FIELD NOTES

TRADE DOCUMENT AUTOMATION

PI · CI · PL을 한 세트로 뽑기

세 문서는 같은 데이터를 다른 목적으로 보여주는 것뿐입니다. 하나의 건에서 세 장이 함께 나오게 만들자 불일치가 사라졌습니다.

12 min
견적서에서 선적 서류까지 콘셉트 이미지
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세 문서는 사실 하나다

프로포마 인보이스, 커머셜 인보이스, 패킹 리스트. 셋은 서로 다른 문서처럼 보이지만 뿌리는 같습니다.

표가 넓으면 좌우로 스크롤하여 확인하세요.

문서무엇인가누가 보나
PI아직 확정 전. 예상 금액과 조건바이어 (발주 판단)
CI확정된 거래 금액. 대금 청구의 근거바이어 · 은행 · 세관
PL같은 물건을 포장 단위로 본 것포워더 · 세관 · 창고

같은 건에서 나오는 세 가지 관점입니다.

그런데 각각 따로 만들고 있었습니다. 어긋날 수밖에 없었습니다.

건 하나에서 세 장이 나오게 했다

품목 · 수량 · 조건

PI

예상 · 확정 전

CI

확정 · 청구

PL

포장 단위

세 장은 같은 건의 세 가지 표현이다

건에 품목과 수량과 조건이 들어가면 세 문서가 동시에 생성됩니다. 사람이 각각 만들지 않습니다.

수량을 바꾸면 세 장이 함께 바뀝니다. 이 하나만으로 "인보이스는 고쳤는데 패킹 리스트가 안 고쳐진" 사고가 구조적으로 불가능해졌습니다.

포장 정보에서 막혔다

여기서 한 번 막혔습니다.

패킹 리스트에는 박스 수, 박스별 중량, 치수가 들어갑니다. 이건 품목 정보에서 자동으로 나오지 않습니다. 실제 포장 방식에 따라 달라지기 때문입니다.

그래서 품목마다 표준 포장 단위를 등록하고, 수량을 넣으면 박스 수가 계산되게 했습니다.

품번 FDF-24C
  표준 포장    12 EA / CTN
  박스 중량    9.6 kg (제품 8.8 + 포장재 0.8)
  박스 치수    420 × 340 × 260 mm

주문 수량 500 EA
  → 계산 결과  42 CTN (마지막 박스 8 EA)
  → 총 중량    403.2 kg

다만 실제 포장이 다르면 수정할 수 있게 열어뒀습니다. 계산값과 실제값이 다르면 화면에 표시가 뜹니다.

막지는 않고 알려만 줍니다. 그 차이가 반복되면 표준 포장 단위를 고칠 근거가 됩니다.

총중량 검산이 의외로 컸다

품목별 중량의 합과 패킹 리스트의 총중량이 맞는지 자동으로 대조하게 했습니다.

작은 기능인데 효과가 컸습니다.

품목 합계 중량    403.2 kg
패킹 리스트 총중량 397.0 kg
                  ─────────
차이               6.2 kg  ← 포장재 중량 누락 의심

포장 중량을 빠뜨리거나 단위를 잘못 넣으면 여기서 바로 걸립니다.

전에는 포워더가 발견해서 연락이 왔습니다. 그러면 이미 서류가 나간 뒤이고, 정정하는 데 반나절이 들었습니다.

틀린 것을 나중에 남이 발견하게 두지 않는 것. 이게 문서 자동화의 실제 가치였습니다. 시간 단축보다 이쪽이 컸습니다.

PI에서 CI로 넘어가는 지점

PI가 확정되면 CI로 전환합니다. 이때 값을 복사하지 않고 같은 건의 상태를 바꾸는 방식으로 했습니다.

건 T-2026-0117
  상태: 견적 → PI 발행 → PI 확정 → CI 발행 → 선적 → 완료
                              ↑ 여기서 복사하지 않음

복사하면 두 개가 되고, 두 개가 되면 갈라집니다. 상태를 바꾸면 하나로 남습니다.

이 원칙은 현장 데이터 연재에서 체크리스트를 파일이 아니라 상태로 다룬 것과 정확히 같은 이야기입니다. 사본은 반드시 어긋납니다.

결과

선적 서류 세트

세트 작성 시간

2시간15분

불일치 반려

이 시점 이후

월 3~4건0건

다음 편에서 할 것

여기까지 오면 욕심이 생깁니다. HS코드와 원산지도 자동으로 채워 넣고 싶어집니다.

실제로 채워 넣을 수 있었습니다. 그런데 자동으로 확정되지 않게 막았습니다. 일부러 손을 한 번 더 가게 만들었습니다.

그 이야기를 다음 편에서 합니다.

리도 프로필

리도 인사이트

기술을 현장 언어로 다시 풀어 쓰는 사람

3D 설계, 광통신 인프라 장비 개발, 글로벌 현장 교육을 19년 넘게 다뤄왔고, 요즘은 AI 자동화, 꿈꾸는 카메라, 실무 채널 운영을 연결해 복잡한 일을 더 쉽게 만드는 방법을 기록하고 있습니다.

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