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OMAD LABS · 기업 맞춤형 AI AGENT

우리 회사의 데이터를,
우리 회사의 AI로

ERP·그룹웨어·엑셀·문서·생산로그까지 — 흩어져 있던 회사 데이터를 안전하게 통합하고, 업무별 AI Agent와 대시보드로 만들어 의사결정을 돕습니다.

이미 많은 기업들이 기업 맞춤형 AI Agent 솔루션을 도입하고 있습니다

ChatGPT에게 우리 회사에 대해
물어보곤 합니다.

우리 회사의 불량은 어떤 조건에서 반복되고 있나요? 대표인 제가 모르고 지나치고 있는 문제가 무엇인가요? 매출 증가에도 이익이 감소한 원인이 무엇일까? 특정 직원에게 과도하게 의존하는 업무는?
PROBLEM

데이터는 있는데,
일은 하지 못하고 있습니다

많은 중소기업은 ERP, 그룹웨어, 엑셀, 문서, 생산관리시스템, 회계자료, 이메일, 업무보고서 등 다양한 데이터를 보유하고 있습니다. 그러나 여러 시스템과 개인별 자료에 분산되어, 실제 경영과 업무에는 충분히 쓰이지 못하고 있습니다.

ISSUE 01흩어진 데이터

기업 데이터가 ERP, 엑셀, 문서, 개인 PC 등 여러 곳에 나뉘어 있습니다.

ISSUE 02연결되지 않은 자료

데이터는 존재하지만 어디에 있고, 어떻게 연결해야 하는지 파악하기 어렵습니다.

ISSUE 03외부 AI만으로는 부족

ChatGPT, Gemini 등 외부 생성형 AI만으로는 기업의 전체 현황을 반영하기 어렵습니다.

ISSUE 04어긋난 답변

내부 데이터가 충분히 연결되지 않으면, 회사 상황과 맞지 않는 부정확한 결과가 나옵니다.

ISSUE 05지식 공백

대표와 핵심 직원에게 업무지식이 집중되어, 퇴사 시 지식 공백이 발생합니다.

ISSUE 06부족한 IT 인력

AI 활용 필요성은 느끼지만, IT 전문인력과 데이터 관리 역량이 부족한 경우가 많습니다.

HOW TO SOLVE

OMAD CORE는 이렇게 풀어갑니다

STEP 1데이터 통합

흩어진 회사 데이터를 안전하게 모읍니다

STEP 2업무별 데이터 분류

업무영역별로 체계화합니다

STEP 3AI Agent 환경 구축

기업 맞춤형 AI Agent 환경을 만듭니다

STEP 4업무별 DASHBOARD

현업이 바로 쓰는 화면을 개발합니다

STEP 5관리

쌓이는 데이터와 함께 고도화합니다

ONTOLOGY

AI에게 데이터를 주는 것과,
AI가 데이터의 관계를
이해하는 것은 다릅니다

온톨로지는 회사의 데이터와 업무의 의미 · 관계를 이해하게 만드는 기술입니다. OMAD CORE의 모든 Agent는 이 온톨로지 위에서 동작합니다.

“단순히 데이터를 모아두는 것이 아니라, 어떤 업무의 어떤 데이터가 어떻게 연결되어 있는지를 AI가 이해할 수 있는 기업 업무체계로 전환합니다.”

CATEGORIZATION — 기업 업무 · 데이터의 체계화
경영 재무회계 인사 영업 구매 생산 품질 재고 거래처 제품 설비 계약 기술·연구개발
업무별 데이터 구조화 업무 간 연계 AI Agent 활용

각 업무에 맞는 AI Agent가 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 구성합니다.

WHY? OMAD CORE

현업이 바로 쓰는 AI가
될 수 있는 다섯 가지 이유

데이터 그대로 활용

기존 데이터를 별도 변환 없이 다양한 형식으로 활용합니다.

바로 쓰는 현업 대시보드

전문가가 아니어도 쉽게 이해하고 바로 사용할 수 있습니다.

데이터의 지속적 축적

회사에 쌓이는 데이터를 지속적으로 활용하고 발전시킵니다.

변화에 유연하게 대응

변화하는 업무환경과 기업 상황에 맞춰 지속적으로 대응합니다.

외부 AI + 내부 AI 협업

외부 생성형 AI와 내부 AI Agent를 연결해 기업에 최적화된 결과를 도출합니다.

CASE

우리 회사는 어떤 업무에 쓰게 될까요?

생산관리

생산량 · 생산시간 · 설비 · 작업자 · 제품 데이터를 연결해 생산현황을 분석합니다.

품질관리

불량제품 · 불량원인 · 공정 · 설비 · 작업조건을 연결해 불량 패턴을 분석합니다.

재고관리

원재료 · 제품 · 입출고 · 생산계획을 연결해 재고상태를 분석합니다.

거래처 분석

거래처별 매출 · 원가 · 불량 · 납기 · 미수금을 종합 분석합니다.

경영관리

매출 · 원가 · 이익 · 생산성 · 재고를 종합해 대표의 의사결정을 지원합니다.

수익 분석

매출 증가에도 실제 이익이 감소한 원인을 분석합니다.

마진 분석

마진이 낮은 거래처와 상품을 찾아냅니다.

재고 분석

재고회전율이 낮은 상품을 확인합니다.

이슈 탐지

최근 판매량이 감소하는 상품을 자동으로 탐지합니다.

수익성 분석

어느 진료과가 매출은 많지만 실제 이익은 낮은지 분석합니다.

환자 유입

환자가 어디에서 유입되는지 추적합니다.

진료항목 분석

어떤 진료항목이 실제 이익을 만드는지 분석합니다.

예약 · 대기

환자가 몰리는 시간과 병목 지점을 찾아냅니다.

재료 · 의약품

비용이 과도하게 증가하는 재료를 관리합니다.

DASHBOARD

대표의 아침이
한 화면에서 시작됩니다

결재 · 일정 · 메일 · 계약검토와 AI Agent 질문창이 하나의 브리핑으로 — 업무별 대시보드는 실제 구축 시 기업의 데이터와 규정에 연결됩니다.

업무별 DASHBOARD — 결재 · 일정 · 이메일 · 계약검토 · AI Agent 질문창까지, 현업 담당자가 쉽게 이해하고 바로 사용할 수 있도록 설계합니다.

데모 대시보드 직접 보기
OMAD CORE PROCESS

계약부터 운영까지, 7단계로 진행합니다

STEP 01계약 및 구축 범위 설정기업의 목표와 적용 범위를 정의하고 구축 방향을 설계합니다.
STEP 02데이터 수집 및 업무 진단내부 데이터와 업무 프로세스를 분석해 AI 활용 영역을 도출합니다.
STEP 03온톨로지 마이그레이션데이터와 업무 관계를 구조화해 기업 고유의 지식체계를 만듭니다.
STEP 04업무별 카테고라이제이션부서·업무·데이터를 체계적으로 분류하고 AI가 쓸 수 있게 정리합니다.
STEP 05SLLM 적용 및 최적화업무와 데이터에 맞는 소형 LLM을 적용해 활용성을 높입니다.
STEP 06업무별 UX/UI 개발현업 담당자가 바로 쓰는 AI Agent와 대시보드를 설계·개발합니다.
STEP 07운영 및 지속 관리새 데이터와 업무 변화를 계속 반영해 고도화합니다.
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우리 회사의 데이터를,
우리 회사의 AI로 — 지금 시작하세요

황오마드랩스 황윤철 대표
석제로스케치 석한울 대표
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이메일hyctg@naver.com
전화010-9476-6898
담당오마드랩스 황윤철 대표
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도입 검토용 데모 대시보드는 별도 제공됩니다.