대궐막국수, 냉장고 재고표 사진 한 장으로 발주 끝냈다

5개 매장과 공장을 운영하는 대궐막국수. 매일 아침 1시간 걸리던 발주를 30초로 줄였습니다.

이 글 3줄 요약

• 270개 품목, 26개 공급사에 매일 나가던 발주를 자동화했습니다.
• 사장님은 냉장고에 붙여둔 재고표 사진 한 장만 찍으면 됩니다. 표에 적힌 숫자를 AI가 읽고 나머지를 계산합니다.
• 발주에 쓰던 매일 1시간이 30초로 줄었습니다.

어떤 상황이었나

대궐막국수는 매장 5곳과 공장까지 운영합니다. 취급 품목은 270개, 발주를 넣어야 하는 공급사는 26곳. 이 숫자만 보면 실감이 잘 안 나지만, 현장에서 이게 무슨 뜻인지 풀어보면 이렇습니다. 매일 아침 냉장고와 창고를 열어 품목 하나하나가 얼마나 남았는지 눈으로 세고, 오늘 장사에 필요한 양과 비교해 얼마를 더 주문해야 하는지 머릿속으로 계산하고, 그 계산 결과를 다시 26개 공급사별로 나눠 각각 주문을 넣는 일입니다. 이 과정에만 매일 1시간 가까이 걸렸습니다.

품목이 270개까지 늘어나면 사람 눈으로 재고를 훑는 것 자체가 일이 됩니다. 어제 얼마나 팔렸는지, 오늘 예약이 몇 건인지에 따라 같은 품목이라도 주문량이 달라지기 때문에, 단순히 "떨어졌으니 채운다"가 아니라 매번 판단이 들어갑니다. 공급사가 26곳으로 흩어져 있으면 이 판단을 26번 나눠서 정리해야 합니다.

가장 무서운 건 하나만 빠뜨려도 그날 장사에 구멍이 난다는 점입니다. 육수 재료 하나, 반찬 재료 하나가 빠지면 그날 그 메뉴를 못 냅니다. 그래서 사장님은 "혹시 빠진 게 없나" 하는 불안 때문에 발주에 더 오래 매달리게 됩니다. 품목이 많고 공급사가 흩어져 있을수록, 이 작업은 정확하게 하려 할수록 더 느려지는 구조였습니다.

발주가 왜 그렇게 오래 걸렸나

겉으로 보면 "주문 넣기"라는 한 가지 일 같지만, 실제로는 성격이 다른 여러 단계가 뭉쳐 있습니다. 이 단계들을 분해해 보면 왜 매일 1시간이 사라졌는지 보입니다.

1. 재고 세기 — 냉장고·창고를 돌며 품목별로 얼마 남았는지 확인. 270개를 눈으로 훑는 단계입니다.
2. 필요량 판단 — 남은 양과 오늘 필요한 양을 비교. 판매 흐름에 따라 매일 답이 달라집니다.
3. 주문량 계산 — 품목마다 "그래서 얼마를 주문할지"를 정하는 단계.
4. 공급사별로 나누기 — 계산된 주문을 26개 공급사에 맞게 쪼개는 단계.
5. 공급사 형식 맞추기 — 여기서 한 번 더 손이 갑니다. 공급사마다 주문 받는 방식이 다르기 때문입니다. 어떤 곳은 문자로 받고, 어떤 곳은 전화로만 받고, 어떤 품목은 사장님이 직접 사야 합니다. 게다가 같은 품목이라도 매장에 따라 받는 공급사가 다를 수 있어서, 매장별로 다시 정리해야 했습니다.

이 다섯 단계가 매일 아침, 매장이 늘어난 만큼 반복됐습니다. 자동화가 없앤 건 "품목 하나"가 아니라 이 반복 자체입니다.

Before / After

표로 보면 네 줄이지만, 각 줄의 무게가 다릅니다. 재고 확인은 손으로 세고 종이에 적던 걸 사진 한 장으로 바꿨습니다. 발주량 계산은 사장님 머릿속에서 벌어지던 판단을 AI가 대신합니다. 공급사별 주문서는 26번 나눠 쓰던 걸 자동으로 쪼개 만듭니다. 그리고 이 세 가지가 합쳐진 결과가 1시간 → 30초입니다. 하나만 빨라진 게 아니라, 느린 단계들을 한꺼번에 걷어냈기 때문에 시간이 이렇게까지 줄었습니다.

어떻게 만들었나 (쉽게 설명)

1. 사장님이 냉장고에 붙여둔 재고표를 사진으로 찍습니다. 냉장고 앞에는 품목별 남은 수량을 손으로 적어둔 재고표가 붙어 있습니다. 이 표를 폰으로 찍는 것까지가 사람이 하는 일의 전부입니다.
2. AI가 재고표에 적힌 숫자를 읽고, 매장별 판매 흐름과 대조해 무엇을 얼마나 주문해야 하는지 계산합니다. "떨어진 것만 채우는" 수준이 아니라, 매장마다 다른 판매 패턴을 반영해 주문량을 뽑습니다.
3. 계산된 주문을 26개 공급사 형식에 맞춰 자동으로 나눕니다. 공급사마다 주문서 양식이 달라도 알아서 맞추고, 문자로 받는 곳·전화로 받는 곳·직접 사야 하는 품목을 구분해 각각 맞는 형태로 정리합니다. 같은 품목이라도 매장에 따라 받는 공급사가 다르면 그것까지 매장별로 갈라 줍니다.
4. 사장님은 최종 확인만 하고 전송합니다. 화면에 뜬 주문 내용을 훑어보고 이상이 없으면 보내는, 딱 그 한 단계만 사람의 몫으로 남깁니다.

왜 "사진"이었나

발주에서 가장 오래 걸리고 실수가 나기 쉬운 단계가 재고를 세고 얼마 주문할지 계산하는 부분이었기 때문입니다. 이 부분을 사람이 계속 쥐고 있으면 아무리 뒤를 자동화해도 병목은 그대로입니다. 그래서 사람이 제일 잘하는 것(재고표에 수량 적고 사진 찍기)만 남기고, 사람이 제일 지치는 것(세고·계산하고·나누기)을 AI로 넘겼습니다. 재고표는 사장님이 이미 매일 쓰던 것이라, 새로 배우는 부담 없이 사진 한 장만 더 찍으면 그대로 쓸 수 있었습니다.

사장님이 더 이상 안 해도 되는 것

• 품목 270개를 눈으로 세기
• 품목별로 "얼마 남았고 얼마 주문할지" 계산하기
• 26개 공급사별로 주문을 나눠 정리하기
• 공급사마다 다른 주문 방식(문자·전화·직접구매)을 일일이 기억하고 챙기기
• 매장마다 다른 카탈로그·공급사를 따로 관리하기

남는 일은 사진 찍기와 최종 확인 두 가지뿐입니다. 처음 한 번은 매장 품목과 공급사 정보를 등록하는 세팅이 필요하지만, 이건 초기 1회이고 그 뒤로는 매일 반복되지 않습니다.

실제 숫자로 보는 효과

이 표에서 눈여겨볼 건 품목 270개와 공급사 26곳이라는 규모에서도 소요 시간이 30초까지 내려갔다는 점입니다. 보통 품목과 공급사가 많을수록 발주는 기하급수적으로 오래 걸립니다. 사람이 하면 그렇습니다. 하지만 "세고·계산하고·나누는" 반복을 기계가 맡으면, 품목이 270개여도 걸리는 시간은 거의 그대로입니다. 규모가 커질수록 자동화의 이득이 커지는 이유가 여기 있습니다.

매일 1시간이면 작아 보여도, 매장을 굴리는 사장님에게 아침 1시간은 가장 값나가는 시간입니다. 그 시간을 30초로 줄여 되찾은 나머지 시간은 오픈 준비, 직원 관리, 매장 점검처럼 사람만 할 수 있는 일로 돌아갑니다.

이런 사장님께 추천합니다

• 취급 품목이 많고 공급사가 여러 곳으로 나뉜 매장 — 품목과 공급사가 많을수록 손이 많이 가던 매장일수록 자동화로 줄어드는 시간이 큽니다. 대궐막국수도 270개 품목·26개 공급사라는 규모였기 때문에 효과가 이만큼 두드러졌습니다.
• 매장이 여러 개라 재고·발주를 한눈에 보기 어려운 프랜차이즈 본사 — 매장마다 품목과 공급사가 조금씩 다르면 관리가 배로 복잡해집니다. 이 구조를 자동화가 대신 정리해 줍니다.
• 발주에 매일 30분 이상 쓰고 있는 매장 — 매일 반복되는 30분, 1시간은 한 달·일 년으로 쌓이면 무시할 수 없는 시간입니다. 반복되는 작업일수록 자동화로 돌려놓는 게 남는 장사입니다.

외식 SMB 인사이트

발주 자동화는 공급사가 많을수록, 매장이 늘어날수록 효과가 커집니다. 품목 하나를 줄이는 게 아니라, 사람이 하던 "세고, 계산하고, 나누는" 반복 자체를 없애기 때문입니다. 다점포로 확장 중인 매장이라면 이 구조를 미리 깔아두는 게 나중에 훨씬 쌉니다.

매장이 1곳일 때는 발주가 손으로도 버틸 만합니다. 문제는 매장이 여러 곳으로 늘어날 때입니다. 매장이 늘어난 만큼 품목과 공급사가 곱해지고, 사람 손으로는 어느 순간 감당이 안 되는 지점이 옵니다. 그때 가서 시스템을 까는 것보다, 확장 전에 발주 구조를 자동화로 잡아두면 매장을 늘려도 아침 시간이 늘어나지 않습니다. 자동화는 규모가 커지기 전에 깔수록 이득이 큽니다.

우리 매장도 가능할까요?

품목이 많든 공급사가 흩어져 있든, 매장 상황에 맞춰 설계할 수 있습니다. 매장마다 품목·공급사·주문 방식이 다르기 때문에, 먼저 지금 어떻게 발주하고 있는지를 보고 규모에 맞게 제안해 드립니다. 상담과 진단은 무료입니다.

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