D사는 매일 여러 거래처로부터 패킹 데이터를 받아 CLP(Container Loading Plan)를 작성하고 있습니다.
문제는 CLP 자체가 아니었습니다.
거래처마다 사용하는 양식이 달랐고, 필요한 정보가 적혀 있는 위치도 제각각이었습니다.
같은 출하 건이라도 여러 거래처의 데이터가 함께 들어오는 경우가 많았고, 담당자는 각 파일을 열어 PART NO를 찾고, 가로·세로·높이, 중량 등의 정보를 확인한 뒤 하나의 CLP로 다시 정리해야 했습니다.
특히 컨테이너 적입 계획이 변경될 때마다 데이터는 다시 나뉘고 다시 묶였습니다.
결국 담당자 입장에서 가장 큰 부담은 CLP를 만드는 일이 아니라, CLP를 만들기 위해 필요한 데이터를 정리하는 과정이었습니다.
"CLP는 금방 만듭니다. 데이터를 정리하는 시간이 더 길어서 문제였죠."
askyour.trade 도입 이후 담당자는 거래처 패킹 데이터를 업로드하기만 하면 됩니다.
시스템은 업로드된 데이터를 분석하여 CLP 작성에 필요한 정보를 자동으로 정리합니다.
등이 하나의 화면에 정리되어 표시됩니다.
담당자는 더 이상 여러 파일을 열어 정보를 찾거나 복사할 필요 없이, 정리된 데이터를 바로 검토할 수 있습니다.
"예전에는 엑셀을 여러 개 열어놓고 계속 복사·붙여넣기를 했어요."
기존에는 적입 계획이 변경될 때마다 엑셀 행을 복사하거나 이동하며 데이터를 다시 정리해야 했습니다.
현재는 하나의 작업 공간 안에서 데이터를 자유롭게 그룹핑할 수 있습니다. 컨테이너 적입 계획에 따라 자재를 묶고, 이동하고, 재구성하는 작업이 즉시 반영되며, 업로드된 데이터는 CLP 단위로 관리됩니다.
담당자는 여러 개의 엑셀 파일을 오가며 데이터를 정리하는 대신, 어떤 자재를 어떤 컨테이너에 적입할 것인지에 집중할 수 있습니다.
이제는 CLP를 만드는 과정부터 관련 데이터와 서류 관리까지 하나의 작업 공간에서 이루어집니다.
D사의 변화는 단순히 엑셀 작업을 줄인 것이 아니었습니다.
거래처마다 다른 데이터를 모으고, 정리하고, 다시 적입 계획에 맞게 구성하는 과정이 하나의 흐름으로 연결되었습니다.
① 수작업 정리 → 데이터 자동 정리
② 엑셀 이동 → 그룹핑 작업
③ CLP 작성 → 적입 계획 관리
입력과 정리에 사용되던 시간은 줄어들고,
담당자는 컨테이너 적입 계획과 출하 일정에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
D사의 사례는 말합니다.
자동화의 핵심은 사람의 업무를 없애는 것이 아니라,
반복되는 작업을 줄여 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 만드는 것이라고.
askyour.trade는 기존 업무 방식을 바꾸는 것이 아니라,
실무자가 더 빠르고 편하게 CLP를 만들 수 있도록 돕는 환경이 되었습니다.
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