납기 위험 2건
- DEMO-S-001 공연장 종합안내판D-1
- DEMO-G-001 메인 무대사인D-2
- 이달 누계 납기 준수율96.4% · 목표 95%
재발 원인 1건 발견
- 지난달 클레임 중 발열체 계열44%
- LOT-2410-B7 집중31%
- 먼저 찾아갈 고위험 고객98명
내일 코스 5곳
- 적재603 / 900kg
- 고객 희망 시간창5곳 모두 충족
- VRP 코스 평균 이동거리30.0 → 25.5km
직원 질문에 답함
연차는 며칠 나오나요?
1년간 8할 이상 출근하면 15일, 3년 이상 근속하면 2년마다 1일씩 늘어 최대 25일입니다.
취업규칙 제14조
오늘 볼 신호 3건
- 예방 A/S 비율13% · 목표 20%
- VRP 코스 이동거리−15%
- 작업공수96h · 목표 74h
Let’s Work Wonders!
에이전트와 함께 일하는
공장의 하루
원더스랩은 ERP·엑셀·상담 기록을 연결하고, 공장의 구역마다 일을 맡는 AI 에이전트를 만듭니다. 스크롤하면 아침 7시부터 저녁 6시까지, 이 공장에서 에이전트가 한 일과 사람이 내린 결정이 차례로 펼쳐집니다.
건물을 누르면 그 시간으로 이동합니다.
07:30출고장 · 수주·납기 에이전트
출근 전,
납기 위험 브리핑이 먼저 도착합니다
밤사이 ERP 발주와 제작·출고 현황을 대조해, 납기가 위험한 발주와 그 이유를 아침 브리핑으로 보냅니다.
영업팀이 고객 일정 조율 여부를 정합니다
납기 위험 2건
실제 화면 (새 창에서 열림)- DEMO-S-001 공연장 종합안내판D-1
- DEMO-G-001 메인 무대사인D-2
- 이달 누계 납기 준수율96.4% · 목표 95%
09:10자재창고 · 자재·발주 에이전트
부족한 자재를
미리 발주 제안합니다
재고와 거래처 납기, 제작 일정을 보고 무엇을 언제 얼마나 주문할지 먼저 정리해 올립니다.
구매 담당이 발주를 승인합니다
발주 제안 2건
실제 화면 (새 창에서 열림)- 각파이프 30각 스텐 40EA10/22 긴급
- SMPS 24V 400W 12EA10/20
10:40A/S 센터 · A/S·예지보전 에이전트
같은 고장이 반복되는
이유를 찾아냅니다
고장 이력과 판매·LOT 이력을 엮어 재발 원인을 찾고, 먼저 찾아갈 고객과 담당 기사를 정합니다.
A/S 관리자가 배정을 확정합니다
재발 원인 1건 발견
실제 화면 (새 창에서 열림)- 지난달 클레임 중 발열체 계열44%
- LOT-2410-B7 집중31%
- 먼저 찾아갈 고위험 고객98명
13:20배송센터 · 배송 최적화 에이전트
내일 배송 코스를
약속 시간에 맞춰 짭니다
적재 상한과 고객 희망 시간, 담당 권역을 지키는 방문 순서를 계산하고, 배송 담당이 확정하면 기사 앱으로 보냅니다.
배송 담당이 코스를 확정합니다
내일 코스 5곳
실제 화면 (새 창에서 열림)- 적재603 / 900kg
- 고객 희망 시간창5곳 모두 충족
- VRP 코스 평균 이동거리30.0 → 25.5km
15:00사무동 · 사내 지식 에이전트
규정 질문에
근거 조항으로 답합니다
직원이 묻는 규정과 작업표준에 근거 조항을 붙여 답하고, 답하지 못한 질문은 문서 보강 목록에 올립니다.
담당 부서가 빠진 문서를 보강합니다
직원 질문에 답함
실제 화면 (새 창에서 열림)연차는 며칠 나오나요?
1년간 8할 이상 출근하면 15일, 3년 이상 근속하면 2년마다 1일씩 늘어 최대 25일입니다.
취업규칙 제14조
18:00관제실 · 경영 인사이트 에이전트
하루의 신호를
경영 언어로 정리합니다
고객응대·A/S·재고·배송·매출 KPI를 비교해, 경영진이 봐야 할 신호만 골라 보고합니다.
경영진이 개선 과제를 고릅니다
오늘 볼 신호 3건
실제 화면 (새 창에서 열림)- 예방 A/S 비율13% · 목표 20%
- VRP 코스 이동거리−15%
- 작업공수96h · 목표 74h
에이전트별로 다시 보기
하루 동안 일한 여섯 에이전트가 어떤 데이터를 읽고 누구에게 결과를 넘기는지 한눈에 봅니다. 에이전트를 고르면 그 시간에 한 일과 실제 운영 화면이 나옵니다.
연결하는 데이터
- ERP 수주·발주
- 생산·출고 현황
- 자재·거래처
- 상담 녹취·VoC
- A/S·LOT 이력
- 사내 규정·표준서
AI 에이전트
결과를 받는 사람
- 영업·생산팀
- 구매팀
- A/S팀
- 배송 기사
- 전 임직원
- 경영진
07:30출고장
오늘 한 일
밤사이 ERP 발주와 제작·출고 현황을 대조해, 납기가 위험한 발주와 그 이유를 아침 브리핑으로 보냅니다.
영업팀이 고객 일정 조율 여부를 정합니다
읽는 데이터
- ERP 발주
- 제작·출고 현황
- 하차 일정
만드는 결과
- 납기 위험 목록
- AI 일일 브리핑
실제 화면
AI 예측 브리핑데모에서 보기 ↗에이전트 하나로
시작합니다
가장 시간이 많이 드는 업무 하나로 시작해 효과를 확인하고, 같은 데이터 위에 에이전트를 더합니다.
맞춤 구축
업무와 요구사항을 분석해 우리 공장만의 AI 업무 시스템을 기획하고 구축합니다.
데이터·시스템 연결, 기업별 업무 기준 반영
표준 제품
검증된 구조의 에이전트 제품을 우리 공장 데이터와 업무에 맞게 바꿔 적용합니다.
4~8주
온프레미스
원본과 보안 정보는 사내망에 두고, 사내 보안 환경에 맞는 AI 인프라 구조를 제안합니다.
외부 모델에는 비식별 데이터만
- 01
업무·데이터 진단
반복 업무와 판단 기준, 데이터 위치를 정리합니다.
- 02
에이전트 설계
에이전트가 맡을 일과 사람이 승인할 지점을 나눕니다.
- 03
구축·현장 적용
실제 데이터로 만들고 현장 담당자와 검증합니다.
- 04
운영·확장
사용 기록을 보며 매달 개선하고 옆 업무로 넓힙니다.
Let’s Work Wonders!
우리 공장에서
직접 확인해 보세요
데모 사이트에서 실제 화면을 둘러보거나, 세 가지 질문으로 어디서부터 시작할지 진단받을 수 있습니다.
메일로 먼저 문의하셔도 됩니다. wyou@wonderslab.kr