도쿄 일렉트론의 업무 혁신: UiPath 에이전틱 오토메이션 도입 사례

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핵심 요약

반도체 시장의 급성장으로 인해 도쿄 일렉트론은 인력 충원과 기존 IT 시스템만으로는 감당하기 어려운 업무 팽창 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위해 단순 반복 작업을 수행하는 로봇(RPA)을 넘어, 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트를 결합한 UiPath의 에이전틱 오토메이션을 도입했다. AI 에이전트가 비정형 업무를 처리하고 로봇이 실행을 담당하며, 사람이 최종 판단을 내리는 삼위일체 구조를 통해 구매 주문 및 법규 정보 수집 등 복잡한 공정을 자동화했다. 결과적으로 연간 500인월의 공수 절감 효과를 기대하며 직원이 창의적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하고 있다.

배경

RPA(Robotic Process Automation)에 대한 기본 이해, AI 에이전트 및 LLM의 기본 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 작동 원리

대상 독자

엔터프라이즈 업무 자동화 및 DX를 추진하는 전략 기획자 및 개발자

의미 / 영향

이 사례는 AI 에이전트가 단순한 실험 단계를 넘어 실제 제조 대기업의 핵심 비즈니스 공정에 투입되어 대규모 생산성 향상을 증명하고 있음을 보여준다. 특히 로봇과 AI, 사람의 역할을 분담한 아키텍처는 안전성이 중요한 기업 환경에서 AI 도입의 표준 모델이 될 가능성이 높다.

섹션별 상세

도쿄 일렉트론은 생성 AI 수요 확대로 인한 반도체 제조 장치 투자 급증에 따라 현장 업무량이 폭발적으로 증가하는 업무 팽창 위기를 겪고 있다. 지난 5년간 로봇 활용으로 연간 7만 6천 시간을 절감했으나, 업무 증가 속도가 기술 도입 속도를 앞지르자 보다 고도화된 자동화 솔루션인 AI 에이전트 도입을 결정했다.

UiPath의 에이전틱 오토메이션은 자율적인 AI 에이전트, 실행 전문 로봇, 그리고 검증을 담당하는 사람이 협업하는 엔드-투-엔드 자동화 방식이다. 단일 플랫폼 내에서 AI 에이전트가 판단이 필요한 비정형 태스크를 수행하고, 로봇은 정의된 작업을 실행하며, 사람은 워크플로 중간에서 AI의 환각 현상을 방지하는 역할을 수행한다.

구매 주문 발행 업무에 이 시스템을 적용하여 연간 500인월(Person-months)의 절감 효과를 예상하고 있다. 기존에는 SCM 시스템에 수백만 개의 부품 항목을 수동으로 입력해야 했으나, 에이전틱 오토메이션을 통해 업무 집중기인 기말과 월말의 업무 부하를 획기적으로 낮추고 입력 오류를 방지했다.

글로벌 법규 정보 수집 및 제품 부품 대조 업무에도 AI 에이전트와 RAG 기술을 활용하고 있다. 각국의 방대한 환경 규제 정보를 AI 에이전트가 자동 수집하고, RAG 기반 챗봇을 통해 공장의 문의에 실시간 대응하는 워크플로를 구축하여 실운용을 앞두고 있다.

도쿄 일렉트론은 향후 500에서 1,000개에 달하는 전체 업무 흐름에 AI 에이전트와 로봇을 적용하여 직원 근무 시간의 30~40%를 감축할 계획이다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어 인적 자원이 기업 가치 향상과 리스크 관리, 혁신적인 연구 개발 등 창의적인 영역에 집중할 수 있도록 체질을 개선하는 것을 목표로 한다.

실무 Takeaway

단순 RPA만으로는 비정형 업무 처리에 한계가 있으므로 자율 판단이 가능한 AI 에이전트를 결합하여 자동화 범위를 엔드-투-엔드로 확장해야 한다.
AI의 환각 리스크를 관리하기 위해 워크플로 중간에 사람이 개입하여 검증하는 Human-in-the-loop 구조를 설계해야 업무 안전성을 확보할 수 있다.
RAG 기술을 AI 에이전트와 결합하면 방대한 글로벌 법규나 내부 데이터 기반의 전문적인 문의 대응 업무를 효율적으로 자동화할 수 있다.

언급된 리소스

문서The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025