Middle Office의 작업일보 집계·검증·보고 업무를 자동화하고, 현장관리자의 공정 분석·리스크 예측을 지원하여 현장의 공사기간 단축을 기여합니다.
2,506h 수작업 → 351h AI 자동화
이 과제는 단순히 현장의 보고 업무를 줄이는 자동화가 아닙니다.
현장 엔지니어가 수행하는 업무 중 AI로 대체 가능한 Middle Office 레이어를 제거하고,
그 인력을 Front Office 본연의 역할(공정 판단 · 발주처 협상 · 리스크 실행)로 재배치함으로써 조직의 일하는 방식을 구조적으로 전환합니다.
Middle Office 인력 = Agent 오케스트레이터로 업스킬링하여, Front Office 역할을 더 명확히 하고 조직 구조적 AX 를 실현합니다.
"없앤다"는 프레이밍은 저항을 부르지만 — "직접 AI 와 일하는 구조로 전환"은 가능성을 엽니다.
BP 100개사 이메일·카카오톡·SNS로 분산 수신. 수기 복붙·집계에 담당자 1~3명 전일 투입.
Daily·Weekly·Monthly Report, S-Curve 등 동일 데이터를 매번 PPT·Excel에 수기 기입.
PM 경험칙으로 판단. 주간 회의 후 이상 인지 시 이미 만회 불가 구간 진입.
6개 현장에서 완전히 동일한 Middle Office 프로세스 반복. 구조적 해결 없이 개인 노력으로 대응 중.
담당자 1~3명이 전일 매달리던 취합·보고·분석 사이클을 7개 Agent의 업무로 대체하고,
담당자의 역할이 보고서 작성자 에서 의사결정자 로 전환됩니다.
시스템으로는 대체 불가능한 사람이 필요한 판단·해석 영역을 아래 세 가지 CORE AI가 직접 수행합니다.
협력사가 작성한 작업 내용의 문맥을 파악하여 의미 기반으로 WBS 에 자동 연결합니다. AI 가 신규 발생 작업에 대해 평균 정확도 약 92% 로 매핑하면, 사람은 확신도 낮은 8%의 작업 건만 검토하면 됩니다.
현장의 금일 Productivity와 Impact를 기준으로 4분면 (정상·주의·위험) 으로 진단하여, 현장관리자는 별도 분석 작업 없이 위험 항목에 대해 빠르게 조치하여 현장 공사 기간 단축에 보다 집중하여 수행할 수 있습니다.
생산성을 기반하여 최적화 가능한 공사기간을 제시하고, 과거 작업 패턴을 분석하여 유사 만회 시나리오와 Catch-up Plan을 사전에 제시합니다. 현장관리자는 문제 해결에만 집중하면 됩니다.
사업 내 전수 조사 결과 Activity 321개 데이터를 재구성하여 산출하였으며, 검토 시간, 공사 기간 단축, 업무시간 절감, 재배치 인원 확보를 제공하는 현장 최적화 Agent 입니다.
D+2~3일 후 보고 → 당일 보고
보고 가속 + D-14 탐지 + 만회 조기 착수
2,506h → 351h · 대체율 86%
2,155h ÷ 140h/명 기준
보고 가속만으로 현장 1개당 공사 기간 단축 3~5일 직접 기여
지연의 50~70% 가 2주 전 탐지 시 예방 가능
월 15~30일분 현장 손실 제거 (자재 부족 대기 월 5~10건 × 3일)
보고 업무 해방 인력 재배치로 공정 품질 5~10% 간접 개선
6개 Hi-tech 현장 Activity 전수 조사 기준, 월간 2,506h → 351h · 평균 대체율 86%.
| 현장 / 팀 | 주요 Pain 업무 | 현재 월간 | AI 전환 후 | 대체율 | 잔여 업무 |
|---|---|---|---|---|---|
| Y-1 Ph-1 OBL | 작업일보 취합 (400h) + QSR (200h) + PSR (160h) + 주간회의 (80h) | 967h | ~97h | 90% | 이상치 확인, 발주처 협의 |
| Indiana Fab HAC | CWP Forecast (96h) + Daily 취합 (32h) + Progress Report (64h) + 자재 예측 (70h) | 410h | ~82h | 80% | EVMS 분석 검토 |
| P&T 3 증축 | 작업일보 (88h) + W/M Report (100h) + 공정률 (45h) + 생산성 분석 (20h) | 296h | ~41h | 85% | 발주처 승인 대응 |
| M15X OBL & PT7 | Weekly Progress (100h) + 공정계획 (60h) + History 분석 (31h) | 286h | ~40h | 85% | Critical Path 판단 |
| Y-1 Ph-1 IBL | 일일 집계 (48h) + 공정원가 관리 (40h) + PJT 현황 점검 (60h) | 288h | ~40h | 85% | 안전 관리 판단 |
| 청주 M15X IBL | 생산성·공정률 관리 (75h) + Forecasting (20h) + Daily Report (24h) | 259h | ~36h | 80% | 근로자 등급 판단 |
| 합계 | 2,506h/월 | ~351h/월 | 86% | 절감 2,155h/월 | |
절감된 업무 시간을 FTE 15.4명 으로 환산 — 신규 충원 없이 Front Office 인력 확보.
| 현장 | 절감 FTE | 재배치 활용 방향 |
|---|---|---|
| Y-1 Ph-1 OBL | 5.9명 | Front Office 강화 (공정 판단·발주처 협의) |
| Indiana Fab HAC | 2.5명 | 해외 현장 Front 역량 보강 |
| P&T 3 증축 | 1.8명 | Hi-tech 신규 현장 투입 |
| M15X OBL & PT7 | 1.7명 | Hi-tech 신규 현장 투입 |
| Y-1 Ph-1 IBL | 1.8명 | Hi-tech 신규 현장 투입 |
| 청주 M15X IBL | 1.6명 | Hi-tech 신규 현장 투입 |
| 합계 | FTE 15.4명 | 신규 충원 없이 Front Office 배치 인원 확보 |
※ FTE (Full-Time Equivalent, 전일제 환산 인원) — 절감된 업무 시간을 1인 월 표준 근무 140h 로 나눠 환산한 인력 규모
현장별 양식엔 노드 교체로 즉시 대응. 동일 Agent 는 모든 사업 프로덕트에 그대로 적용. 시공의 학습은 설계·구매 영역까지 확장되어 EPC value chain 전반의 공사 기간 단축으로 이어집니다.
유지보수가 간편한 LangGraph 기술로 설계하여 현장마다 다른 작업일보 양식에 Parser·Exporter 같은 일부 노드만 교체하면 그 현장에 맞춰 즉시 동작.
작업일보와 생산성 분석은 현장 종류와 무관한 공통 업무로 Hi-tech 에서 검증한 동일 Agent 를 모든 사업 프로덕트에 그대로 적용.
CPIA는 시공(P) 단계의 최적화를 지향하고 있으나, 누적 데이터·패턴을 설계(R)과 구매/조달(S) 단계로 확장해 예측 가능성을 높히고, 전체 EPC value chain 의 공사 기간 단축 레버 확보.
사람 손을 떠나 작업일보 취합 · 진도 보고 · 만회 계획 수립을 이제는 7개의 Agent 가 수행함으로써, 현장을 최적화 해나가고 운영 구조를 변화시키는 첫걸음이 될 것입니다.
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