수강생 사례 #협력사관리자동화 #파이썬RPA #AI업무자동화 #교육결과사례

"이 협력사, 또 불러도 될까?"
작업 실적을 자동으로 쌓고
우수 업체를 즉시 추천받는 방법

협력사 연락처는 어디서든 저장할 수 있습니다. 이 수강생이 만든 건 그게 아닙니다.
작업을 마칠 때마다 품질·속도·재작업 여부를 기록하고, 다음 발주 시 실적이 좋은 업체를 자동으로 추천해주는 현장 판단 도구를 Python으로 직접 만들었습니다.
월 5~60시간에 달하던 수작업 관리를 월 1~6시간 수준으로 줄인 현장 자동화 사례.

실적 누적
작업마다 품질·속도
데이터로 쌓임
자동 추천
실적 점수 기반
우수 협력사 정렬
GUI
코딩 없이
화면에서 실행
노하우 보존
담당자 교체돼도
실적 데이터 유지
01 — 배경 · Problem

연락처보다 더 큰 문제가 있었습니다.
"이 업체, 지난번에 잘했던 곳 맞지?"

이 수강생은 공사 현장을 관리하는 담당자였습니다. 정비가 필요할 때마다 협력사에 연락을 해야 했는데, 연락처가 흩어져 있는 것도 문제였지만 더 근본적인 문제가 따로 있었습니다.

협력사를 불렀는데 품질이 나빴던 경험, 응답이 느렸던 경험, 재작업까지 해야 했던 경험. 이 모든 정보가 개인의 기억 속에만 존재했습니다. 담당자가 바뀌면 그 경험도 함께 사라졌습니다.

서랍 속 흩어진 협력사 명함들과 메모지, 정리되지 않은 연락처 관리 현황을 보여주는 장면

문제 ① 연락처 분산
명함은 서랍 속,
번호는 휴대폰, 정보는 머릿속
담당자가 자리를 비우면 누구에게 연락해야 할지 알 수 없었습니다.
문제 ② 더 큰 문제 — 실적 데이터 소멸
"저번에 잘한 곳이 어디였더라?"
매번 기억에 의존
어떤 업체가 우수한지, 재작업이 있었는지 — 이 노하우가 담당자 교체와 함께 사라졌습니다.
💡 명함 앱이나 팀 공유 도구로는 해결이 안 됐나요?

리멤버 팀명함첩처럼 명함을 팀 단위로 공유하는 도구는 이미 존재합니다. 다양한 도구를 활용한다면, 연락처를 모으는 것 자체는 어렵지 않습니다.
문제는 "이 업체가 실제로 잘하는 곳인가"를 판단할 데이터가 없다는 것이었습니다. 작업일, 품질 점수, 재작업 여부, 응답 속도 — 이런 실적 이력을 쌓고 자동으로 정렬해주는 기능은 어떤 명함 앱에도 없습니다. 그것을 직접 만든 것이 이 프로그램의 핵심입니다!

기존 수작업 방식의 문제

단계 작업 내용 문제점
STEP 1 정비 필요 시 담당자에게 구두로 협력사 문의 담당자 부재 시 진행 불가
STEP 2 명함·메모지·휴대폰에서 연락처 직접 검색 탐색 시간 과다 소요, 누락 빈번
STEP 3 품목별 우수 정비사 기억에만 의존해 선택 개인 경험 의존, 일관성 없음
STEP 4 작업 결과는 기록되지 않고 기억으로만 남음 노하우가 데이터로 쌓이지 않아 담당자 교체 시 소멸
📅 월 5시간 — 60시간까지 협력사 탐색·연락·정리에만 소요 (업무량 따라 변동 폭 큼)
⚠️ 공사 감독자만 아는 우수 업체 정보 — 담당자 교체 시 노하우 소멸
🔄 연락처 Update 주기 불일치 — 잘못된 번호로 연락하는 상황 반복
02 — 솔루션 · Solution

작업할 때마다 실적이 쌓이고,
다음 발주 때 자동으로 추천받는 구조

협력사를 등록하는 것은 시작일 뿐입니다. 이 프로그램의 핵심은 작업이 끝날 때마다 데이터가 누적되고, 그 데이터가 다음 판단을 자동으로 도와주는 흐름에 있습니다.

협력사 관리 자동화 전체 흐름
📸
STEP 1
명함 촬영
→ DB 저장
→
🗂️
STEP 2
협력사 DB
검색·조회
→
📞
STEP 3
협력사 연락
·작업 진행
→
📊
STEP 4 ★
작업 실적
데이터 기록
→
🏆
STEP 5 ★
실적 기반
자동 추천
명함 한 장으로 DB를 만들고 → 작업이 끝날 때마다 실적 데이터가 쌓이고 → 다음 발주 때 우수 업체가 자동으로 상단에 추천됩니다.
STEP
01
Register · 협력사 등록
명함 사진 한 장 → 자동 인식 → 엑셀 DB 저장

명함을 카메라로 찍거나 파일로 올리면, 프로그램이 텍스트를 읽어 회사명·담당자·연락처·품목을 자동으로 채워줍니다. 확인 후 저장하면 엑셀 파일에 한 줄이 추가됩니다.

📸
명함 촬영
카메라 or
파일 업로드
→
🧠
OCR 자동 인식
회사명·연락처
자동 추출
→
📋
엑셀 DB 저장
한 줄 추가
즉시 반영
협력사 명함 등록
 OCR 인식 완료
명함 이미지
ABC 냉난방 설비
HVAC & Air Conditioning
김 ○ ○ 대리
Tel. 010-1234-5678
냉난방 / 공조 / 유지보수
사진 불러오기 카메라
자동 인식 결과 · 수정 가능
회사명 ABC 냉난방 설비
담당자 김 ○ ○ 대리
연락처 010-1234-5678
취급 품목 냉난방 / 공조 / 유지보수
메모 긴급 출동 가능
✓ 저장 수정 후 저장
📋 저장 후 엑셀 DB에 추가된 내용
번호 회사명 담당자 연락처 품목 메모
1 DDD 공조시스템 박ㅁㅁ 부장 010-2345-6789 냉난방/공조 -
2 EEE 설비기술 이△△ 주임 010-3456-7890 설비/배관 주말 가능
3 ✦ ABC 냉난방 설비 김○○ 대리 010-1234-5678 냉난방/공조 긴급 출동 가능
✦ 방금 명함 인식으로 추가된 행
입력: 명함 사진 / 직접 입력 저장: 엑셀(.xlsx) 자동 반영 효과: 한 번만 등록하면 끝
STEP
02
Search · 협력사 검색 및 조회
품목 키워드 하나로 관련 협력사 즉시 조회

"냉난방"이라고 입력하면 해당 품목을 취급하는 협력사 목록이 즉시 나타납니다. 이름을 외울 필요도, 명함을 찾을 필요도 없습니다. 검색 결과에는 연락처뿐 아니라 지금까지의 작업 실적 요약도 함께 표시됩니다.

🔍 "냉난방" 검색 결과 예시
업체명 담당자 누적 작업 실적 점수
ABC 냉난방 설비 김ㅇㅇ 대리 8건 96점
DDD 공조시스템 박ㅁㅁ 부장 5건 91점
EEE 설비기술 이△△ 주임 3건 87점
품목 키워드로 즉시 조회 연락처 + 실적 요약 동시 표시 실적 점수 기준 자동 정렬
STEP
03
Contact · 협력사 연락 및 작업 진행
추천 업체에 연락하고 작업을 진행합니다

검색 결과에서 연락처를 바로 확인하고 작업을 의뢰합니다. 이 단계가 끝나면 바로 다음 단계인 실적 기록으로 이어집니다.
STEP
04
Log · 작업 실적 데이터 기록
작업이 끝날 때마다 결과를 기록 — 경험이 데이터로 바뀌는 순간

협력사를 이용한 뒤, 결과를 간단히 기록합니다. 이것이 쌓일수록 "누가 잘하는 업체인가"에 대한 답이 기억이 아닌 데이터로 남게 됩니다. 담당자가 바뀌어도 이 데이터는 사라지지 않습니다.

📝 작업 완료 후 실적 입력 화면 예시
협력사 ABC 냉난방 설비
작업 유형 에어컨 냉매 교체
작업 완료일 2025-03-14
품질 평가 ★★★★★ 마감 처리 깔끔, 이물질 없음
응답 속도 빠름 연락 후 2시간 내 현장 도착
재작업 발생 없음
메모 긴급 상황에도 빠르게 대응. 다음에도 우선 연락 추천.
실적 저장 취소
데이터가 쌓일수록 달라지는 것
1건 → "이 업체, 한 번 써봤음"
5건 → "품질 일관성 확인 가능"
10건 → "신뢰할 수 있는 실적 기반 파트너"로 자동 상단 추천
기록: 작업일 / 작업유형 / 품질점수 기록: 응답속도 / 재작업 여부 / 메모 효과: 담당자 교체 후에도 노하우 유지
STEP
05
Recommend · 실적 기반 자동 추천 
기억에 의존하지 않아도 됩니다 — 데이터가 판단을 대신합니다

품목을 검색하면 누적된 실적 점수를 기준으로 업체가 자동 정렬됩니다. 점수는 품질 평가·응답 속도·재작업 발생 여부·작업 횟수를 종합해 자동 계산됩니다. 새로 온 담당자도, 경험이 없는 직원도 같은 기준으로 최선의 협력사를 선택할 수 있습니다.

🏆 실적 기반 자동 추천 결과
1위
ABC 냉난방 설비 김ㅇㅇ 대리 · 010-1234-5678
96점
누적 8건 재작업 0건 응답속도 우수 품질 평균 4.8/5
2위
DDD 공조시스템 박ㅁㅁ 부장 · 010-2345-6789
91점
누적 5건 재작업 1건 품질 평균 4.4/5
3위
EEE 설비기술 이△△ 주임 · 010-3456-7890
87점
누적 3건 재작업 0건 품질 평균 4.2/5
📐 실적 점수 계산 기준 (예시)
품질 평가 별점 평균 × 20점
응답 속도 빠름 20점 / 보통 10점 / 느림 0점
재작업 발생 없음 30점 / 1건 15점 / 2건 이상 0점
작업 횟수 누적 건수에 따라 최대 30점 (신뢰도 가중치)
실적 점수 자동 계산 품목별 상위 업체 자동 정렬 효과: 경험 없는 신규 담당자도 최선의 선택
WHY THIS MATTERS
작업이 끝날 때마다 노하우가 데이터로 쌓이고,
다음 담당자가 와도 그 판단이 이어집니다.

이 프로그램이 만들어진 진짜 이유는 "연락처 정리"가 아닙니다. 담당자 개인의 머릿속에만 있던 협력사 평가 정보를 팀의 자산으로 만드는 것입니다.

03 — 기술 · Stack

어떤 기술과 도구를 사용했나

TOOL 01
Python (파이썬)
실적 점수 계산, 자동 정렬, 검색 로직의 핵심 언어. AI를 통해 코드 작성(바이브코딩).
TOOL 02
GUI 화면 (tkinter)
실적 입력·검색·추천 화면을 마우스 클릭으로 조작. 코딩을 모르는 동료도 바로 사용 가능.
TOOL 03
엑셀 / CSV 연동
협력사 정보와 실적 데이터를 엑셀 파일로 저장·관리. 별도 서버 없이 사무실 PC에서 바로 실행.
TOOL 04
ChatGPT (설계 보조)
점수 계산 로직, 정렬 알고리즘 등 핵심 코드를 ChatGPT와 함께 설계. 비개발자도 빠르게 완성.
04 — 결과 · Before vs After

자동화 전후, 무엇이 달라졌나

프로그램을 실제로 운영하기 시작하면서, 현장에서의 업무 방식이 구체적으로 어떻게 달라졌는지 정리했습니다.

파이썬과 생성형AI를 활용한 업무자동화 교육을 수강한 교육생이 실제 거래처 명함 인식 및 협력사 관리 프로그램 제작에 성공해서 구동하고 있음

항목 Before (기존) After (자동화 후)
작업 실적 기록 기록 없음 — 기억에만 의존 작업마다 품질·속도·재작업 누적
우수 업체 선정 감독자 개인 경험 의존 실적 점수 기반 자동 추천
담당자 교체 시 노하우 소멸, 처음부터 재구축 실적 데이터 그대로 인수인계
품목별 협력사 찾기 명함·메모지·기억 탐색 키워드 검색 즉시 조회
협력사 선택 기준 감이나 친분 누적 실적 점수 + 객관 데이터
월 소요 시간 5시간 ~ 60시간 1시간 ~ 6시간 수준
수

가장 달라진 건 협력사 찾는 데 쏟던 시간이 아니라, 그 시간에 현장을 더 꼼꼼히 챙길 수 있게 됐다는 점입니다. 프로그램 하나가 정보를 기억해 주니, 저는 판단하는 데만 집중할 수 있었습니다.

— 수강생 / 공사 현장 관리 담당자
05 — 인사이트 · Insight

이 자동화가 가능했던 이유

작업 현장에서 업무를 상세히 파악하고 개선을 위해 불편함을 적고 있는 직장인의 모습

코딩 경험이 전혀 없던 현장 담당자가 이 프로그램을 완성할 수 있었던 것은, 기술 실력이 아니라 평소의 불편함을 간과하지 않았기 때문입니다.

📋 자동화 설계의 출발점이 된 3가지 질문
Q1
"지금 당장 협력사에 연락해야 하는데, 어디를 찾아봐야 하지?"
→ 연락처가 분산돼 있다는 문제 → 검색 가능한 중앙 DB 필요
Q2
"여러 업체 중 누가 지난번에 잘했더라? 기억이 가물가물한데…"
→ 실적이 기록되지 않는다는 문제 → 작업 이력 누적 + 자동 추천 필요
Q3
"내가 자리를 비우면, 다른 사람은 어떻게 협력사를 찾지?"
→ 개인 의존 구조의 취약성 → 누구나 쓸 수 있는 프로그램 필요

현장에서 직접 느낀 불편함이 곧 자동화의 설계도가 됩니다. 기술은 그 설계를 실행하는 도구일 뿐입니다. 여러분이 가진 업무 경험과 현장 감각이 자동화의 가장 중요한 재료입니다.

06 — 확장 · Expansion

같은 방식으로
해결할 수 있는 다른 업무들

"실적을 누적하고 → 자동으로 추천받는" 이 구조는 협력사 관리에만 해당하지 않습니다.

🔗 같은 방식으로 자동화 가능한 업무들

건설·제조 현장 — 외주 협력사·장비 업체 DB 구축 및 실적 기반 발주 추천

구매·조달팀 — 공급업체 목록 관리, 납기 실적·품질 점수 기반 우선 거래처 자동 선정

영업팀 — 고객사 거래 이력 누적, 접촉 빈도·성과 기반 주요 고객 자동 분류

HR / 채용팀 — 헤드헌터 실적 누적, 포지션별 성사율 기반 추천 에이전시 자동 정렬

행정·총무팀 — 용역업체·AS 업체 작업 이력 관리, 항목별 우수 업체 즉시 조회

현재의 불편함을 돌아보는 것,
그것이 자동화의 첫 번째 단계입니다.

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