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물품관리제에도 4차 산업혁명 신기술 '인공지능' 활용, 효율성↑

[산업일보]
물품관리에 4차 산업혁명 신기술 가운데 하나인 인공지능을 활용, 효율성을 높일 수 있게 됐다.

조달청은 인공지능(Deep Learning)기술을 활용해 내용연수, 정수 및 수급관리계획을 현실에 맞게 개선함으로써, 매년 230여억 원의 예산절감이 기대된다고 밝혔다.

자료 분석의 정확성과 신뢰성 확보를 위해 Deep Learning 기술을 활용하는 것인데, 정원이나 보유량, 취득, 처분량 등의 데이터를 분석, 다음년도 구매 필요수량을 예측할 수 있다.

계획적인 취득과 처분이 필요한 상용물품과 범용성 있는 물품 중심으로 물품 구매계획수립을 유도해 예산절감과 함께 기관의 업무경감과 물품관리의 효율성도 높였다.

또한, 국민의 생명과 안전, 기술 발전 속도가 빠른 품목은 내용연수를 적극 하향 조정해 공공안전 향상에도 기여했다.

주요 개선 내용을 보면, 현행 1천638품목에서 1천673품목으로 35품목(2.1%)을 확대했으며, 이는 취득단가가 소액이라 하더라도 보유 규모가 크거나 보유 금액이 증가하는 품목을 추가했기 때문이다.

내용연수의 조정절차는 각 기관의 실제 사용기간 통계를 기초로 민간의 내용연수, 민원·건의 사항과 정책적 고려사항 등을 반영, 개선안을 마련했다. 그 결과 매년 236억 원의 예산절감 효과와 동시에 국민의 생명과 안전, 기술발전 속도가 빠른 물품 등은 하향 조정함으로써 공공안전 향상에도 기여하게 됐다.

정수물품은 현행 취득단가 50만 원 이상의 50개 주요 물품에서 물품의 안정적 수급관리를 유도하기 위해 133개 품목으로 대폭 확대했다.

특히, 계획적 취득·처분이 가능한 상용물품 및 범용성 있는 물품 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화하고, 특정사업에 반영돼 취득계획 파악이 어려운 품목은 제외(8품목) 했다.

수급관리계획과 관련해서는 보유 규모가 크고 계획적 구매가 용이한 품목 중심으로 구매계획을 수립함으로써 일선 관서의 계획수립 부담을 덜고, 물품관리의 효율성을 높일 수 있게 했다.

최호천 공공물자국장은 “이번 제도 개선은 국가기관 일선관서의 물품관리 현실을 반영해 기관 부담은 줄이고, 실효성은 높이는 방향으로 대상과 절차·시스템을 개선했다”고 밝혔다.

한편, 계획적인 물품수급관리를 유도하기 위해 수급관리 계획 실적이 우수한 기관은 정부포상 수여 등 인센티브도 강화할 예정이다.
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