다.

 

데이터 기반 의사결정으로 나아가는 한미전선의 전환

 

 

한미전선 주식회사는 충북진천 본사와 서울사무소를 기반으로 국내외 고객에게 고품질 케이블 제품과 서비스를 제공하는 케이블 제조 전문기업입니다. 국가기간산업 발전과 업계 성장을 선도해 온 한미전선은 ERP 데이터를 기반으로 한 Agentic AI를 도입해, 수주와 매출, 미발주, 할인율 등 주요 업무 데이터를 체계적으로 분석하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 제조·영업 환경으로의 전환을 추진하고 있습니다.

 

Challenges: 데이터 증가에 대응하는 분석 체계와 운영 방식

 

 

첫 번째 과제는 분석 속도였습니다. 국내외 영업이 확대되고 제품·고객·수주 데이터가 늘어나면서, ERP에 축적된 업무 데이터를 보다 신속하고 체계적으로 분석할 필요가 커졌습니다. 현황을 조회하는 수준을 넘어, 데이터에서 읽어낸 이슈를 바탕으로 다음 행동인 Action Item까지 추천하는 Agentic AI가 요구됐습니다.

두 번째 과제는 시스템 운영 방식이었습니다. AI 분석 환경을 새로 들이면서 운영 부담까지 함께 늘어난다면 도입 효과가 반감됩니다. 한미전선은 안정적인 운영과 관리 효율성을 함께 검토한 끝에, 운영 관리 포인트가 상대적으로 많은 On-Premises 방식보다 확장성과 관리 편의성이 높은 AWS Cloud 기반 도입을 결정했습니다. AI를 어떻게 도입할지보다 AI를 오래 안정적으로 운영할 구조를 먼저 정한 판단이었습니다.

 

Solutions: AWS Native 서비스로 구성한 Agentic AI 분석 환경

 

 

SK AX는 직접 구축하고 관리해야 하는 요소를 최소화하는 것을 설계 원칙으로 삼아, AWS 관리형 서비스를 중심으로 환경을 구성했습니다.

■ 서버리스 기반 에이전트 배포와 운영

에이전트 실행 환경은 Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 기반으로 서버리스 방식으로 배포·운영합니다. CI/CD를 연계해 배포를 자동화하면서, 배포마다 수작업으로 관여해야 하는 부담과 고정 서버 용량을 미리 확보해야 하는 부담을 함께 줄였습니다.

■ 관리형 메모리 기반 대화 맥락 관리

에이전트가 업무에 쓰이려면 앞선 대화를 기억해야 합니다. Amazon Bedrock AgentCore Memory의 관리형 메모리 기능을 활용해, 별도 저장소를 구축하는 부담 없이 대화 이력과 업무 맥락을 효율적으로 관리합니다.

■ IAM 접근 제어 안에서의 모델 호출

ERP 데이터는 기업의 핵심 경영 정보인 만큼 모델 호출 경로 자체가 통제 범위 안에 있어야 합니다. Amazon Bedrock의 관리형 LLM 서비스를 활용해 IAM 기반 접근 제어와 AWS 보안 체계 안에서 모델을 호출하도록 구현했습니다. 사용자 인증은 Amazon Cognito의 ID·비밀번호와 MFA를 거치고, 발급된 토큰은 API Gateway와 Lambda에서 검증한 뒤 승인된 요청만 실행 환경으로 전달됩니다. 분석 요청 단위는 DynamoDB에서 추적하고, AgentCore Runtime의 실행 로그는 CloudWatch Logs로 연동해 중앙에서 확인합니다.

■ 자연어로 ERP를 묻는 AI Assistant

이 환경 위에서 한미전선 전용 ERP 챗봇 서비스 AI Assistant가 동작합니다. 담당자는 조회 조건을 설정하거나 데이터를 추출할 필요 없이, 수주 현황과 매출 추이, 미발주 건, 할인율 분포 같은 데이터를 평소 쓰는 말로 질의하고 결과를 바로 확인합니다. 분석 결과는 DynamoDB에 저장해 이후 챗봇 질의 시 RAG 데이터로 활용하며, 한 번 수행한 분석이 다음 질문에 답하기 위한 근거로 다시 쓰이는 구조입니다.

 

Benefits: 운영 효율과 의사결정 속도의 동시 확보

 

AWS Native Managed·PaaS 서비스를 중심으로 Agentic AI를 구축하면서 인프라 운영과 유지관리 부담을 최소화하고 시스템 운영 효율성을 높였습니다. AI를 도입하면서 운영 조직의 일이 늘어나는 부작용을 구조적으로 피한 것입니다.

ERP 데이터를 Agentic AI 기반으로 분석해 주요 현황과 리스크를 자동으로 도출하면서, 경영진과 실무자가 데이터를 기반으로 보다 빠르고 정확하게 판단할 수 있는 체계도 마련됐습니다. 대량의 복잡한 ERP 데이터를 자연어로 질의·분석하고 담당자별 성과와 주요 이슈를 직관적으로 확인하게 되면서, 업무 생산성과 분석 품질이 함께 향상됐습니다.

 

SK AX와 함께하는 Agentic AI 전환

 

에이전트를 만드는 일과 에이전트를 오래 운영하는 일은 다른 문제입니다. 한미전선 사례는 처음부터 운영을 전제로 아키텍처를 선택했을 때 AI가 실제 업무에 안착한다는 점을 보여줍니다.
SK AX는 AWS AI Competency의 전 영역인 Generative AI와 Agentic AI에서 모두 구축 역량을 검증받은 파트너로서, 환경 진단부터 데이터를 AI 서비스로 연결하는 설계·구축, 이후 운영까지 단절 없이 지원합니다. ERP에 쌓인 데이터를 실제 판단의 근거로 바꿀 준비가 되셨다면, 지금 SK AX와 시작해 보세요.

 

[FAQ]

 

Q1. ERP Agentic AI는 기존 ERP 리포트나 BI 도구와 무엇이 다른가요?

기존 리포트나 BI 도구는 미리 정의된 화면과 지표를 조회하는 방식이라, 새로운 질문이 생기면 데이터 추출과 가공 과정이 별도로 필요합니다. ERP Agentic AI는 자연어 질의를 그대로 받아 필요한 데이터를 분석하고 결과를 제시하며, 앞선 대화의 맥락을 이어받아 후속 질문에도 답합니다. 현황 조회를 넘어 주요 리스크를 자동으로 도출하고 다음 행동을 제안하는 것까지 범위에 포함됩니다.

 

Q2. 한미전선이 On-Premises 대신 AWS Cloud를 선택한 이유는 무엇인가요?

시스템의 안정적인 운영과 관리 효율성을 함께 고려한 결과입니다. On-Premises 방식은 서버와 인프라를 직접 관리해야 해 운영 관리 포인트가 상대적으로 많습니다. AWS Cloud 기반 구성은 확장성과 관리 편의성이 높아 사용량 변화에 유연하게 대응하면서 운영 부담을 낮출 수 있습니다.

 

Q3. 기업의 핵심 데이터를 AI가 다루는데 보안은 어떻게 확보하나요?

접근 경로와 권한을 단계별로 통제합니다. 사용자 인증은 Amazon Cognito의 ID·비밀번호와 MFA를 거치고, 발급된 토큰을 API Gateway와 Lambda에서 검증해 승인된 요청만 에이전트 실행 환경으로 전달합니다. 모델 호출은 Amazon Bedrock의 관리형 LLM 서비스를 통해 IAM 기반 접근 제어와 AWS 보안 체계 안에서 이루어지며, 실행 로그는 CloudWatch Logs로 중앙에서 추적해 문제 발생 시 원인을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

 

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