금형 사출 견적 자동화를 찾는 회사는 도면을 빨리 읽고 싶은 것이 아니라 견적 조건이 매번 흔들리는 문제를 겪고 있을 가능성이 큽니다. 도면보다 먼저 필요한 것은 소재, 수량, 금형 조건, 후가공 기준이 정리된 조건표입니다.
사출 견적은 단가 하나로 끝나지 않는다. 수량이 바뀌면 단가가 바뀌고, 소재가 바뀌면 원가가 바뀌고, 금형 제작 여부와 후가공 조건에 따라 납기와 마진이 달라진다. 이 기준이 담당자 머릿속에 있으면 자동화는 시작부터 흔들린다.
도면 분석만으로 부족한 이유
AI가 도면이나 제품 이미지를 읽어도 견적이 바로 확정되지는 않는다. 제품 크기, 두께, 재질, 공차, 표면처리, 금형 보유 여부, 샘플/양산 여부를 확인해야 한다.
고객이 자료를 완벽하게 주는 경우는 드물다. 어떤 고객은 사진만 보내고, 어떤 고객은 대략적인 사이즈만 말한다. 어떤 고객은 수량을 나중에 바꾼다. 이때 AI는 확정 견적보다 누락 조건을 먼저 찾아야 한다.
자동화 전에 정리해야 할 기준
첫째, 소재 기준이다. ABS, PP, PC 같은 소재별 단가와 조달 가능 여부가 있어야 한다.
둘째, 수량 구간이다. 샘플, 소량, 양산 단가를 어떻게 나눌지 정해야 한다.
셋째, 금형 조건이다. 신규 금형인지, 기존 금형 활용인지, 수정 금형인지 구분해야 한다.
넷째, 후가공이다. 도장, 인쇄, 조립, 포장 조건이 있으면 견적 범위가 달라진다.
다섯째, 승인 흐름이다. 영업 담당자가 바로 발송할 수 있는 견적인지, 공장이나 대표 승인 후 나가야 하는지 정해야 한다.
현실적인 P1
처음부터 모든 사출 견적을 자동화하기보다, 반복 문의가 많은 제품군부터 시작하는 것이 좋다. 고객 입력 폼, 파일 업로드, AI 1차 조건 추출, 유사 견적 검색, 담당자 검토 화면 정도면 P1이 될 수 있다.
담당자가 최종 확인하는 구조를 유지하면 리스크를 낮출 수 있다. AI가 초안을 만들고, 사람은 누락 조건과 마진을 확인한다. 이 방식이 현장에서 가장 빨리 적응된다.
studio.bth는 금형 사출 견적 자동화를 AI 계산기로 보지 않는다. 영업 담당자가 매일 반복하는 조건 확인과 견적 이력을 구조화해, 응답 속도와 견적 품질을 함께 높이는 시스템으로 본다.
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