업무 병목
반복 업무, 지식 검색, 의사결정 지원, 고객 대응 중 AI 효과가 큰 흐름을 먼저 고릅니다.
Industry Solution
제조 AI
현장 데이터, 품질, 설비, 공급망 업무를 연결하는 제조 AX 전략을 설계합니다.
AI 전환 과제
- 현장 데이터 단절
- PoC 이후 확산 실패
- 운영 시스템 연계 부족
대표 산출물
- 제조 AI 과제맵
- 데이터 준비도 진단
- 플랫폼 연계 설계
운영 고려사항
- OT/IT 보안 경계
- 설비 데이터 품질
- 현장 수용성
대표 상담 시나리오
- 품질·설비 데이터 AI 과제 발굴
- 현장 문서·매뉴얼 검색 고도화
- 공급망 리스크 브리핑
권장 상담 경로
- 현장 업무 인터뷰
- 데이터 준비도 점검
- Quick Win 과제 선정
제조 AI 상담 전 핵심 질문
- 품질, 설비, 공급망 중 현장 데이터가 가장 안정적으로 쌓이는 영역은 어디인가?
- 현장 작업자 수용성과 안전 기준을 AI 과제 설계에 어떻게 반영할 것인가?
- 이번 AI 전환에서 반드시 개선해야 할 핵심 업무는 무엇인가?
- 현재 보유 데이터와 시스템 중 AI가 활용 가능한 범위는 어디까지인가?
- PoC 이후 예산, 조직, 운영 책임을 누가 이어받을 수 있는가?
상담 시 공유 가능한 정보
- 사업 목표와 기대 성과를 공개 가능한 수준으로 요약합니다.
- 업무 흐름, 사용자 역할, 일정·예산 범위를 민감정보 없이 설명합니다.
- 데이터 원문 대신 데이터 유형, 출처 범주, 품질 이슈를 공유합니다.
공유하지 않을 정보
- 개인정보 원문, 비식별화 전 데이터, 내부 시스템 계정 정보를 공유하지 않습니다.
- 보안 취약점, 내부망 세부 구성, 접근권한 목록을 입력하지 않습니다.
- 대외비 계약서, 비공개 RFP 원문, 고객사 실명 자료를 업로드하지 않습니다.
Procurement Readiness
발주·보안 준비 신호
상담 전 아래 신호를 점검하면 RFP, 데이터, 보안, 운영 책임 범위를 더 빠르게 좁힐 수 있습니다.
데이터 준비도
데이터 유형, 품질 이슈, 접근 권한, 현행 시스템 연계를 원문 없이 요약합니다.
운영 책임
현업, IT, 보안, 준법, 교육 담당자의 역할과 승인 구조를 함께 확인합니다.
확산 조건
PoC 이후 예산, 교육, 운영 지표, 변화관리 조건을 사전에 정리합니다.
90-Minute Diagnostic
첫 상담에서 전략 과제를 빠르게 구조화합니다.
상담은 기술 소개가 아니라 문제, 자료 경계, 실행 경로를 정리하는 짧은 전략 워크숍으로 운영합니다.
01
문제와 목표 정렬
현장 데이터 단절을 중심으로 조직 목표, 현장 제약, 의사결정 기준을 먼저 맞춥니다.
02
자료 경계 확인
사업 목표와 기대 성과를 공개 가능한 수준으로 요약합니다. 단, 개인정보 원문, 비식별화 전 데이터, 내부 시스템 계정 정보를 공유하지 않습니다.는 상담 화면에 입력하지 않습니다.
03
실행 경로 선택
현장 업무 인터뷰에서 시작해 AI 전략 컨설팅 범위와 초기 산출물을 정합니다.
Consultation Starter
산업 특성에 맞춰 상담 입력값을 먼저 정리합니다.
제조 AI 상담은 공개 가능한 문제 요약, 보안 경계, 우선 산출물을 먼저 분리해야 빠르게 범위를 확정할 수 있습니다.
Problem
문제 요약
현장 데이터 단절를 공개 가능한 업무 언어로 정리하고, 기대 성과를 함께 적습니다.
Boundary
공유 경계
사업 목표와 기대 성과를 공개 가능한 수준으로 요약합니다. 개인정보 원문, 비식별화 전 데이터, 내부 시스템 계정 정보를 공유하지 않습니다.은 상담 입력에서 제외합니다.
Output
우선 산출물
제조 AI 과제맵, 데이터 준비도 진단 중 첫 상담에서 확정할 산출물을 선택합니다.
Consultation Path
프로젝트 상담 요청
산업별 업무 문제, 데이터 준비도, 플랫폼·거버넌스 요구를 프로젝트 단위로 정리합니다.
첫 상담에서 결정할 것
- 가장 시급한 문제: 현장 데이터 단절
- 우선 검토할 서비스: AI 전략 컨설팅, AI 데이터 전략
- 초기 산출물 기준: 제조 AI 과제맵, 데이터 준비도 진단
- 민감자료는 제외하고 공개 가능한 업무 요약과 의사결정 제약만 공유