트리니오, 제조기업 AI 도입 부담↓·업무 효율↑ [서울AI허브 2027] 작성일 10-23 51 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZXJcqTx2L3"> <div contents-hash="927a7641ac984f44c4927f273fcddced8d346276ea0a91ba3d825333113892bd" dmcf-pid="5ZikByMVdF" dmcf-ptype="general"> '서울 AI 허브 2027' 기획시리즈는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술과 서비스, 사업화 현황 및 차별점을 살펴봅니다. 산업 현장에서의 적용 가능성과 성장 가능성을 짚어보고, 대한민국 AI 생태계의 한 축을 이루는 이들의 기술과 서비스를 소개합니다. [편집자 주] </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d55b898adbfc73edbac06f857dc2c6c2d6e651038128c491802f41886c836f16" data-idxno="454656" data-type="photo" dmcf-pid="15nEbWRfJt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="트리니오 CI / 트리니오" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552810-SDi8XcZ/20261023090004385bpdw.jpg" data-org-width="400" dmcf-mid="XAUVlLtWM0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552810-SDi8XcZ/20261023090004385bpdw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 트리니오 CI / 트리니오 </figcaption> </figure> <p contents-hash="55c63c48bf8ee8d1615d68eb2979409784e76ad9b42f8f6cb383fc678a7e16f0" dmcf-pid="t1LDKYe4M1" dmcf-ptype="general">트리니오는 기존 시스템을 교체하지 않고 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES)과 엑셀, PDF 등 기업 데이터를 연결해 반복 업무를 자동화하는 'D.A.N.A 워크'를 통해 제조기업의 AI 도입 부담을 줄이고 업무 효율을 높이고 있다. <strong>기 업 명</strong><strong>대표자명</strong><strong>설립연도</strong><strong>투자단계</strong><strong>주요제품</strong><strong>사업분야</strong><strong>기술분야</strong><strong>주요성과</strong><strong>협업유형</strong><strong>도입단계</strong><strong>타깃시장</strong><strong>홈페이지</strong> ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 </p> <p contents-hash="9e1aaa3d73b6a36c48c037dee3c5e7f82d35b5f4dd16d2603db6fb46c6b95c0e" dmcf-pid="Ftow9Gd8i5" dmcf-ptype="general"><strong>ERP·MES 그대로 두고 반복 업무 자동화하는 'D.A.N.A 워크'</strong></p> <p contents-hash="19d7308b3dcf9d2a4caf922044c7fa637345f615224b963b01677539a6a83deb" dmcf-pid="3Fgr2HJ6JZ" dmcf-ptype="general">트리니오의 대표 제품 'D.A.N.A 워크(Work)'는 중소·중견 제조기업이 기존 ERP와 MES를 교체하지 않고 AI를 활용해 반복적인 사무·데이터 업무를 자동화할 수 있도록 지원하는 기업 맞춤형 AI 업무 자동화 플랫폼이다. ERP·MES뿐 아니라 엑셀과 PDF, 각종 업무 문서를 연결해 생산보고와 결산, 원가분석, 자재소요계획(MRP), 인보이스 입력, 데이터 취합 등 시스템 안팎에서 사람이 반복적으로 처리하던 업무를 자동화한다.</p> <p contents-hash="015fdda39120294ae7c616e9e8e47d462c06dbc8c42d7d5c1faa4c5a3c210aa3" dmcf-pid="03amVXiPiX" dmcf-ptype="general">핵심은 기업 내부에 흩어진 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 연결하는 데이터 매핑 기술이다. 서로 다른 시스템과 문서의 데이터 관계와 의미를 정의해 기존 IT 환경을 유지하면서도 AI가 필요한 정보를 찾아 활용할 수 있도록 한다.</p> <p contents-hash="de96cdd7d500029b6c45d30c771724bac533eddbce82e93e2a56317ddbc62d63" dmcf-pid="p0NsfZnQeH" dmcf-ptype="general">현업 업무를 분석해 자동화 워크플로우로 전환하는 기술도 적용했다. 담당자의 업무 절차와 조건, 예외사항, 판단 기준을 파악한 뒤 기업별 업무 방식에 맞는 자동화 흐름을 설계한다.</p> <p contents-hash="b9692b3edf0916d18a3a2798d7d734b0b0c4560d2c68b019187aad311e03c64d" dmcf-pid="UpjO45LxLG" dmcf-ptype="general">구축 과정에도 AI를 활용한다. 기존 시스템통합(SI)이나 컨설팅 방식에서는 프로젝트 관리자(PM)와 데이터 아키텍트, 개발자 등 여러 인력이 투입되지만 트리니오는 업무 파악과 데이터 분석, 워크플로우 설계·개발 과정에 AI를 적용해 구축 기간과 비용을 줄이는 데 초점을 맞췄다.</p> <p contents-hash="8c2fa9bb419d0573f17b443e87bcd5a6c0f6074d45d8af56ad5d7a586da6f299" dmcf-pid="uUAI81oMnY" dmcf-ptype="general">회사에 따르면 약 1개월의 구축기간에 핵심 업무 워크플로우 10개 정도를 자동화할 수 있다. 구축 이후에는 맞춤형 워크플로우를 10개를 기준으로 월 60만원 수준의 이용료를 적용해 중소·중견 제조기업의 도입 부담을 낮추고 있다.</p> <p contents-hash="8d0a4e7e1678c3fed4d95f4ed01bf2af42ccdfdbc865ce7692edf55ee5a642c8" dmcf-pid="7cufSoFYeW" dmcf-ptype="general">초기 구축 이후 1개월 동안 실제 환경에서 서비스를 사용하며 효과를 검증할 수 있도록 한 것도 특징이다. 회사는 해당 기간에 실효성이 부족하다고 판단되면 구축비용을 받지 않는 방식으로 초기 도입 위험을 줄이고 있다.</p> <p contents-hash="318c2a49107b45d9a82d955ac83399723c691b56f0798435019957039dd4df57" dmcf-pid="zk74vg3Gny" dmcf-ptype="general">해외 제조현장에서도 기술을 검증하고 있다. 베트남 소재 스피커 제조기업 A사의 ERP 업무를 자동화해 기존 수작업 처리시간을 약 90% 단축했으며 반복적인 데이터 입력 과정에서 발생하던 휴먼에러도 줄였다고 회사는 설명했다.</p> <p contents-hash="ed79bd3dd3b10b8c040e87b9c87cf5228c1896bb97d88858e27f0fdd8eed87bd" dmcf-pid="qEz8Ta0HJT" dmcf-ptype="general">대기업 프로젝트 경험도 확보했다. 2025년 삼성SDS MCP 게이트웨이 서버(Gateway Server) 프로젝트를 수행했다. 이를 통해 기업 시스템 연동과 보안 관련 경험을 축적했다. 같은 해 7월 설립 이후 누적 매출 2억원을 기록했다.</p> <p contents-hash="46f9ebbce10dffeb92fa71f77be07e43563b37ac22dda9ead9161f1792391311" dmcf-pid="BDq6yNpXRv" dmcf-ptype="general"><strong>업무자동화 넘어 제조 데이터 운영·피지컬 AI로 확장</strong></p> <p contents-hash="9f37739a804ce27c828f3e6149ec24a2badffe91d93607c61b361ca9da9e9796" dmcf-pid="bwBPWjUZeS" dmcf-ptype="general">트리니오는 2026년 베트남 공장에서 개념검증(PoC)을 진행하며 해외 진출을 시작했다. 실증 결과를 본계약으로 연결하고 이를 기반으로 베트남을 비롯한 동남아 제조시장으로 사업을 확대하는 것이 단기 목표다.</p> <p contents-hash="45b2c4c3513c35eea20be43bddf08c55a26824732729bc113de16d95f1f928d2" dmcf-pid="KrbQYAu5dl" dmcf-ptype="general">국내에서는 ERP와 MES, 엑셀을 함께 사용하는 중소·중견 제조기업을 중심으로 고객을 늘린다. 생산보고와 결산, 원가분석, 인보이스 처리 등 효과를 빠르게 확인할 수 있는 반복 업무부터 AI를 적용해 도입 사례를 확보할 계획이다.</p> <p contents-hash="0475cddc5ed4238c215eb3754c96f8c4993cc71c31be7358f5c6be0fcddf8e72" dmcf-pid="9mKxGc71eh" dmcf-ptype="general">제품도 단계적으로 고도화한다. 현재 사람이 일부 수행하는 시스템 분석과 연동 과정을 AI가 수행하도록 하고 ERP·MES의 데이터 구조를 자동으로 분석해 데이터 관계와 의미를 정의하는 AI 데이터 매핑 기능을 개발한다.</p> <p contents-hash="24dd47dc66ea07d06d8f6704ee723b6bd542461cf2a39357bb89518f4fbcbe69" dmcf-pid="2s9MHkztLC" dmcf-ptype="general">업무 자동화 구축 과정도 AI 중심으로 전환한다. 현업의 업무 절차와 판단 기준, 예외사항을 AI가 파악하고 이를 바탕으로 워크플로우의 설계와 개발, 테스트, 배포까지 수행하는 구조로 발전시키려는 것이다.</p> <p contents-hash="879a137678476ea27487f58811c77ab63bb25ad2de899fc6312a495fe7797601" dmcf-pid="VO2RXEqFMI" dmcf-ptype="general">중장기적으로는 D.A.N.A 워크를 통해 연결한 ERP·MES와 생산 데이터를 디지털 트윈, 로봇·설비 등 피지컬 AI 영역과 연계한다. 사무 업무 자동화에서 나아가 생산현장의 상태를 AI가 이해하고 판단해 실제 설비 운영까지 지원하는 기반 기술을 확보한다는 방향이다.</p> <p contents-hash="e6b4b8f05f220af586d1ef0111a9a62ae896d8134e1aef79c6867835b852a6c3" dmcf-pid="fIVeZDB3JO" dmcf-ptype="general">트리니오는 국내 제조기업에서 충분한 레퍼런스를 확보한 뒤 베트남을 중심으로 동남아 시장에 진출하고 이후 글로벌 제조시장으로 사업 범위를 넓힐 예정이다. 장기적으로는 제조기업의 데이터와 업무, 설비를 연결하는 운영 계층을 구축해 완전자율공장 구현을 지원하는 제조 AI 플랫폼으로 성장한다는 목표다.</p> <p contents-hash="8cdb10a5350b938c2377b757a548ec88e01924545c69f09de132be7afdd90a7e" dmcf-pid="4Cfd5wb0Ms" dmcf-ptype="general">강태욱 트리니오 대표는 "로봇과 피지컬 AI가 발전해도 무엇을, 언제, 얼마나 만들지 알려주는 운영 레이어가 필요하다"며 "사무 업무 자동화에서 시작해 향후 공장 데이터를 기반으로 로봇과 피지컬 AI를 제어하는 두뇌를 만들고자 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="5bfc1837c59de348f8fa6791037a58d0ce4d84fd04bf2faf3cbee41d5db1894e" dmcf-pid="8h4J1rKpJm" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 네이버, 대학·입시까지 교육검색 확대…수능 정보도 개편 10-23 다음 블아 시나리오 디렉터에게 물어봤습니다 "유키노 언제 나와요?" 10-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
