Case Study : 한국남부발전, RPA로 공공 디지털 혁신을 리드한다

“한국남부발전은 디지털 혁신으로 친환경 에너지를 선도하는 국민 기업을 비전으로, RPA 업무 자동화를 통한 지능형 업무 환경을 구축하는 데 총력을 다하고 있습니다. 이에 따라 삼성SDS 브리티 RPA 기반의 지속적인 RPA 과제 개발과 확장으로 진정한 Work Smart를 구현하고, 나아가 공기업의 업무 자동화 혁신을 주도하는 한국남부발전으로 거듭나겠습니다.”

이승우 한국남부발전㈜ 사장

한국남부발전은 디지털 기반의 업무관리 체계를 구축하기 위해 25건의 RPA 과제를 발굴함으로써 연간 3.3만 시간을 절감할 수 있었다

한국남부발전은 안정적인 전력 공급과 국민경제 발전에 기여하고자 2001년 한국전력공사로부터 분사하였고, 이후 대한민국을 대표하는 에너지 공기업으로 성장하였다. 기업의 성장에 따라 조직과 체계가 더욱 복잡해지면서 새로운 업무들이 계속 증가하여 업무 처리 속도가 저하되고 경영진 보고를 위한 대기시간이 늘어났다. 한편, 주요 업무들이 이미 정보화되어 있는데 왜 일이 줄지 않을까? 주 52시간 근무제가 시행되고, 일하는 방식의 혁신에 대한 관심이 높아지면서 고민은 더 깊어졌다.

발전 공기업의 특성상 정보 보안은 매우 중요하다. 기본적으로 내부 업무망과 외부 인터넷망이 분리된 상태에서 업무를 진행해야 한다. 망 분리 환경에서 문서를 수집하고 편집하는 단순 반복적인 업무의 증가로 직원들의 업무 만족도와 생산성이 크게 떨어졌다. 매번 문서 작업을 할 때마다 암호화해야 하는 업무 절차는 더 복잡해지고 까다로워져 업무 리드타임과 효율성을 저해하기까지 했다. 특히, 세금계산서, 계약서 등 단순하고 반복되는 업무 처리로 직원들의 피로감과 불만이 많이 쌓여 있었다.

한국남부발전은 직원들의 애로사항을 해결하고 업무에 효율성을 더하기 위해 복잡한 업무처리 방식을 좀 더 간소화해 줄 수 있는 RPA 도입을 추진하였다. RPA 도입 시 가장 고려했던 부분은 개발과 운영이 쉽고, 자동화 적용이 빠르고, 자동화 현황을 잘 파악할 수 있어야 한다는 것이었다. 한국남부발전은 삼성SDS 브리티 RPA를 표준 솔루션으로 선정하고, 삼성SDS와 협력하여 디지털 역량을 강화하기 위한 RPA 파워유저 양성 교육을 진행하였다. 또한 한국남부발전은 브리티 RPA 도입을 성공적으로 이끌어내기 위해 ▲현장 중심의 업무 자동화 ▲RPA Portal을 활용한 시범 과제 개발 ▲RPA와 BPM의 연계를 통한 프로세스 시각화 등으로 직원들의 RPA 기반 디지털 역량을 근본적으로 끌어올리는 방식으로 RPA 도입과 전사적인 확산을 추진하였다.

망 분리 업무 환경에 적합한 RPA 자동화 확대 구축

한국남부발전은 세금계산서 하나를 처리하려면 계산서를 메일로 수신하고, 출력하고, 스캔하고 시스템에 입력하고 증빙을 첨부해서 처리해야 했다. 그리고 세금계산서를 검증하기 위해 국세청에서 수만 건의 세금계산서를 다운로드하고 대조 형식에 맞게 수기로 전환하여 대조 작업을 수행하였다. 세금계산서 업무는 절차가 번거롭고 많은 시간을 낭비하는 조직 차원의 커다란 손실이었다. 삼성SDS는 일련의 복잡한 프로세스를 RPA에 맞게 재구성하고, 브리티 RPA를 기반으로 한 내부망과 외부망 간의 RPA 연계로 국세청으로부터 데이터를 자동으로 수집, 변환하고 대조까지 자동으로 수행하여 그 결과를 통보하게 하였다. 중복 발급, 또는 미결된 항목의 검증 업무가 자동화, 간소화되어 정확도까지 높아지면서 재작업의 부담이 확실히 줄어들게 되었다.

디지털 노동력 기반의 지능형 업무 자동화 환경 구축

한국남부발전은 전사 아이디어 공모를 통한 RPA 활용 확대와 함께 현장 주도의 RPA 확산을 위한 RPA 파워유저 양성 교육을 추진하였다. 각 부서의 담당자가 브리티 RPA 솔루션 사용법을 배워 직접 본인의 업무를 자동화하는 현장 중심의 업무 자동화 제도를 도입하였다. 이에 삼성SDS는 이전에 수행한 RPA 과제 경험과 성공사례들을 바탕으로 한국남부발전의 현업 개발 내재화를 지원하였고, 현장 주도형 방법론을 제공하여 단순 반복적인 업무에 대한 프로세스 개선과 브리티 RPA에 기반한 자동화를 직접 수행할 수 있도록 직원들의 참여를 적극 유도하였다. 또한 RPA 생애주기 관리 프로세스를 구축하고 (RPA Portal), 시범 과제 개발을 통해 직원들이 능동적으로 아이디어를 도출할 수 있도록 장려하였으며, RPA와 BPM의 연계를 통한 프로세스 시각화로 RPA의 자연스러운 업무 협업을 전개할 수 있게 하였다. 개발 및 운영 과정에서 문제가 발생하였을 때 즉각적으로 지원할 수 있도록 RPA 전용 헬프데스크를 운영하였다. 담당자와 개발자 간의 자동화 의뢰를 효율적으로 수행하기 위해 Step Recorder를 활용하였다. 담당자가 직접 캡처한 영상을 공유함으로써 담당자는 인터뷰 시간을 최소화하고 개발자는 업무 파악 및 개발시간을 단축하였다.

자동화를 통한 일하는 방식 혁신 및 Work Smart 구현

한국남부발전은 2018년부터 선제적으로 RPA를 도입하여 고유의 플랫폼을 구축하고 디지털 신기술을 접목한 노하우로, 브리티 RPA에 기반한 단순 반복 업무 제거와 절차 간소화를 지속적으로 추진함으로써 일하는 방식을 혁신하고 생산성 향상과 사람의 실수에 의한 업무 에러를 개선하였다. 사람은 최초에 입력한 정보와 최종 결과물을 검증하는 역할만 수행하면 되고, 나머지는 브리티 RPA가 수행하게 하였다.

한국남부발전은 매년 수천 건의 신재생에너지 공급인증서 REC를 구매한다. REC 거래 절차상 계약서는 전력거래소에 등록해야 하는데, 빈번하게 발생하는 계약 변경 업무 처리를 위해서는 수천 건의 계약 자료를 일일이 다운로드해 수기로 관리해야만 했다. 삼성SDS 브리티 RPA를 통한 REC 업무 자동화는 담당자를 대신해서 로봇이 수많은 계약서를 다운로드하고 담당자에게는 결과를 통보한다. REC 프로세스를 RPA 기반으로 자동화하는 것만으로 직원들의 상당한 노동력과 시간을 절감할 수 있었다. 담당자는 예외 처리만 수행하면 되었다.

한국남부발전은 설비에서 발생하는 알람 이벤트로부터 이상징후를 파악한다. 담당자는 매번 알람 이벤트를 분석, 분류하고 비정상 경보를 추출하여 통보하였다. 이 과정에서 담당자의 경력과 경험치에 따른 휴먼 에러가 종종 발생하였다. 삼성SDS 브리티 RPA는 설정한 조건에 맞추어 하루에 두 번 알람 이벤트를 수집하고 가공한 데이터를 기반으로 분석한다. 브리티 RPA를 통해 이전의 방식보다 더 많은 데이터와 정보를 수집할 수 있게 되었다. 분석 시간을 크게 단축하고 휴먼 에러를 대폭 줄일 수 있었다. 담당자는 브리티 RPA로부터 통보받은 결과를 최종 확인하는 수준까지 업무를 혁신하였다.

한국남부발전은 단순 반복적인 업무를 줄이고, 복잡한 절차에 의한 업무를 혁신하기 위해 RPA 자동화 도입을 결정했다. 또한 한국남부발전은 공공기관의 특수한 망 분리 환경에서도 삼성SDS 브리티 RPA를 성공적으로 도입하였다. 단순 반복 업무를 최소화하고 절차를 간소화함으로써, 사람의 실수에 의한 에러를 개선하고 생산성 향상에 크게 기여하였다. 국세청 세금계산서 자료 비교 검증 자동화로 연간 480시간, REC 계약서 수집 자동화로 연간 1,500시간, 발전소 알람 이벤트 분석/분류 자동화로 연간 1,464시간을 절감하는 등 25건의 현장 과제에 브리티 RPA를 적용하여 연간 3.3만 시간 절감에 성공하였다. 이는 행정안전부, 산업통상자원부 장관상을 수상하는 성과로 이어졌다.




Customer: 한국남부발전㈜
1999년 1월 21일, 산업자원부가 발표한 전력산업 구조개편 기본계획인 한국전력공사의 발전 부문 및 배전 부문의 민영화 계획과 2000년 12월 23일자 로 의결·공포된 '전력산업 구조개편 촉진에 관한 법률'에 의하여 2001년 4월 2일 한국전력공사에서 분할되어 설립된 공기업이다. 총 발전설비 용량은 11,432MW이며, 하동, 신인천, 부산, 남제주 등 전국 각지의 7개 핵심지역에서 우리나라 총 설비용량의 약 9%를 운영하고 있다.


Partner: ㈜에코아이티
기업의 Digital Transformation을 제안하고 실현하는 IT 전문기업이다. 2008년 설립된 이래 RPA, 인공지능, SAP 분야에서 쌓아온 컨설팅 노하우와 기술력을 바탕으로 기업의 성공적인 디지털 전환을 돕고 있다.




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