Taylro란 무엇인가 — Cost·Flow·Agent

벤더를 검토할 때 가장 먼저 필요한 것은 "이 제품이 정확히 무엇을 하는가"에 대한 군더더기 없는 답입니다. Taylro는 세 개의 제품 — Cost·Flow·Agent — 이 하나의 플랫폼으로 맞물려 동작합니다. 한 줄로 쓰면 Flow(입력) + Cost(분석) = Agent(판단) 입니다. 이 글은 각 제품이 무엇을 하고, 왜 따로가 아니라 하나로 묶여야 하는지를 정리합니다.

세 제품이 하나의 플랫폼

Taylro는 원가·수익성을 계산하는 Taylro Cost, 현장 데이터를 실시간으로 모으는 Taylro Flow, 그 위에서 판단하는 Taylro Agent 로 이루어집니다. 세 제품은 별도로 붙인 시스템이 아니라 하나의 공통 데이터베이스와 하나의 데이터 모델을 공유합니다. 현장에서 들어온 데이터(Flow)가 원가·수익성으로 계산되고(Cost), 그 결과 위에서 무엇을 먼저 손봐야 할지 판단(Agent)까지 이어지는 하나의 흐름입니다.

Taylro Cost — 수익성을 본다

Taylro Cost는 제품·거래처·공정 단위의 원가와 수익성을 계산하는 엔진입니다. 적용 원가모델은 TDABC(시간기반 활동원가)와 RCA(자원소비회계)를 결합한 방식입니다. 단위원가는 두 갈래로 쌓입니다 — 재료원가는 다단계 BOM을 타고 원재료 → 반제품 → 완제품으로 롤업되고, 가공원가는 공정이 실제로 소비한 시간을 기준으로 제품에 귀속됩니다.

재료·노무·경비의 3요소 구분은 제조원가명세서 같은 재무보고 측면에서만 씁니다. 관리 목적의 원가 엔진은 재료 + 가공 구조로 계산합니다. RCA 관점에서는 자원 비용을 변동비와 고정비로 나누고, 쓰지 않은 유휴 능력(미사용 원가)을 눈에 보이게 만듭니다. 수익성은 매출에서 비용을 성격별로 차감한 이익 계단으로 봅니다.

• 제조공헌이익 = 매출액 − 제조변동원가. 만드는 데 든 변동비만 뺀 값.
• 공헌이익 = 매출액 − 제조변동원가 − 변동판매비. 고정비는 차감하지 않습니다 — 고정비를 변동비처럼 다루면 "덜 팔아도 원가가 줄어 이익이 회복된다"는 잘못된 결론에 이릅니다.
• 고객기여이익(Sales Margin) = 공헌이익 − 고정판매비. 거래처 수익성을 판정하는 정본 지표입니다.

Taylro Flow — 현장을 본다

Taylro Flow는 생산 현장에서 일어나는 일을 실시간으로 수집합니다. 실사로 잡은 기초 재고를 출발점으로, 입·출고와 생산 실적이 수불 원장에 쌓이고, LOT(로트) 단위로 재고가 추적되며, 창고별 실시간 재고가 유지됩니다. 이 현장 데이터가 곧 Cost 엔진의 입력이 됩니다.

여기서 짚어둘 점이 있습니다 — Cost 계보의 품목과 Flow 계보의 Flow 품목은 서로 다른 객체이며, 품목 코드 문자열로 짝지어(브리지) 연결됩니다. 두 세계를 억지로 하나로 합치지 않고 코드로 이어, 각자의 정확성을 지킵니다. Flow의 현장 수집 기능 중 일부는 개발 중이며 순차적으로 라이브에 반영됩니다.

Taylro Agent — 판단한다

Taylro Agent는 계산하지 않고 판단만 합니다. 핵심 원칙은 하나입니다 — 수치는 결정론 엔진이 계산하고, AI는 그 결과를 해석·서술만 합니다. AI의 환각이 숫자 자체를 바꾸지 못하며, 답변은 근거로 이어지는 인용 딥링크만 제시할 뿐 외부 URL이나 이미지를 렌더링하지 않습니다. 인앱에서 이 조력자의 이름은 AI CFO로 통일되어 있습니다. AI가 하는 일은 자동화 등급으로 나뉘며, 오늘 제공하는 범위는 L0~L2입니다.

• L0 브리핑 — 일일 결산 브리핑, 개인화 추천.
• L1 감시·경고 — 이상 감시, 수익성 발견, 마감 코파일럿, AI CFO 대화.
• L2 제안(초안) — 권고안·디지털 트윈 시나리오 초안·생산계획(MRP) 초안. 실행은 반드시 사람이 승인합니다.

왜 하나로 묶여야 하는가

Flow(입력) + Cost(분석) = Agent(판단) — 이 공식이 통합의 이유입니다. 현장·원가·수익성 데이터가 서로 다른 시스템에 흩어져 있으면, 어느 제품이 어떤 공정을 거쳐 어느 고객에게 팔렸고 그래서 이익이 어떻게 변했는지를 잇는 맥락이 끊깁니다. 맥락이 끊긴 데이터에서는 요약은 나와도 진단은 나오지 않습니다. Taylro는 세 제품을 하나의 데이터 모델 위에 올려 이 맥락을 보존합니다. 이는 산재된 데이터를 하나의 객체 모델로 통합하는 팔란티어의 대기업용 접근을 중소 제조업 규모로 경량화한 유사 접근입니다.

통합은 데이터 보호와 함께 갑니다. 하나의 공통 관계형 데이터베이스 위에서 고객사(테넌트)별 행수준 보안 정책으로 데이터를 격리하며, 계산 엔진조차 격리된 롤로만 동작합니다. 고객 데이터는 AI 모델 학습에 쓰이지 않습니다. 시스템 관리자의 지원 접근은 시한부·읽기 전용이고, 모든 접근에 감사 기록이 남습니다.