[별첨] 제조기업에서 활용 가능한 제조AI Use-Case

□ 가치사슬 기반 제조AI 매트릭스 Use-Case (예시)

가치사슬 영역	A. 재무/인사관리	B. 제품기획/설계	C. 구매	D. 제조공정	E. 물류/SCM	F. 환경/에너지/안전	G. 사후서비스
1. 인식 (Perception)	계약서 검토	기술 자료 검색	자재 구매 데이터 통합 분석	작업자·동작 감지	드론 재고 추적	위험행동· 안전위반 탐지	제품 애프터코드 판별
2. 예측 (Prediction)	채용 시스템 운영	시제품 성능 예측	원자재 가격 예측	실시간 설비 이상 예측	재고·공급 예측	수요·피크· 효율저하 예측	고객 리뷰 분석
3. 자동화 (Automation)	ERP 결함 업무 자동화	특허 분석 자동화	자재 수급 최적화	불량 분석 자동화	배송 경로 최적화	공조·보일러·ESS 운전 최적화	예지보전 자동화
4. 소통 (Communication)	챗봇 기반 사내 정보 검색	코드 CD/CI 자동화	자동 발주 추천	디지털 트윈 내 실시간 협업	디지털 트윈 기반 창고 운영	위험경보· 행동지침 맞춤 전달	보이스봇 고객 문의 처리
5. 생성 (Generation)	업무 보고서 생성	신제품 아이디어 생성	수요 예측·발행 최적화	가상 도장 품질 평가	패키지 디자인 개발	점검일지· 배출기록·보고서 생성	차량 매뉴얼 생성

A. 재무·인사관리

A1. 계약서 자동 인식·리스크 검토

AS-IS		TO-BE
- 재무·구매·법무 부서는 연간 수백~수천 건의 계약서를 수작업으로 검토하고 있으며, 담당자별 경험 수준에 따라 검토 품질의 편차가 크다. - 표준계약 미준수, 불리한 손해배상 조항, 책임 불균형, 필수 조항 누락 등이 계약 체결 이후에야 발견되어 분쟁·비용이 반복 발생한다.		- 계약 조항별 위험도(High/Medium/Low)를 자동 표시하고 “손해배상 한도 미기재”, “책임 불균형” 등 경고 메시지를 제공하여 법무팀이 고위험 계약에 집중 검토할 수 있다. - 조직 전체가 표준계약과 리스크 기준을 공유함으로써 계약 체결 단계에서부터 법적 리스크를 선제적으로 관리하는 체계로 전환된다.
AI 적용 시나리오	- 계약서(PDF, 스캔본, HWP)가 시스템에 업로드되면, AI가 즉시 문서를 구조화(페이지·조항·표 구분)하고 조항 단위로 계약 리스크를 자동 분석한다. - 분석 결과는 조항별 색상 표시, 위험 키워드 하이라이트, 누락 가능성이 높은 필수 조항 추천 등으로 제공되며, 법무 담당자는 고위험 항목 중심으로 최종 판단을 수행한다.
기술 구성	- (데이터) 계약서 원문(PDF·이미지·문서), 표준계약 및 가이드라인 DB, 과거 분쟁·소송 사례, 관련 법령·약관 텍스트 - (AI기술) 문서 OCR(LayoutLM, Donut 등), 법률 특화 NLP(BERT·Legal-BERT 기반 조항 분류·유사도 분석), 리스크 분류 모델(XGBoost, Transformer 등) - 아키텍처) 문서 업로드 → OCR·레이아웃 분석 → 조항 단위 분해·벡터화 → 표준계약·분쟁 사례와 유사도 비교 → 리스크 스코어링 → 대시보드/리포트 시각화
성과	- 계약 검토 품질이 개인 역량에서 조직 표준으로 전환되고, 법적 리스크를 체계적으로 관리하는 기반이 마련된다. - 계약 체결 과정의 투명성과 신뢰성이 높아지고, 재무·구매·법무 부서 간 협업 부담이 완화된다.

A2. 채용 수요·이직 가능성 예측

AS-IS		TO-BE
- 이직·퇴직이 발생한 후에야 채용이 시작되어 핵심 인력 공백 기간이 길어지고, 프로젝트 지연·업무 과부하가 반복된다. - 채용 계획은 전년도 실적과 관리자 감각에 의존하여 수립되며, 부서·직무별 인력 리스크를 체계적으로 파악하기 어렵다.		- 부서·직무별 향후 6~12개월 인력 이탈 가능성과 채용 수요를 사전에 파악하여, 선제적인 채용·배치 전략을 수립할 수 있다. - 인력 운영이 “사후 대응”에서 “미리 준비하는 인력 포트폴리오 관리” 체계로 전환되어, 사업 계획과 인력 계획의 정합성이 높아진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 근속연수, 연령·직무 특성, 평가 결과, 승진·이동 이력, 조직 변화(개편·신규사업) 등을 분석하여 개인·부서 단위 이직 확률을 산출한다. 예측 결과를 기반으로 HR은 이직 가능성이 높은 직군과 시점을 파악하고, 채용·교육·내부 전환 계획을 사전 수립한다.
기술 구성	- (데이터) 인사 마스터(입·퇴사 일자, 직군/직급, 보직), 근속연수, 평가·교육 이력, 조직도·개편 이력, 외부 노동시장 데이터(임금 수준, 경쟁사 채용공고 등) - (AI기술) 이직 가능성 예측 모델(생존분석, Gradient Boosting, 시계열 예측), 부서·직무별 채용 수요 시뮬레이션, 리스크 그룹 세분화 클러스터링 - (아키텍처) HR 데이터 통합 → 피처 엔지니어링 → 이직 예측·수요 예측 → 부서별 리스크 맵·채용 시나리오 대시보드 제공
성과	- 핵심 인력 이탈에 대한 사전 경고 체계를 구축함으로써 조직 안정성과 업무 연속성이 강화된다. - HR 부서가 행정 중심 역할에서 벗어나 전략적 인력 포트폴리오를 관리하는 비즈니스 파트너로 기능하는 기반이 마련된다.

A3. ERP 결합 재무·인사 업무 자동화

AS-IS		TO-BE
- ERP, 급여, 근태, 경비 정산 시스템이 분리 운영되어 동일 데이터를 여러 시스템에 반복 입력해야 하고, 입력 오류·누락에 대한 사후 정정이 빈번하다. - 월/분기 결산 시기마다 엑셀 다운로드·수기 검증·재입력이 반복되며, 결산 일정이 촉박하고 재무 데이터의 적시성·신뢰성을 확보하기 어렵다.		- 인사·급여·경비·회계 데이터가 자동 연계되어 반복 입력·검증 업무는 AI 기반 RPA가 수행하고, 담당자는 예외 검토와 분석 업무에 집중한다. - 결산 일정이 안정적으로 관리되고, 재무 정보의 시의성과 정확성이 동시에 향상되며, 감사·내부통제 대응이 수월해진다.
AI 적용 시나리오	- AI RPA가 ERP·급여·근태 시스템 API를 통해 데이터를 자동 수집·매핑하고, 규칙 기반·머신러닝 기반 검증 로직으로 전표 생성·이상치 검출을 수행한다. - 비정상 금액, 이중 지급, 계정과목 오분류 등 이상 징후는 대시보드와 알림으로 재무 담당자에게 전달되어, 최소한의 개입으로 오류를 수정한다.
기술 구성	- (데이터) ERP(매출·비용·자산·부채), 급여·상여 데이터, 근태(근무·휴가) 데이터, 경비 정산, 계정과목 코드표, 사용자 권한 정보 - (AI기술) RPA(업무 프로세스 자동화), 이상치 탐지(Isolation Forest, Autoencoder), 규칙 기반 검증 엔진, 로그 분석 - (아키텍처) 시스템 연계(ETL/API) → 데이터 정합성 검증·자동 전표 생성 → 이상치 탐지·알림 → 사용자의 승인·수정 → ERP 반영·로그 저장
성과	- 반복적이고 단순한 행정 업무의 부담이 크게 줄어들고, 재무·인사 담당 인력의 업무가 분석·기획 중심으로 고도화된다. - 기록과 증빙이 체계적으로 관리되어 내부 통제, 외부 감사 및 규제 대응 역량이 강화된다.

A4. 챗봇 기반 사내 정보 검색

AS-IS		TO-BE
- 직원들은 인사·복지·규정·시스템 사용법 등을 문의할 때마다 HR·총무 부서에 전화·메일로 문의하며, 비슷한 질문이 반복되어 응대 부담이 크다. - 관련 규정·매뉴얼은 사내 포털에 흩어져 있어 검색이 불편하고 최신 버전인지 확인하기 어려워, 정보 접근성이 떨어진다.		- 직원이 PC·모바일·메신저에서 챗봇에게 질문하면, AI가 규정·지침·개인 정보를 종합해 즉시 답변을 제공하고 추가 참고 링크까지 안내한다. - HR·총무 부서는 반복 문의에서 해방되어 제도 개선, 조직문화 기획 등 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 직원이 “내 남은 연차”, “육아휴직 신청 절차”, “출장비 기준”, “성과급 산정 방식” 등 자연어로 질문하면, AI가 사내 규정 문서와 HR 시스템 정보를 검색(RAG)해 개인 상황에 맞는 답변을 생성한다. - 챗봇 대화 로그를 분석해 자주 제기되는 질문·불편 사항을 도출하고, HR 제도 개선 과제 발굴에 활용한다.
기술 구성	- (데이터) 인사·복무·복리후생 규정, 전사 FAQ, HR 시스템의 개인별 휴가·근무 정보, 사내 포털 문서, 조직도·연락처 정보 - (AI기술) LLM 기반 질의 응답, RAG(문서 임베딩·벡터 검색), 사용자 인증·권한 관리 연동, 대화 로그 분석·토픽 추출 - (아키텍처) 질문 입력(메신저/웹) → 사용자 인증 → 문서/데이터 검색 → 답변 생성 → 대화 로그 저장·분석 → FAQ·제도 개선 인사이트 도출
성과	- 임직원이 원하는 정보를 언제 어디서나 빠르게 확인할 수 있어, 조직 운영의 투명성과 자율성이 높아진다. - HR·총무 부서의 반복 응대 업무가 감소하고, 조직문화·제도 기획 같은 전략적인 영역에 역량을 재배치할 수 있다.

A5. 업무·경영 보고서 자동 생성

AS-IS		TO-BE
- 각 부서는 ERP·엑셀·BI에서 데이터를 추출해 PPT·한글 보고서를 수작업으로 작성하며, 담당자마다 표현 방식과 분석 수준이 달라 보고 품질의 일관성이 떨어진다. - 데이터 정리·그래프 작성 등 형식적인 작업에 많은 시간이 소요되어, 정작 중요한 인사이트 도출과 전략 논의에 투입되는 시간은 제한적이다.		- KPI·실적 데이터 기반의 보고서가 자동 생성되고 담당자는 해석·의견·추가 분석을 보완하는 역할을 수행함으로써, 보고 체계가 분석 중심으로 전환된다. - 경영진은 동일한 구조·형식의 보고서를 받게 되어, 부서 간 성과 비교·종합 판단이 용이해지고 의사결정 속도가 빨라진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 월별·분기별 데이터를 불러와 전년/전기 대비 변화, 목표 대비 실적, 주요 변동 요인을 분석하고, 자연어로 요약된 보고서 본문과 시각 자료(그래프·표)를 자동 생성한다. - 사용자는 “매출 감소 요인 요약”, “부서별 원가 구조 비교” 등 추가 질의를 통해 보고서를 인터랙티브하게 확장할 수 있다.
기술 구성	- (데이터) ERP(매출·원가·손익), 프로젝트·사업별 KPI, 예산/실적 데이터, BI 데이터 마트, 조직별 목표 값 - (AI기술) 시계열 분석, 이상치·변동 요인 탐지, 자연어 생성(NLG), 차트 자동 생성·추천 알고리즘 - (아키텍처) 데이터 추출·전처리 → 지표 산출·분석 → 텍스트 요약·차트 생성 → 보고서 템플릿(PPT/Word) 자동 채움 → 사용자 편집·확정
성과	- 보고서 작성에 소요되던 반복 작업이 크게 줄어들고, 시간·에너지를 성과 분석과 전략 수립에 집중할 수 있다. - 보고서 형식과 핵심 메시지가 표준화되어, 경영진·이사회 등 주요 의사결정자의 이해도와 신뢰도가 높아진다.

B. 제품 기획·설계

B1. 기술 자료 검색·통합 분석

AS-IS		TO-BE
- R&D·기획 담당자는 논문, 특허, 기술표준, 경쟁사 자료를 개별적으로 검색·다운로드하면서 최신 정보를 빠짐없이 추적하기 어렵다. - 자료의 출처와 최신성을 체계적으로 관리하지 못해, 이미 연구된 내용을 중복 검토하거나 시장 변화에 뒤늦게 대응하는 경우가 발생한다.		- 기술·시장 자료가 통합 포털에서 한 번에 검색되고, 핵심 키워드·연구 동향·경쟁사 포지션이 시각적으로 제공되어 기획자가 전체 지형을 빠르게 파악할 수 있다. - 조직 차원의 기술·시장 지식 베이스가 구축되어, 신규 프로젝트 기획 시 공통의 데이터와 언어를 바탕으로 논의할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 특정 제품군·기술 영역을 선택하면 AI가 전 세계 특허·논문·표준·보고서에서 관련 문서를 자동 수집하고, 토픽별로 군집화하여 기술 지도를 생성한다. - 사용자는 “경쟁사 A의 최근 3년간 특허 출원 패턴 요약”, “국제표준 변화가 자사 제품에 미치는 영향” 등의 질의를 통해 심화 분석을 수행한다.
기술 구성	- (데이터) 글로벌 특허 DB, 학술 논문 데이터베이스, 산업·시장 리포트, 국제·국가 기술표준 문서, 자사 기술자료 - (AI기술) 텍스트 임베딩(Sentence-BERT 등), 클러스터링(K-means, HDBSCAN), 토픽 모델링(LDA, NMF), 길이·난이도 조절형 요약 모델 - (아키텍처) 데이터 크롤링/연계 → 전처리·임베딩 생성 → 유사도 기반 군집화·토픽 추출 → 대시보드(기술맵·경쟁사 비교·타임라인) 제공
성과	- 기술 조사 시간이 크게 단축되고, 기획 단계에서 보다 폭넓고 체계적인 정보 기반 의사결정이 가능해진다. - 기술·시장 정보가 개인이 아니라 조직의 자산으로 축적되어, 인력 이동이나 조직 개편에도 지식이 단절되지 않는다.

B2. 시제품 성능·품질 예측

AS-IS		TO-BE
- 설계 변경의 영향은 실제 시제품 제작 및 시험 단계에서야 확인할 수 있어, 성능 미달·내구성 부족 등의 문제로 재설계·재시험이 반복된다. - 공정·품질 데이터와 설계 정보가 분리되어 있어, 어떤 설계 요소가 품질 문제와 연결되는지 정량적으로 파악하기 어렵다.		- 설계 단계에서 주요 성능(강도·효율·소음 등)과 불량 발생 가능성을 사전에 예측하여, 저성과 설계안을 조기에 걸러낼 수 있다. - 품질·성능 요구사항을 만족시키면서도 비용·중량 등을 최적화한 설계 방향을 정량적으로 제시할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 과거 제품의 설계 파라미터(CAD, 소재, 두께 등), 공정 조건(온도·압력·속도 등), 시험·검사 결과(치수·성능·불량 유형)를 학습한 AI 모델이 신규 설계안 입력 시 성능과 불량 확률을 예측한다. - 설계자는 AI가 제시한 민감도 분석(어떤 변수 변경이 성능에 가장 큰 영향)을 바탕으로, 설계 수정 방향과 허용 범위를 빠르게 결정한다.
기술 구성	- (데이터) CAD/BOM 정보, 소재·공정 조건, 시험·검사 측정값, 불량·클레임 이력, 운영 환경 데이터 - (AI기술) 회귀·분류 예측 모델(RandomForest, XGBoost, DNN 등), 설계 변수 중요도 분석(SHAP), 시뮬레이션+AI 하이브리드 모델 - (아키텍처) 설계·공정·품질 데이터 통합 → 피처 생성·정규화 → 예측 모델 학습/추론 → 설계안별 성능·불량 예측 리포트 제공
성과	- 불필요한 시제품 제작과 시험 사이클을 줄이고, 개발 리스크를 초기 단계에서 통제하는 설계 문화가 정착된다. - 설계·개발·품질 부서 간 공통의 데이터 기반 의사결정이 가능해져, 사후 책임 공방이 줄고, 협업 관계가 강화된다.

B3. 특허 분석 자동화

AS-IS		TO-BE
- 신규 기술 개발 시 특허 회피 설계·침해 가능성 검토를 위해 수많은 특허 문서를 수작업으로 검색하고 읽어야 하며, 전문 인력의 부담이 크다. - 유사 특허를 놓치거나 최신 경쟁사 출원 동향을 제때 파악하지 못해, 기술·사업 전략의 위험이 상존한다.		- 설계안·기술 키워드만으로도 유사 특허와 경쟁사 출원 동향을 자동 분석할 수 있어, 지식재산 리스크를 체계적으로 관리할 수 있다. - 특허 정보가 R&D·기획·법무가 공유하는 전략 자산으로 활용되며, 기술 방향성 결정에 자연스럽게 반영된다.
AI 적용 시나리오	- 설계 키워드·요약 또는 특허 초안 클레임을 입력하면, AI가 전 세계 특허문서를 임베딩하여 유사 특허를 검색하고, 주요 클레임 범위와 차별 포인트를 요약해 제시한다. - “침해 위험도 높음/보통/낮음” 등 간단한 지표와 함께, 회피 설계를 위한 기술적 아이디어(대체 구조, 소재 변경 등)를 제안한다.
기술 구성	- (데이터) 자사 특허·출원, 글로벌 공개 특허 DB, 특허 분류 코드(IPC, CPC), 소송·무효심판 사례 - (AI기술) 문서 임베딩(Sentence Transformer), 유사도 검색(벡터 검색 엔진), 텍스트 요약, 분류(침해 가능성 범주화) - (아키텍처) 키워드/클레임 입력 → 특허 임베딩·검색 → 유사도 상위 문서 선정 → 요약·위험도 분석 리포트 생성 → R&D/법무 공유
성과	- 특허 검토의 사각지대를 줄이고, R&D 방향 설정 시 지식재산 전략을 함께 고려하는 체계가 자리잡는다. - 전문 인력이 반복 검색에서 벗어나 고난도 검토와 전략 수립에 집중할 수 있어, 특허 포트폴리오의 질이 향상된다.

B4. 코드 CI/CD 자동화 및 품질 모니터링

AS-IS		TO-BE
- 제품에 포함된 소프트웨어 변경 사항이 개발·시험·운영 조직 간에 시차를 두고 공유되어, 버전 충돌·배포 오류·리그레션 버그가 반복 발생한다. - 빌드·테스트 로그가 방대해 오류 원인 파악에 시간이 오래 걸리고, 담당자 교체 시 이력 파악이 어렵다.		- 코드 변경이 발생하면 자동으로 빌드·테스트·배포·알림이 수행되어, 모든 조직이 동일 버전의 소프트웨어 상태를 공유할 수 있다. - 오류 발생 시 AI가 로그를 분석해 원인을 요약·추정하고, 관련 개발자에게 자동으로 전달해 문제 해결 속도가 향상된다.
AI 적용 시나리오	- Git 커밋·Pull Request 발생 시 CI 파이프라인이 자동 실행되고, AI가 변경된 코드 범위와 과거 이슈를 기반으로 영향 받는 모듈·테스트케이스를 추천한다. - 빌드·테스트 실패 로그는 AI가 요약·분류하여 “환경 설정 문제”, “의존성 충돌”, “로직 오류 추정” 등으로 태깅하고, 협업 도구(Slack·이메일)에 알림을 전송한다.
기술 구성	- (데이터) 소스코드 저장소(Git 로그), 빌드·테스트 로그, 이슈 트래킹 시스템(Jira 등), 배포 이력 - (AI기술) 코드 이해·요약 모델, 로그 이상 패턴 탐지, 원인 분류 모델, 추천 시스템(관련 이슈·코드 리뷰어 추천) - (아키텍처) 코드 변경 감지 → CI/CD 파이프라인 실행 → 로그 수집·분석 → 오류 요약·원인 추정 → 협업 도구 알림·이슈 자동 생성
성과	- 개발·테스트·운영 간 소통 비용이 줄고, 품질 이슈의 원인 파악과 대응 속도가 빨라져 제품 출시 일정의 예측 가능성이 높아진다. - 소프트웨어 개발 프로세스가 사람 중심에서 시스템·데이터 중심으로 전환되며, 신규 인력 온보딩과 노하우 전수가 수월해진다.

B5. 신제품 아이디어·콘셉트 생성

AS-IS		TO-BE
- 신제품 아이디어 발굴은 일부 기획자의 경험·직관과 제한적인 벤치마킹에 의존하며, 고객 관점·시장 데이터를 충분히 반영하기 어렵다. - 아이디어 회의가 열려도 체계적인 근거 자료 없이 아이디어가 채택·폐기되는 경우가 많아, 결과에 대한 수용성과 재사용성이 낮다.		- 시장·고객 데이터와 기술 가능성을 동시에 반영한 다양한 콘셉트 시나리오를 AI가 생성하고, 기획자가 그중 전략적으로 유의미한 안을 선택·조합하는 구조로 전환된다. - 아이디어마다 “근거 데이터(고객 VOC, 경쟁사 리뷰 등)”가 함께 제시되어, 의사결정의 설득력과 설명가능성이 높아진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 소셜미디어, VOC, 경쟁사 제품 리뷰, 서비스센터 클레임 데이터에서 고객 니즈·불만·미충족 수요를 추출하고, 이를 기반으로 “기능·디자인·가격·타깃 고객·채널”이 포함된 신제품 콘셉트를 여러 개 자동 제안한다. - 기획자는 “친환경 프리미엄 라인”, “저가형 대량 소비 라인” 등 전략 방향을 입력하면, AI가 해당 방향에 맞는 상세 콘셉트(제품 스토리, 핵심 기능, 예상 사용자 여정)를 생성하도록 지시한다.
기술 구성	- (데이터) 시장 조사 보고서, SNS·커뮤니티·리뷰 데이터, 자사 제품 판매·클레임 정보, 경쟁사 제품 스펙·가격·평가 데이터 - (AI기술) 감성 분석, 토픽 분석, 클러스터링(고객 세그먼트 도출), 생성형 LLM(콘셉트 설명·제품 스토리·슬로건 생성) - (아키텍처) 데이터 수집·정제 → 인사이트 추출(VOC·니즈 패턴) → 콘셉트 자동 생성 → 기획자 피드백·수정 → 버전 관리·공유
성과	- 아이디어 발굴 과정이 개인 역량에서 데이터·AI 기반 체계로 전환되어, 다양한 대안과 시나리오를 단기간에 검토할 수 있다. - 기획·R&D·마케팅이 동일한 콘셉트 문서와 근거 데이터를 공유함으로써, 초기 단계부터 부서 간 정렬과 협업이 용이해진다.

C. 구매(Procurement)

C1. 자재 구매 데이터 통합 분석

AS-IS		TO-BE
- 구매 단가는 ERP, 발주 이력, 공급사 정산자료 등 여러 시스템에 흩어져 있어 공급사별·품목별 실질 단가와 조건을 한 번에 비교하기 어렵다. - 특정 공급사에 대한 의존도, 비정상 단가 변동, 비효율적인 소량·긴급 발주 패턴 등을 체계적으로 모니터링하지 못해 비용 누수가 반복된다.		- 발주·납품·검수·정산·재고 정보를 하나의 뷰에서 조회하며, 공급사별 성과(단가·납기·품질·클레임)를 자동 분석해 객관적으로 비교할 수 있다. - 구매 담당자는 데이터 기반으로 협상 전략을 수립하고, 리스크 공급사·전략 공급사를 명확히 구분해 관리할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- AI가 ERP·구매 시스템·재고·품질 데이터를 통합 수집·정제하여 품목·공급사·기간별 지출 구조를 자동 분석하고, 이상 패턴(비정상 단가 상승, 편중 구매 등)을 탐지한다. - 분석 결과는 “공급사 성과 점수”, “품목별 최적 공급사 후보”, “리스크 신호(납기 지연 증가, 품질 클레임 증가)” 등으로 시각화되어 의사결정을 지원한다.
기술 구성	- (데이터) 발주·구매 이력, 납품·검수 기록, 재고 수준, 공급사별 품질·납기·클레임 이력, 계약 단가표 - (AI기술) ETL/데이터 통합, 이상거래 탐지(Outlier Detection), 공급사 성과 스코어링 모델, 클러스터링(공급사 유형화) - (아키텍처) 데이터 수집·정제 → 공통 마스터(품목·공급사) 매핑 → 분석·스코어링 → 대시보드(지출 분석, 공급사 비교, 리스크 알림)
성과	- 조직 내 구매 정보가 투명하게 공유되고, 공급사 평가·선정이 감(感)이 아닌 데이터에 기반해 이루어지는 문화가 형성된다. - 지출 구조의 비효율과 리스크를 사전에 포착하여, 장기적인 원가 경쟁력과 협력사 관리 역량을 강화할 수 있다.

C2. 원자재 가격 예측

AS-IS		TO-BE
- 원자재 가격과 환율 변동은 신문 기사·시장 보고서에 의존해 수동으로 모니터링되며, 급격한 변동이 발생해도 충분한 대응 시간을 확보하기 어렵다. - 구매·영업·경영 기획이 각자 다른 가정을 사용해 시나리오를 세우다 보니, 부서 간 원가 전망과 생산·판매 계획이 엇갈리는 일이 잦다.		- 국제 시세·환율·공급망 이슈·거시경제 지표를 반영한 원자재 가격 예측 모델을 통해 일정 기간 내 가격 범위와 변동 리스크를 공통 기준으로 공유한다. - 구매 타이밍, 재고 전략, 판매 가격 정책을 원가 전망에 맞춰 조정함으로써 조직 전체의 의사결정이 정합적으로 이루어진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 원자재 선물 가격, 환율, 수요 산업 지표, 지정학적·물류 이슈 등을 시계열로 학습해 단기·중기 가격을 예측하고, 상·중·하 시나리오를 제시한다. - 예측 결과를 바탕으로 “매입 시점 조정”, “헤지 전략 수립” 등 정책을 시뮬레이션하고, 실제 가격과의 오차를 지속적으로 피드백하여 모델을 개선한다.
기술 구성	- (데이터) 원자재 시세(현물·선물), 환율, 거시경제·산업 지표, 공급망 이슈(운임, 재난·전쟁 등), 과거 매입 단가·시점 - (AI기술) 시계열 예측(LSTM, Prophet, Temporal Fusion Transformer), 회귀 분석, 시나리오 분석(몬테카를로 시뮬레이션 등) - (아키텍처) 외부 데이터 수집 → 내부 매입 데이터 연계 → 예측 모델 학습·추론 → 가격 전망·시나리오 대시보드 제공 → 예측 성과 피드백
성과	- 원가 변동에 대한 불확실성을 체계적으로 관리하여, 구매·생산·영업의 의사결정을 조율할 수 있다. - 가격 급등기·급락기에 정량적 근거를 바탕으로 대응 전략을 설계함으로써, 조직 내 신뢰와 책임성이 높아진다.

C3. 자재 수급 최적화

AS-IS		TO-BE
- 안전 재고 기준, 리드타임, 생산 계획 정보를 수작업으로 엑셀 계산하여 발주량·시점을 결정하며, 담당자 경험에 따라 과잉재고·부족재고가 반복된다. - 긴급 발주와 잦은 납기 조정으로 공급사와의 관계가 경직되고, 물류·조달 비용이 불안정하다.		- 생산 계획·재고 수준·리드타임을 반영한 자동 발주 제안이 제공되어, 재고 수위가 계획된 범위 내에서 안정적으로 유지된다. - 공급사와는 중장기 수급계획을 공유하여, 예측 가능한 조달·생산·물류 운영이 가능해진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 품목별 수요 예측, 현재 재고·발주잔량·리드타임을 고려하여 “언제·얼마나 주문해야 하는지”를 자동 계산하고, 발주 제안안을 생성한다. - 담당자는 제안안을 검토해 승인·수정하며, 시스템은 실제 결과를 학습해 점차 발주 정확도를 높인다.
기술 구성	- (데이터) 품목별 수요·생산 계획, 현재 재고·안전재고, 발주 이력, 공급사 리드타임·납기 준수율 - (AI기술) 수요 예측, 재고 최적화 모델(Newsboy, Multi-echelon), 강화학습 기반 발주 정책 최적화 - (아키텍처) 수요 예측 엔진 → 재고·발주 상태 인식 → 발주량·발주시점 최적화 → 발주 제안·승인 → 결과 피드백
성과	- 재고 부족으로 인한 라인 스톱과 과잉재고로 인한 자금·보관 부담을 동시에 줄이면서, 조달 프로세스가 과학적으로 운영된다. - 공급사와의 관계가 긴급 대응 위주에서 계획적 협력으로 전환되어, 상생적 파트너십 형성에 기여한다.

C4. 자동 발주 추천 및 승인 프로세스

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- 발주 요청·검토·승인이 이메일·엑셀·메신저로 분산되어, 진행 상태를 파악하기 어렵고 승인 지연으로 납기 차질이 발생한다. - 누가 어떤 기준으로 발주를 승인했는지 이력이 명확하지 않아, 사후 감사·검토 시 설명이 어렵다.		- 시스템이 자동 발주 제안을 생성하고, 관련 부서(생산·재무·구매)가 한 화면에서 검토·코멘트·승인을 진행하는 협업 프로세스가 구축된다. - 발주 기준, 승인 이력, 의견 등이 기록·공유되어, 투명성과 책임성이 높은 구매 거버넌스를 운영할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- AI가 발주 제안뿐 아니라 “예산 영향”, “낙찰 가능성”, “공급사 리스크” 등 주요 포인트를 자동 요약해 승인자에게 제공한다. - 승인자는 대시보드에서 제안안을 비교·검토하고, 필요시 AI에게 “대체 공급사 옵션 추천”, “발주 연기 영향 분석” 등을 요청해 추가 정보를 확보한다.
기술 구성	- (데이터) 발주 제안 정보, 예산·실적, 공급사 정보, 승인 이력·코멘트, 리스크 지표 - (AI기술) 규칙+머신러닝 기반 발주 추천, 자연어 요약(결정 포인트 정리), 시뮬레이션(발주 변경 시 재고·비용 영향) - (아키텍처) 발주 제안 생성 → 승인 대상자 자동 할당 → AI 요약·추천 제시 → 협업 화면에서 검토·승인 → 이력 저장·분석
성과	- 발주 프로세스의 진행 상태와 책임 소재가 명확해지고, 승인 지연에 따른 납기 위험이 감소한다. - 구매 의사결정 과정이 데이터와 기록에 기반하여 이루어져, 내부 통제와 대외 신뢰도가 향상된다.

C5. 수요 예측·발행 최적화

AS-IS		TO-BE
- 제조·영업·마케팅 부서가 각각 다른 기준으로 수요를 예측하여, 생산 계획·구매 계획·판촉 계획이 따로 노는 경우가 많다. - 수요 예측 근거가 엑셀·회의 메모 수준에 머물러, 예측이 빗나가도 학습·개선이 체계적으로 이루어지지 않는다.		- AI가 다양한 내·외부 데이터를 기반으로 수요 예측을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 생산·구매·물류 계획을 통합적으로 생성·조정한다. - 수요 예측 및 계획 수립 과정이 체계적으로 기록·시각화되어, “예측→실적→원인 분석→개선”의 학습 사이클이 정착된다.
AI 적용 시나리오	- AI가 과거 판매, 프로모션, 가격, 계절성, 경기지수, 경쟁사 활동 등을 분석해 시계열 수요 예측을 수행하고, 결과를 바탕으로 “월별·주별 생산·발주·재고 목표”를 자동 생성한다. - 사용자는 “보수적인 시나리오”, “공격적인 성장 시나리오” 등 전략 옵션을 선택하여, 각 시나리오별 계획안을 비교·조정한다.
기술 구성	- (데이터) 판매 이력, 주문·출하 데이터, 가격·프로모션 정보, 계절·캘린더 요인, 외부 경기·산업지표, 재고·리드타임 정보 - (AI기술) 다변량 시계열 예측, 외생 변수(프로모션·가격) 반영 모델, 시나리오 생성용 시뮬레이션, 자연어 기반 계획 요약 - (아키텍처) 데이터 통합·전처리 → 수요 예측 → 생산·구매·물류 계획 자동 생성 → 계획안 시뮬레이션/비교 → 확정·배포
성과	- 수요 예측과 계획 수립이 개별 부서의 감이 아닌 공통 데이터와 모델에 기반해 이루어져, 공급·판매의 정렬도가 높아진다. - 예측 실패 시에도 원인과 과정이 기록되어, 조직 차원의 학습과 개선이 가능해진다.

D. 제조공정(Manufacturing)

D1. 작업자 동작 감지 및 안전·품질 모니터링

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- 작업 표준서와 안전 수칙이 존재하지만, 실제 현장에서 작업자가 표준 동작을 준수하는지 체계적으로 모니터링하기 어렵다. - 숙련·비숙련에 따른 작업 방식 차이와 작업 피로로 인한 실수 등이 품질 편차와 안전사고로 이어진다.		- 카메라·웨어러블을 활용해 작업자의 동작과 작업 환경을 실시간 인식함으로써, 위험 행동·비표준 작업·작업자 피로 신호를 조기에 탐지할 수 있다. - 데이터 기반으로 작업 표준을 지속 개선하고, 교육·훈련 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI 비전 모델이 작업자의 자세, 공구 사용, 작업 순서, 안전장비 착용 여부 등을 인식하고, 표준 동작과 비교해 이탈 여부를 판단한다. - 위험 수위에 따라 현장 알람, 관리자 알림, 교육 필요 알림 등을 발송하고, 누적 데이터를 기반으로 공정·안전 개선 과제를 도출한다.
기술 구성	- (데이터) 작업 영상·이미지, 안전사고·Near-miss 이력, 작업 표준서·교육 자료, 설비 상태 데이터 - (AI기술) Pose Estimation, 행동 인식 모델, 이상 행동 탐지, 리스크 스코어링 - (아키텍처) 영상 수집 → 실시간/배치 분석 → 동작·위험 이벤트 검출 → 알림·로그 저장 → 리포트·교육 콘텐츠 생성
성과	- 현장의 안전 수준과 작업 표준 준수도가 눈에 보이는 지표로 관리되어, 작업자와 경영진 모두가 안전·품질에 대한 인식을 공유하게 된다. - 숙련자 감에 의존하던 작업 개선 활동이 실제 데이터를 기반으로 이루어져, 교육·훈련 투자 효과를 명확히 설명할 수 있다.

D2. 실시간 설비 이상 예측

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- 설비 고장은 일정 주기 예방정비 또는 고장 발생 이후 대응 형태로 관리되며, 갑작스러운 고장이 생산 차질과 긴급 수리 비용으로 이어진다. - 센서·PLC 데이터는 축적되지만, 실제로는 일부 알람만 활용되고 데이터 전체를 체계적으로 분석하지 못한다.		- 설비 상태 데이터를 실시간 분석해 고장 징후를 사전에 예측하고, 계획된 정지 시간에 맞춰 점검·부품 교체를 수행하는 예지보전 체계를 구축한다. - 설비 보전 전략이 “일괄 주기 교체”에서 “상태 기반·위험도 기반 유지보수”로 전환되어, 가동률과 안정성이 동시에 향상된다.
AI 적용 시나리오	- AI가 진동·온도·전류·압력 등 센서 데이터와 알람·고장 이력을 학습해, 정상 패턴과 이상 패턴의 차이를 모델링한다. - 모델은 “잔여 수명(RUL)”이나 “고장 발생 가능성”을 설비별로 예측하고, 높은 위험도가 감지되면 정비 권고·우선순위를 제시한다.
기술 구성	- (데이터) 설비별 센서·PLC 데이터, 알람 이력, 고장·정비 이력, 운영 조건(부하·환경) - (AI기술) 이상 탐지(Autoencoder, Isolation Forest), 잔여수명 예측(RUL 모델), 시계열 이상 분석, 원인 분석용 SHAP 등 설명가능 AI - (아키텍처) 데이터 수집(IIoT 게이트웨이) → 실시간/배치 분석 → 이상 징후·RUL 계산 → 정비 권고·알림 → 정비 결과 피드백
성과	- 불시 고장으로 인한 생산 중단과 긴급 수리 의존도가 줄어들고, 보전활동이 계획·예측 가능한 업무로 변한다. - 설비 데이터가 보전팀·생산팀·경영진이 공유하는 자산이 되어, 설비 투자·교체 의사결정을 데이터로 설명할 수 있다.

D3. 불량 분석 및 공정 조건 자동 최적화

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- 불량이 발생하면 품질·생산 엔지니어가 공정 조건, 작업자, 자재, 환경 데이터를 수작업으로 추적하여 원인을 가설 기반으로 찾아 나가야 한다. - 공정 조건은 “경험상 안정적인 값”에 맞춰 설정되어 있어, 설비·원자재 변화에 따라 최적 조건이 달라져도 신속히 반영하기 어렵다.		- 생산·품질 데이터가 실시간으로 연계·분석되어, 특정 불량 유형과 상관성이 높은 공정 변수·자재 로트·작업 조건을 자동 도출할 수 있다. - 공정 조건은 AI가 제안하는 최적 영역을 기준으로 관리되며, 조건 이탈 시 자동 조정 또는 경고를 통해 품질 안정성을 확보한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 공정 변수(온도, 압력, 속도 등), 자재 정보, 설비·작업자 정보, 품질 검사 결과를 통합 분석하여, 불량 발생 패턴과 주요 영향 요인을 도출한다. - 모델이 제안한 최적 공정 조건(예: 구간 범위)을 MES/설비 제어 시스템과 연계해 자동 설정하거나, 조건 이탈 시 경고와 함께 조정안을 제시한다.
기술 구성	- (데이터) 공정 레시피·조건, 자재·Lot 정보, 설비·작업자·시간 정보, 검사·측정·불량 코드, 환경 데이터(온·습도 등) - (AI기술) 상관분석·피쳐 중요도 분석, 지도학습 기반 불량 예측, Multi-Objective Optimization, 실험 설계(DOE)+AI - (아키텍처) 데이터 레이크 구축 → 분석/모델링 → 불량 예측·주요 요인 도출 → 최적 조건 계산 → MES/설비와 연계한 모니터링·조정
성과	- 불량 원인 규명이 개인의 노하우에 의존하지 않고, 데이터와 모델에 의해 지원되어 품질 문제 대응 시간이 단축된다. - 공정 조건이 지속적으로 학습·개선되면서, 제품 품질의 안정성과 공정 일관성이 높아진다.

D4. 디지털 트윈 기반 실시간 협업

AS-IS		TO-BE
- 공정 개선, 설비 변경, 레이아웃 변경 논의 시 부서별 이해가 달라, 현장 시뮬레이션을 반복해야 하고, 의사결정에 많은 시간이 걸린다. - 생산 현장의 상태는 숫자·보고서로만 공유되어, 현장에 직접 가보지 않은 사람은 상황을 직관적으로 이해하기 어렵다.		- 디지털 트윈 상에서 공정·설비·물류 흐름을 3D/시뮬레이션으로 표현하여, 모두가 동일한 가상공장을 보면서 시나리오를 논의할 수 있다. - 설비 변경·라인 증설·작업 인원 변경 등의 영향을 사전에 시뮬레이션해보고, 합의된 결과를 실제 현장에 적용하는 구조가 정착된다.
AI 적용 시나리오	- AI가 실시간 생산실적·설비 상태 데이터를 디지털 트윈 모델에 반영해, 현재 공정 흐름과 병목·재공품 현황을 시각화한다. - 사용자는 “이 공정을 병렬화하면?”, “설비 A를 B로 교체하면?” 등 시나리오를 선택하면, AI가 자동으로 생산량·리드타임·재공·에너지 소모 등 결과를 시뮬레이션해 보여준다.
기술 구성	- (데이터) 공정 Flow, 설비 능력·사양, 생산실적·Cycle Time, 재공량, 레이아웃 정보, 인원·작업 패턴 - (AI기술) 시뮬레이션 모델(Discrete Event Simulation), 강화학습 기반 운영 최적화, 시나리오 비교·추천 알고리즘 - (아키텍처) 디지털 트윈 모델 생성 → 실시간 데이터 연동 → 시나리오 입력 인터페이스 → AI 시뮬레이션·결과 시각화 → 의사결정·실행
성과	- 공장 운영·투자 의사결정이 직관과 경험 중심에서 벗어나, 가시적인 시뮬레이션 결과를 바탕으로 논의되는 문화가 자리 잡는다. - 생산·설비·물류·안전 등 다양한 부서가 동일한 그림을 보며 협업함으로써, 부서 간 이견과 시행착오를 줄일 수 있다.

D5. 가상 도장(또는 공정) 품질 평가 및 조건 생성

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- 도장·열처리·성형 등 공정은 조건에 따라 품질 결과(두께, 색상, 균일도, 잔류응력 등)가 크게 달라지지만, 실제 조건 설정은 숙련자의 경험에 크게 의존한다. - 품질 문제 발생 시, 재작업·재도장 등으로 시간과 비용이 많이 들며, 동일 문제 재발을 완전히 방지하기 어렵다.		- 가상 시뮬레이션과 AI 모델을 결합해 다양한 공정 조건 조합에 대한 품질 결과를 사전에 평가하고, 목표 품질을 만족하는 조건 후보를 자동 제안할 수 있다. - 새로운 소재·제품에 대해서도 데이터를 쌓아가며, “이 제품군·색상·소재에는 어떤 조건이 적합한지”를 축적된 지식으로 활용할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 공정 해석 소프트웨어(유동 해석, 열해석 등) 또는 과거 실험 데이터를 기반으로 AI가 공정 조건과 결과(두께, 색차, 도막 결함 등) 간 관계를 학습한다. - 사용자가 목표 품질 수준과 제약조건(시간, 에너지, 환경 규제 등)을 입력하면, AI가 조건 후보를 생성하고 예상 품질을 제시해 설계·공정 엔지니어가 선택·조정한다.
기술 구성	- (데이터) 공정 조건(온도, 속도, 압력, 도장 각도 등), 소재·도료 특성, 환경 조건, 품질 검사 결과(두께, 색차, 결함 수) - (AI기술) 회귀·최적화 모델, 베이지안 최적화(Bayesian Optimization), 시뮬레이션+AI 서로게이트 모델 - (아키텍처) 실험/시뮬레이션 데이터 수집 → 모델 학습 → 목표 품질·제약조건 입력 → 최적 조건 후보 생성 → 검증·지식 베이스 축적
성과	- 도장·열처리 등 감에 의존하던 공정에서 데이터 기반의 재현성과 품질 안정성을 확보할 수 있다. - 신제품·신소재 적용 시 초기 조건 설정과 시험 횟수를 줄여 개발 리드타임을 단축한다.

E. 물류·SCM

E1. 드론·IoT 기반 재고 위치·수량 인식

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- 대형 창고·야적장에서는 재고의 정확한 위치·수량을 파악하기 위해 수작업 재고조사를 해야 하고, 조사 후에도 시간이 지나면 정보가 quickly outdated 된다. - 팔레트·랙 위치 오류, 잘못된 입·출고 등록 등으로 재고 차이가 반복되며, 실물과 시스템 정보 간 신뢰도가 떨어진다.		- 드론·고정 카메라·RFID·비전 인식을 활용해 창고 전체 재고 상태를 자동 스캔하고, 위치·수량·적재 상태를 실시간 또는 주기적으로 갱신한다. - 창고 운영자가 재고 지도(맵)를 통해 재고 분포를 시각적으로 확인하고, 피킹·적재·동선 계획을 최적화할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 드론 또는 고정 카메라가 창고를 순회·촬영하면, AI 비전 모델이 라벨·바코드·형태를 인식해 품목·수량·위치를 추론하고 WMS(창고관리시스템)에 자동 반영한다. - 재고 맵에서 “이상 적재”, “공간 활용도 낮은 영역”, “피킹 동선이 긴 위치” 등을 분석해 레이아웃 개선 제안을 제공한다.
기술 구성	- (데이터) 창고 레이아웃·랙 위치 정보, 바코드·QR·RFID 태그, 영상·이미지 데이터, 입·출고 이력 - (AI기술) Object Detection/Recognition, 라벨 인식(OCR), 위치 추정, 3D 맵 재구성, 이상 적재 탐지 - (아키텍처) 드론·카메라 데이터 수집 → 이미지/영상 분석 → 재고 객체·위치 인식 → WMS 데이터 갱신 → 재고 맵·분석 리포트 제공
성과	- 재고조사·오차 조정에 들어가는 노동 시간을 크게 줄이고, 재고 정확도와 창고 공간 활용도를 동시에 높일 수 있다. - 재고 정보의 신뢰성이 향상되어, 생산·영업·구매가 안심하고 데이터를 활용할 수 있는 기반이 마련된다.

E2. 재고·공급 예측 및 안전재고 정책

AS-IS		TO-BE
- 재고 정책은 과거 경험과 단순 평균 수요에 기반해 설정되며, 시즌ality·판촉·납기 변동 등을 충분히 반영하지 못한다. - 특정 품목은 자주 품절되고 다른 품목은 장기 재고가 쌓이는 등, 재고 구성의 불균형이 반복된다.		- AI가 품목별 수요 패턴과 리드타임 변동성을 분석해, 안전재고·발주점·재고 한도 등을 동적으로 제안한다. - 품목군·고객군·지역별로 상이한 수요 특성을 반영해 재고 정책을 세분화함으로써, 재고 구성의 품질을 향상시킨다.
AI 적용 시나리오	- 과거 수요·리드타임·조달 이력 데이터를 학습한 모델이 품목별 “예상 수요 분포”와 “리드타임 분포”를 추정하고, 목표 서비스 수준을 만족하는 안전재고량을 계산한다. - 재고 정책은 정기적으로 재계산·갱신되며, 정책 변경에 따른 재고·품절 예상 영향이 시뮬레이션 형태로 제공된다.
기술 구성	- (데이터) 품목별 판매·출하 이력, 리드타임·납기 준수율, 재고 기록, 품목 분류(ABC 등), 판촉·가격 정보 - (AI기술) 시계열 예측, 확률적 재고 모델, 서비스 수준 기반 최적화, 시뮬레이션 - (아키텍처) 데이터 수집·전처리 → 수요·리드타임 분포 추정 → 안전재고·재주문점 계산 → 정책안 제안·시뮬레이션 → 확정·적용
성과	- 재고 구성의 불균형을 완화하고, 품절·과잉재고 모두를 줄이는 방향으로 재고 전략을 고도화할 수 있다. - 재고 정책 변경의 효과를 사전에 검토할 수 있어, 의사결정에 대한 부담과 내부 갈등이 줄어든다.

E3. 배송 경로·차량 배차 최적화

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- 배송 경로와 차량 배차는 담당자의 경험과 과거 관행에 따라 결정되며, 교통 상황·적재율·고객 시간대 요구를 충분히 고려하지 못한다. - 차량 공차율이 높고, 특정 기사·차량에 업무가 편중되는 등 운영 효율과 공정성 모두 한계가 있다.		- AI가 주문 위치·시간대·배송 제약 조건을 반영하여, 비용·시간·서비스 수준을 균형 있게 고려한 배송 경로와 차량 배차 계획을 자동 생성한다. - 긴급 주문·변경 요청이 발생하더라도 실시간으로 재계산된 최적안을 제시해, 유연한 운영이 가능해진다.
AI 적용 시나리오	- 하루 또는 특정 시간대의 배송 주문을 입력하면, AI가 차량 용량, 고객 요청 시간대, 도로망, 교통 정보 등을 고려해 차량별 방문 순서와 출발 시각을 최적화한다. - 운행 중 교통 사고·체증·고객 부재 등의 이벤트가 발생하면, 실시간 데이터를 반영하여 경로를 재추천하거나 인근 차량과 작업을 재분배한다.
기술 구성	- (데이터) 주문 정보(주소·시간대 요구·물량), 차량 정보(용량·운행 가능 시간), 도로망·실시간 교통 정보, 과거 운행 기록 - (AI기술) VRP(차량경로문제) 최적화 알고리즘, 메타휴리스틱(Genetic Algorithm 등), 강화학습 기반 동적 라우팅, ETA 예측 모델 - (아키텍처) 주문·차량·지도 데이터 수집 → 초기 최적 경로·배차 계산 → 실시간 이벤트 입력 → 재계산·권고 → 운행 이력·성과 피드백
성과	- 운행 시간과 이동 거리가 줄어드는 동시에, 기사별·차량별 업무 편차를 조정하여 공정한 운영 문화를 조성할 수 있다. - 고객 도착 시간 예측 정확도가 높아져, 고객 만족도와 재이용 의사가 향상된다.

E4. 디지털 트윈 기반 창고 운영·피킹 시뮬레이션

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- 창고 레이아웃 변경, 신규 설비 도입, 피킹 방식 전환 등을 계획할 때 실제 적용 후에야 문제점이 드러나, 재작업과 현장 혼란이 발생한다. - 피킹·적치 규칙이 작업자 경험에 따라 달라져, 운영 표준을 검증하고 교육하기 어렵다.		- 디지털 트윈 상에서 창고 구조·재고 분포·피킹 경로를 시뮬레이션해본 후, 검증된 운영 안을 현장에 적용할 수 있다. - 작업자·관리자·기획자가 동일한 시뮬레이션 결과를 보며 개선안을 논의함으로써, 이해관계자 간 소통과 합의가 쉬워진다.
AI 적용 시나리오	- AI가 입·출고 패턴, 피킹 작업 데이터, 재고 회전율을 분석해, 상품군 배치·피킹 순서·작업 동선을 최적화하는 레이아웃·운영 방안을 제안한다. - 사용자는 “피킹 존 분리”, “존 피킹→버킷 정리 방식 전환” 등 시나리오를 선택해 시뮬레이션 결과(작업 시간·동선 길이·혼잡도)를 비교한다.
기술 구성	- (데이터) 창고 레이아웃, 재고 위치·회전율, 피킹 로그(작업 시간·동선·오류), 입·출고 패턴 - (AI기술) 시뮬레이션(Discrete Event, Agent-based), 최적화 알고리즘, 클러스터링(상품군·위치 그룹화), 시각화 - (아키텍처) 디지털 트윈 모델 구축 → 운영 데이터 연동 → 개선 시나리오 정의 → AI 기반 시뮬레이션·비교 → 최적안 선정·현장 적용
성과	- 창고 개선 계획을 데이터와 시뮬레이션으로 검증함으로써, 실험 실패에 대한 부담과 현장 혼란을 줄일 수 있다. - 작업자 참여형 개선 활동을 촉진하여, 현장 경험과 데이터 분석이 결합된 운영 혁신을 추진할 수 있다.

E5. 친환경·비용 고려 패키지(포장) 디자인 생성

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- 포장재 종류·구조 결정은 제품 특성과 물류 환경을 고려해 수작업으로 설계되며, 친환경성·재사용성·운송 효율을 종합적으로 최적화하기 어렵다. - 과도한 포장 또는 미흡한 보호로 인한 제품 손상, 물류비 증가, 환경 규제 대응 미흡 문제가 발생한다.		- AI가 제품 특성, 물류 조건, 환경 규제를 반영해 다양한 포장 구조·재질 조합을 생성하고, 보호 성능·부피·환경 영향을 동시에 고려한 대안을 제시한다. - 개발·물류·마케팅이 포장안을 함께 검토하면서, 브랜드 이미지와 환경·비용 요건을 균형 있게 반영한 결정을 내릴 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 제품 크기·형상·취급 조건, 운송 모드, 적재 방식 정보를 입력하면, AI가 포장 구조(완충재 배치, 박스 크기 등)와 재질 조합(종이·재생 플라스틱 등)을 여러 안으로 생성한다. - 각 안에 대해 예상 충격 흡수 성능, 적재 효율(팔레트당 수량), 탄소 배출·재활용 용이성을 점수화하여 비교 표로 제공한다.
기술 구성	- (데이터) 제품 치수·중량·취급 조건, 기존 포장 설계·손상 이력, 물류 경로·운송 모드, 환경 규제·재활용 기준 - (AI기술) 생성형 디자인 모델, 구조 최적화 알고리즘, 다목적 최적화(비용·환경·보호 성능), 시뮬레이션(충격·적재) - (아키텍처) 입력 파라미터 설정 → 포장 설계안 자동 생성 → 성능·효율·환경 영향 평가 → 대안 비교·선정 → 도면·사양서 자동 출력
성과	- 포장 설계가 감과 관행에서 벗어나 데이터와 알고리즘에 기반해 이루어져, 물류비·환경·품질 측면의 균형 잡힌 의사결정을 지원한다. - 친환경 포장에 대한 사회·규제 요구에 체계적으로 대응하면서, 브랜드 이미지와 고객 경험을 동시에 향상시킬 수 있다.

F. 환경/에너지/안전

F1. (환경) 배출·누출·오염원 실시간 인지

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- 대기·수질·분진·악취 등 환경관리 항목별 점검기준은 존재하지만, 실제 현장에서 이상 발생 여부를 실시간으로 통합 모니터링하기 어렵다. - 설비별 배출 특성과 작업조건 변화에 따라 환경 이상 징후가 발생해도 사후 점검 중심으로 대응되어 초기 조치가 지연될 수 있다.		- 센서·카메라·설비 데이터를 활용해 누출, 비산, 악취, 탁도 변화 등 환경 이상 징후를 실시간으로 인지함으로써, 기준 이탈 전 조기 탐지가 가능하다. - 데이터 기반으로 환경위험 발생 패턴을 상시 가시화하여 현장 대응과 관리자의 판단을 지원하는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 배출농도, 유량, 탁도, 영상 내 연기·누출·비산먼지 징후를 인식하고, 정상 패턴과 비교하여 이상 여부를 판단한다. - 이상 수준에 따라 현장 알림, 담당자 통보, 점검 요청 등을 자동 수행하고, 누적 데이터를 기반으로 반복 발생 구간을 식별한다.
기술 구성	- (데이터) 대기·수질 센서, 유량·압력 데이터, CCTV 영상, 설비 운전 로그, 환경 점검 이력 - (AI기술) 이상탐지 모델, 영상 객체 인식, 시계열 패턴 분석, 이벤트 분류 모델 - (아키텍처) 데이터 수집 → 실시간 분석 → 이상 이벤트 검출 → 경보·로그 저장 → 리포트 생성
성과	- 환경 이상상황을 조기에 인지하여 사고 확산과 기준 초과 리스크를 낮출 수 있다. - 환경관리 수준이 정성 점검 중심에서 데이터 기반 상시관리 체계로 전환되어 대응의 객관성과 신속성이 높아진다.

F1. (에너지) 설비·라인별 낭비요인 탐지

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- 전력, 가스, 스팀, 압축공기 사용량은 일부 계측되고 있으나, 실제 낭비가 발생하는 설비와 구간을 즉시 파악하기 어렵다. - 에너지 손실이 발생해도 월간 집계나 사후 분석 중심으로 확인되어 현장 개선 타이밍을 놓치는 경우가 많다.		- 설비·라인·공정 단위의 에너지 사용 패턴을 실시간으로 인지하여 비정상 소비와 손실 구간을 조기에 식별할 수 있다. - 운영상태와 사용량을 연계 분석하여 에너지 낭비 원인을 현장에서 즉시 파악할 수 있는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 공회전, 대기전력, 부하 불균형, 누설, 비효율 운전 패턴을 인식하고 정상 상태와 비교해 이상 여부를 판단한다. - 이상 수준에 따라 담당자 알림, 점검 요청, 개선 권고를 자동 제공하고 반복 손실 구간을 시각화한다.
기술 구성	- (데이터) 스마트미터, 전류·압력·온도 센서, 설비가동 정보, 생산량 데이터, EMS 로그 - (AI기술) 사용패턴 분석, 이상탐지 모델, 에너지 이벤트 분류, 시계열 모니터링 - (아키텍처) 데이터 수집 → 실시간 분석 → 손실 이벤트 검출 → 대시보드·알림 → 이력 관리
성과	- 에너지 낭비 요인을 조기에 인지하여 불필요한 사용량과 비용 증가를 줄일 수 있다. - 에너지 관리가 총량 모니터링에서 원인 중심의 현장형 관리로 고도화된다.

F1. (안전) 위험행동·안전위반 탐지

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- 작업 표준과 안전 수칙은 존재하지만, 실제 현장에서 작업자의 위험행동과 안전수칙 준수 여부를 지속적으로 모니터링하기 어렵다. - 작업자별 숙련도 차이와 작업 피로로 인한 실수가 발생할 수 있으나, 이를 조기에 감지하는 체계가 부족하다.		- 카메라·웨어러블을 활용해 작업자의 동작과 작업 환경을 실시간 인식함으로써, 위험행동과 비표준 작업 신호를 조기에 탐지할 수 있다. - 데이터 기반으로 작업 표준을 지속 개선하고, 교육·훈련 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI 비전 모델이 작업자의 자세, 공구 사용, 작업 순서, 안전장비 착용 여부 등을 인식하고, 표준 동작과 비교해 이탈 여부를 판단한다. - 위험 수준에 따라 현장 알림, 관리자 호출, 교육 필요 안내 등을 자동 수행하고, 누적 데이터를 기반으로 개선과제를 도출한다.
기술 구성	- (데이터) 작업 영상, 웨어러블 센서, 사고·Near-miss 이력, 작업 표준서, 작업환경 데이터 - (AI기술) Pose Estimation, 행동 인식, PPE 착용 인식, 이상행동 탐지, 리스크 스코어링 - (아키텍처) 영상 수집 → 실시간 분석 → 위험 이벤트 검출 → 알림·로그 저장 → 교육·리포트 생성
성과	- 현장의 안전 수준과 작업 표준 준수도가 데이터로 관리되어 사고 예방 효과를 높일 수 있다. - 숙련자 경험에 의존하던 안전관리 방식이 실제 행동 데이터 기반의 체계적 관리로 전환된다.

F2. (환경) 환경기준 초과·오염발생 예측

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- 환경 기준 초과나 민원 발생 이후 원인을 추적하는 사후 대응 중심으로 운영되어 선제적 관리에 한계가 있다. - 계절, 생산량, 설비상태 변화에 따른 오염부하 변동을 체계적으로 반영하지 못해 환경 리스크 예측이 어렵다.		- 생산계획, 설비가동률, 외기환경, 과거 이력 등을 반영하여 배출농도 상승과 환경 기준 초과 가능성을 사전에 예측할 수 있다. - 예측 결과를 바탕으로 점검 우선순위와 대응 시점을 제안하여 예방 중심의 환경관리 체계를 구현한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 시간대별 배출 추이와 설비 부하 변화를 학습하여 특정 공정, 특정 시점의 초과 가능성을 예측한다. - 예측 결과에 따라 사전 점검, 약품 투입 조정, 운전조건 변경 등 선제 조치 가이드를 제공한다.
기술 구성	- (데이터) 환경측정값 이력, 생산계획, 설비상태 정보, 기상 데이터, 환경 민원·사고 이력 - (AI기술) 시계열 예측, 위험도 스코어링, 상관분석, 원인변수 영향도 분석 - (아키텍처) 데이터 통합 → 예측모델 분석 → 위험도 산정 → 사전 경보 → 대응계획 반영
성과	- 환경 기준 초과와 민원 발생 가능성을 사전에 낮춰 운영 안정성을 높일 수 있다. - 환경 대응이 사후조치 중심에서 사전예방 중심으로 전환되어 관리비용과 리스크를 동시에 줄일 수 있다.

F2. (에너지) 수요·피크·효율저하 예측

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- 에너지 사용량은 월별·일별로 관리되지만, 피크부하 발생 시점이나 설비 효율 저하를 사전에 예측하기 어렵다. - 생산계획과 에너지 사용 패턴이 연계되지 않아 선제적 절감 운전계획 수립에 한계가 있다.		- 생산일정, 외기조건, 설비상태를 반영해 에너지 수요와 피크부하를 예측하고, 사전 절감전략을 수립할 수 있다. - 설비 효율 저하와 과다 사용 가능성을 조기에 예측하여 점검과 운영전략을 선제적으로 조정한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 시간대별 부하 패턴과 생산계획을 학습해 전력 피크와 설비별 소비 증가 가능성을 예측한다. - 예측 결과에 따라 운전시간 조정, 분산가동, ESS 활용, 설비점검 우선순위 등을 제안한다.
기술 구성	- (데이터) 에너지 사용 이력, 생산계획, 날씨 정보, 설비 효율 데이터, 설비보전 이력 - (AI기술) 부하 예측, 수요예측, 효율저하 탐지, 위험도 분석 - (아키텍처) 데이터 통합 → 예측 모델 실행 → 피크·이상 예보 → 대응계획 제안 → 성과 반영
성과	- 피크요금과 비효율 운전 리스크를 낮춰 에너지 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. - 운영계획 수립의 정확도가 높아져 생산성과 에너지 효율을 동시에 개선할 수 있다.

F2. (안전) 사고·Near-miss 예측

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- 사고 발생 이후 원인을 분석하고 재발방지 대책을 수립하는 방식이 중심이며, 사고 가능성을 사전에 예측하는 체계는 제한적이다. - 작업부하, 설비상태, 작업시간대 등 위험 요인이 복합적으로 작용하지만 이를 종합적으로 반영한 사전 관리가 어렵다.		- 작업유형, Near-miss 이력, 설비 상태, 인력배치 정보를 반영하여 사고 및 위험상황 발생 가능성을 사전에 예측할 수 있다. - 예측 결과를 기반으로 고위험 공정과 시간대를 사전 관리하여 예방 중심의 안전체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 작업시간, 이동경로, 설비 상태, 과거 사고 패턴을 분석하여 사고 가능성이 높은 작업과 구간을 예측한다. - 예측 위험도에 따라 점검 강화, 작업허가 재확인, 인력 재배치, 사전 교육 실시 등을 권고한다.
기술 구성	- (데이터) 사고·Near-miss DB, 설비 이상 이력, 작업허가 정보, 작업자 위치·행동 데이터, 근무정보 - (AI기술) 시계열 예측, 위험도 예측모델, 상관분석, 패턴 기반 리스크 분류 - (아키텍처) 데이터 통합 → 위험도 분석 → 고위험 상황 예보 → 대응조치 제안 → 결과 피드백
성과	- 사고가 발생한 이후 대응하는 방식에서 벗어나 사전예방 중심의 안전관리 체계를 강화할 수 있다. - 한정된 안전관리 자원을 고위험 작업에 집중할 수 있어 현장 안전관리의 효율성이 높아진다.

F3. (환경) 환기·집진·차단설비 자동 제어

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- 환경 이상 발생 시 담당자의 경험과 판단에 따라 환기, 집진, 밸브 차단, 처리설비 조정 등이 수동으로 이루어져 대응속도 편차가 크다. - 설비 간 연계제어가 미흡하여 이상 징후를 감지하더라도 적정 수준의 즉시 대응이 어렵다.		- 환경 이상 신호가 감지되면 집진기, 탈취설비, 중화장치, 차단밸브 등을 자동으로 연계 제어하여 오염 확산을 최소화할 수 있다. - AI가 공정과 환경설비를 함께 고려하여 최적 대응 시나리오를 자동 실행하는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 특정 공정의 배출 이상을 감지하면 환기량 조절, 설비 부하 저감, 처리설비 가동 강화 등을 자동 수행한다. - 이상 유형별 표준 대응 로직을 적용하여 현장 조치시간을 단축하고, 조치 결과를 자동 기록한다.
기술 구성	- (데이터) 센서 데이터, 설비 제어 신호, 공정 운전조건, 환경설비 상태정보 - (AI기술) 제어 최적화 모델, 이상유형 분류, 룰 기반 대응엔진, 디지털트윈 연계 - (아키텍처) 이상 감지 → 대응 로직 실행 → 설비 자동 제어 → 결과 모니터링 → 이력 저장
성과	- 환경 이상 발생 시 초동 대응시간이 단축되어 피해 확산과 운영 중단 가능성을 줄일 수 있다. - 수동 대응 편차를 줄이고 표준화된 자동 대응 체계를 통해 환경관리의 일관성을 확보할 수 있다.

F3. (에너지) 공조·보일러·ESS 운전 최적화

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- 공조, 보일러, 냉동기, 컴프레서 등 주요 에너지 설비는 운영자 경험에 의존해 설정값을 조정하는 경우가 많다. - 설비 간 연계 최적화가 미흡해 실제 부하 대비 과잉 운전이나 비효율 운전이 반복될 수 있다.		- AI가 부하 수준과 설비 효율을 반영하여 주요 에너지 설비의 운전조건을 자동으로 최적화할 수 있다. - 시간대별 수요와 생산조건에 맞춰 에너지 공급·사용 체계를 자동 제어하는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 실시간 부하를 분석해 냉동기·공조기·보일러·컴프레서의 운전대수, 설정온도, 압력 등을 자동 조정한다. - 피크시간에는 분산운전과 ESS 활용을 자동 반영하고, 저부하 시간에는 대기전력과 공회전을 최소화한다.
기술 구성	- (데이터) 설비부하 정보, 운전상태, 온도·압력 데이터, 생산량, 요금 체계 정보 - (AI기술) 제어 최적화, 강화학습 기반 운전조정, 룰엔진, 디지털트윈 시뮬레이션 - (아키텍처) 데이터 수집 → 부하 분석 → 제어값 도출 → 자동 실행 → 성능 피드백 반영
성과	- 설비별 최적 운전이 가능해져 에너지 사용량과 운영비를 동시에 절감할 수 있다. - 운영자의 경험 의존도를 줄이고 일관된 절감 성과를 창출할 수 있다.

F3. (안전) 인터록·출입통제·비상대응 자동화

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- 위험상황이 발생해도 경보 전달이나 관리자의 육안 확인에 의존하는 경우가 많아 즉각적인 현장 제어에 한계가 있다. - 설비 정지, 출입 통제, 경고 방송 등 비상조치가 수동으로 이루어져 초기 대응시간이 지연될 수 있다.		- 작업자 위험 접근, 이상행동, 설비 이상이 감지되면 경고, 감속, 설비정지, 출입통제 등을 자동 수행할 수 있다. - 위험 유형별 대응 로직을 자동화하여 중대재해로의 확산을 예방하는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 위험구역 진입, 협착 가능 상황, 작업 중 쓰러짐 등을 감지하면 즉시 경광등, 음성경보, 설비 인터록을 자동 실행한다. - 위험 수준에 따라 로봇 감속, 라인 정지, 관리자 호출 등 단계별 조치를 자동 연계한다.
기술 구성	- (데이터) CCTV, 출입통제 데이터, 설비 센서, 작업자 위치정보, 비상조치 로그 - (AI기술) 객체 추적, 위험행동 판별, 쓰러짐 감지, 인터록 연계 제어, 룰엔진 - (아키텍처) 위험 인지 → 위험도 판단 → 자동 제어 실행 → 관리자 통보 → 이력 저장
성과	- 위험 발생 시 즉시 대응이 가능해져 사고 확산과 중대재해 가능성을 낮출 수 있다. - 표준화된 자동 대응체계를 통해 현장별 대응 편차를 줄이고 안전관리 신뢰성을 높일 수 있다.

F4. (환경) 환경 이상상황 공유·조치 협업

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- 환경 이슈 발생 시 현장, 환경관리자, 생산부서 간 정보 전달이 분절되어 원인과 조치사항 공유가 늦어지는 경우가 있다. - 데이터는 존재하더라도 현장 작업자와 관리자가 이해하기 쉬운 형태로 전달되지 않아 실행력 확보에 한계가 있다.		- AI가 환경 이상 발생 원인, 영향 범위, 우선 조치사항을 요약하여 관련자에게 즉시 전달함으로써 협업 대응을 지원할 수 있다. - 현장 작업자, 담당자, 경영진 수준에 맞춘 맞춤형 정보 제공으로 환경 리스크에 대한 공감대와 대응력을 높인다.
AI 적용 시나리오	- AI가 이상 이벤트 발생 시 “어느 설비에서 무엇이 왜 문제인지”를 자연어로 설명하고, 조치 우선순위를 함께 제시한다. - 모바일, 대시보드, 챗봇을 통해 질의응답 형태로 현재 환경 상태와 필요한 조치를 안내한다.
기술 구성	- (데이터) 이상 이벤트 로그, 설비상태, 점검결과, 조치 매뉴얼, 과거 대응 이력 - (AI기술) LLM 기반 요약, 질의응답, 원인설명 생성, 역할별 메시지 추천 - (아키텍처) 이벤트 발생 → 정보 요약 → 사용자별 전달 → 질의응답 지원 → 이력 저장
성과	- 환경 이슈 발생 시 부서 간 소통 지연을 줄여 대응의 정확성과 속도를 높일 수 있다. - 데이터가 설명 가능한 정보로 전환되어 현장과 관리자 모두의 환경관리 인식 수준을 높일 수 있다.

F4. (에너지) 에너지 절감 설명·질의응답

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- 에너지 데이터는 관리부서 중심으로 해석되어 현장 작업자와 경영진이 동일한 문제의식을 공유하기 어렵다. - 절감 필요성은 인지하고 있으나, 어느 설비를 왜 개선해야 하는지 설명 가능한 정보 제공이 부족하다.		- AI가 에너지 사용 현황, 비효율 원인, 개선 우선순위를 이해하기 쉬운 언어로 설명하여 전사적 실행을 지원할 수 있다. - 현장, 관리자, 경영진 각각의 관점에 맞는 맞춤형 정보를 제공하여 공감대 형성과 협업을 강화한다.
AI 적용 시나리오	- 사용자가 “어느 설비가 가장 비효율적인가”를 질의하면 AI가 원인과 개선방향을 자연어로 설명한다. - 일일·주간 단위로 에너지 이상 사용 현황과 절감 실적을 자동 요약해 관련자에게 공유한다.
기술 구성	- (데이터) 설비별 사용량, 생산정보, 이상탐지 결과, 절감 이력, 운영 매뉴얼 - (AI기술) 자연어 질의응답, 설명형 분석, 요약 리포팅, 역할기반 메시지 추천 - (아키텍처) 데이터 분석 → 핵심 이슈 추출 → 사용자별 정보 제공 → 피드백 반영
성과	- 에너지 절감 과제가 특정 부서의 업무를 넘어 현장 실행과 경영 의사결정으로 연결될 수 있다. - 설명 가능한 데이터 제공을 통해 절감활동의 수용성과 추진력이 높아진다.

F4. (안전) 위험경보·행동지침 맞춤 전달

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- 안전 알림이 단순 경고 수준에 머무르는 경우가 많아 작업자가 왜 위험한지, 어떻게 조치해야 하는지 즉시 이해하기 어렵다. - 현장과 관리자 간 안전정보 공유가 단절되면 위험상황에 대한 공통 인식 형성이 늦어질 수 있다.		- AI가 위험상황의 원인, 예상 결과, 즉시 조치사항을 이해하기 쉬운 형태로 전달하여 현장 대응을 지원할 수 있다. - 작업자, 감독자, 안전관리자별로 맞춤형 정보를 제공하여 안전 소통의 정확성과 실효성을 높인다.
AI 적용 시나리오	- 위험 감지 시 작업자에게는 음성·문자·AR로 즉시 행동지침을 제공하고, 관리자에게는 상황 요약과 조치 우선순위를 전달한다. - 사고·Near-miss 발생 후에는 원인, 재발방지대책, 유사 공정 주의사항을 자동 요약하여 공유한다.
기술 구성	- (데이터) 위험 이벤트 로그, 작업지시 정보, 안전 매뉴얼, 교육자료, 사용자 권한 정보 - (AI기술) LLM 요약, 행동지침 생성, 질의응답, 음성안내, AR 기반 정보 제공 - (아키텍처) 위험 이벤트 발생 → 정보 요약·변환 → 사용자별 전달 → 질의응답 → 이력 관리
성과	- 현장 작업자가 위험 상황을 더 빠르고 정확하게 이해하여 즉시 대응할 수 있다. - 안전정보 전달이 설명 가능한 형태로 고도화되어 조직 전반의 안전문화 정착에 기여할 수 있다.

F5. (환경) 점검일지·배출기록·보고서 생성

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- 환경점검일지, 배출기록부, 사고보고서, 개선조치서 등 문서 작성이 수작업 중심으로 이루어져 시간 소요와 품질 편차가 크다. - 동일한 데이터를 여러 문서에 반복 입력해야 하므로 담당자의 행정부담이 높고 누락 가능성도 존재한다.		- 현장 데이터와 점검 결과를 기반으로 각종 환경 문서와 보고서 초안을 자동 생성하여 업무효율을 높일 수 있다. - 문서 표준화와 이력화를 통해 보고 품질을 높이고, 법정 대응자료 준비 부담을 완화할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- AI가 환경 이상 이력, 센서값, 조치내용을 종합해 점검일지, 사고보고서, 재발방지대책 초안을 자동 작성한다. - 월간·분기별 환경관리 리포트와 개선과제 목록을 자동 생성하여 담당자의 검토 후 활용할 수 있도록 지원한다.
기술 구성	- (데이터) 센서 이력, 점검기록, 조치결과, 규정·양식 템플릿, 환경 기준 DB - (AI기술) 생성형 AI, 문서 템플릿 자동화, 요약 생성, 항목별 문안 추천 - (아키텍처) 데이터 수집 → 문서 양식 매핑 → 초안 생성 → 검토·수정 → 저장·배포
성과	- 반복적인 보고서 작성 시간을 줄여 환경 담당자가 개선활동에 집중할 수 있다. - 문서 품질과 작성 일관성이 높아져 대내외 보고 대응력과 관리 신뢰성이 향상된다.

F5. (에너지) 분석보고서·절감과제 생성

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- 에너지 사용 분석자료, 절감 활동 보고서, 설비별 개선계획서는 수작업으로 작성되는 경우가 많아 담당자 부담이 크다. - 데이터는 축적되지만 이를 실행 가능한 보고서와 개선안으로 정리하는 데 시간이 많이 소요된다.		- 설비별 사용현황, 손실 원인, 절감 가능 항목을 반영한 에너지 분석보고서와 개선과제를 자동 생성할 수 있다. - 현장 실행용 점검리스트와 경영진 보고용 요약자료를 동시에 생성하여 활용도를 높인다.
AI 적용 시나리오	- AI가 월간 사용량, 피크발생 이력, 설비 효율 데이터를 분석해 절감 우선순위와 투자효과를 포함한 보고서를 자동 작성한다. - 설비별 점검 항목, 개선 권고안, 예상 절감효과를 자동 생성하여 현장 개선활동과 연계한다.
기술 구성	- (데이터) 에너지 사용 이력, 설비효율 데이터, 개선조치 결과, 비용 정보, 문서 양식 - (AI기술) 생성형 AI, 보고서 자동화, 절감 시나리오 생성, ROI 문안 추천 - (아키텍처) 데이터 정리 → 분석 결과 도출 → 문서 초안 생성 → 검토·배포 → 성과 관리
성과	- 분석과 보고에 소요되는 시간을 줄여 현장 중심의 절감 실행력을 높일 수 있다. - 보고자료의 표준화와 품질 향상으로 에너지 경영체계의 신뢰성과 지속성을 확보할 수 있다.

F5. (안전) 사고보고서·교육자료·개선안 생성

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- 사고보고서, TBM 자료, 교육콘텐츠, 작업표준 개정안 등 안전 관련 문서를 매번 수작업으로 작성해야 해 담당자 부담이 크다. - 유사사고 사례와 개선대책이 축적되어도 재활용이 어려워 교육과 재발방지 활동이 비효율적으로 운영될 수 있다.		- 사고 및 Near-miss 이력, 작업데이터, 점검결과를 기반으로 보고서, 교육자료, 개선과제를 자동 생성할 수 있다. - 현장 상황에 맞는 안전 콘텐츠를 신속히 작성하여 예방 교육과 표준 개선에 활용할 수 있는 체계를 구축한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 사고이력과 위험행동 데이터를 분석해 사고보고서, 재발방지대책, 작업 전 교육자료를 자동 작성한다. - 유사사례를 반영한 점검체크리스트, 표준작업서 개정안, 주의사항 안내문 등을 생성하여 현장에 배포한다.
기술 구성	- (데이터) 사고·Near-miss DB, 점검결과, 교육 이력, 작업표준서, 관련 법규·지침 - (AI기술) 생성형 AI, 문서 자동화, 사례 요약, 교육콘텐츠 생성, 템플릿 기반 문안 작성 - (아키텍처) 데이터 수집 → 유형별 문서 생성 → 검토·보완 → 배포 → 활용 이력 관리
성과	- 안전문서 작성과 교육자료 준비 시간을 줄여 예방활동과 현장개선에 더 많은 자원을 투입할 수 있다. - 사고 사례의 재활용성과 교육 품질이 높아져 재발방지와 안전문화 확산에 기여할 수 있다.

G. 사후서비스

G1. 제품 애프터코드·에러코드 자동 판별

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- A/S 기사·고객센터 상담원은 고객이 설명하는 증상·표시등·알람음을 듣고 경험에 기반해 원인을 추정해야 하며, 잘못된 진단으로 재방문·교체 오류가 발생한다. - 제품별·버전별로 상이한 에러코드·진단 절차가 문서로 정리되어 있지만, 현장에서 즉시 검색·활용하기 어렵다.		- 고객이 보내는 사진·영상·로그 데이터·에러코드를 AI가 자동 분석하여, 가능한 원인과 조치 절차를 제안함으로써 정확한 1차 진단이 가능해진다. - 기사·상담원은 복잡한 매뉴얼을 일일이 찾는 대신, AI가 제시하는 진단 결과와 가이드를 토대로 보다 효율적으로 대응할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 고객이 앱·메신저로 기기 화면 사진·영상·에러코드·증상 설명을 전송하면, AI가 이미지·텍스트를 분석해 “가능성 높은 고장 유형 Top N”과 “필요 부품·도구·예상 작업 시간”을 출력한다. - 상담원·기사 시스템에 연동되어, 방문 전 부품 준비·작업 난이도 파악이 가능하며, 재방문·교체 오류를 줄인다.
기술 구성	- (데이터) 제품별 에러코드 정의, 과거 수리 이력, 사진·영상·로그 데이터, 매뉴얼·진단 절차, 고객 증상 설명 텍스트 - (AI기술) 이미지/영상 인식, 텍스트 분류·요약, 다중모달(텍스트+이미지) 진단 모델, 추천 시스템(원인·조치 안내) - (아키텍처) 고객 입력(앱/웹/콜센터) → 데이터 업로드 → AI 분석(에러코드/이미지/텍스트) → 진단 결과·가이드 생성 → A/S 시스템 연동
성과	- 1차 진단 정확도가 높아져, 불필요한 재방문과 부품 오주문을 줄이고 고객 불편을 완화할 수 있다. - 제품 고장 패턴 데이터가 지속적으로 축적되어, 설계·품질 부서와 공유되는 피드백 루프가 형성된다.

G2. 고객 리뷰·평가 분석

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- 온라인 리뷰·별점·설문 결과는 요약 통계 수준으로만 확인되며, 향후 불만 확대 가능성이나 제품·서비스별 잠재 이슈를 사전에 예측하기 어렵다. - 부정적 평가의 원인을 체계적으로 분리하지 못해, 개선 활동이 넓고 얕게 펼쳐지는 경향이 있다.		- 제품·버전·채널·고객 유형별 리뷰를 AI가 분석하여, 만족·불만 요인을 구조적으로 분리하고 향후 불만 확산 가능성이 높은 영역을 조기에 식별할 수 있다. - “어떤 기능/특성이 만족·불만을 유발하는지”에 대한 구체적 인사이트를 제공해, 개선 과제 우선순위 선정에 활용한다.
AI 적용 시나리오	- AI가 리뷰 텍스트를 감성 분석·토픽 분석하여, 기능·품질·가격·서비스·배송 등 카테고리별 만족도 점수와 대표 문장을 추출한다. - 제품 출시 초기 리뷰 패턴을 분석해 “향후 불만 증가 위험이 있는 제품/기능”을 예측하고, 사각지대를 줄이기 위한 선제 대응을 기획한다.
기술 구성	- (데이터) 쇼핑몰·앱스토어·리뷰 사이트 평가·텍스트, 설문 조사 결과, 고객 프로필(간단), 제품·버전 정보 - (AI기술) 감성 분석, 토픽 모델링, 카테고리 분류, 트렌드·변화 탐지, 위험도 예측 모델 - (아키텍처) 리뷰 수집·정제 → NLP 분석(감성·토픽·카테고리) → 제품·기능별 인사이트 대시보드 → 위험 제품/영역 알림
성과	- 고객 평가에 기반한 제품·서비스 개선 활동이 체계적으로 이루어져, A/S 비용·클레임 발생을 사전에 낮출 수 있다. - 제품 기획·마케팅·품질·CS가 동일한 데이터에 기반해 논의함으로써, “고객의 언어”로 의사결정하는 문화가 확산된다.

G3. 예지보전·사후서비스 자동 스케줄링

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- 설치 제품은 보증 기간·사용 환경에 따라 고장 위험이 다르지만, 정기 점검·부품 교체는 일괄 주기로 운영되거나, 고객 요청이 있을 때만 이뤄진다. - 고장 발생 후 긴급 출동이 많아, 기사 스케줄이 불규칙하고 고객 만족도도 낮다.		- 제품 사용 로그·고장 이력·환경 데이터를 분석해, 고장 위험도가 높은 고객·설비를 선별하여 사전 점검·부품 교체를 제안한다. - A/S 스케줄링은 기사 위치·숙련도·작업 시간 등을 고려한 자동 최적화로 운영되어, 동일 인원으로 더 안정적인 서비스를 제공할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- AI가 제품별 센서 데이터·사용 시간·온/습도 등 환경 정보를 학습해, 향후 일정 기간 내 고장 발생 가능성을 예측하고 “우선 방문 대상 리스트”를 생성한다. - 스케줄링 엔진이 기사별 위치·업무량·숙련도를 고려하여 방문 일정을 자동 배정하고, 고객에게 사전 안내 메시지를 발송한다.
기술 구성	- (데이터) 제품별 사용 로그·센서 데이터, 설치 환경 정보, 고장·수리 이력, 고객 위치, 기사 위치·숙련도·근무 스케줄 - (AI기술) 고장 확률 예측, 우선순위 스코어링, 라우팅/스케줄링 최적화, ETA·소요 시간 예측 - (아키텍처) 데이터 통합 → 고장 위험 예측·우선순위 결정 → 방문 필요 고객 리스트 생성 → 기사 배정·경로 최적화 → 결과 피드백
성과	- 고객은 고장 발생 전 또는 초기 단계에서 서비스를 제공받아, 제품 사용 경험에 대한 신뢰와 만족도가 높아진다. - 서비스 조직은 긴급 출동 중심 구조에서 계획·예측 가능한 업무 구조로 전환되어, 기사 피로도와 운영 스트레스가 완화된다.

G4. 보이스봇·챗봇 기반 고객 문의 처리

AS-IS		TO-BE
- 단순 문의(설정 방법, 사용 설명, 보증 기간 확인 등)도 모두 상담원이 응대해야 해, 대기시간이 길고 상담원 피로도가 높아진다. - 야간·주말에는 상담 채널이 제한되어, 고객은 웹 검색·커뮤니티에 의존하다 잘못된 정보로 오동작·추가 고장을 유발하기도 한다.		- AI 보이스봇·챗봇이 제품 매뉴얼·FAQ·에러코드 정보를 학습해, 1차 문의의 상당 부분을 자동 처리하고 필요한 경우에만 상담원으로 연결한다. - 고객은 언제 어디서든 동일 품질의 응답을 받을 수 있고, 상담원은 복잡도 높은 상담에 집중할 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 고객이 콜센터로 전화를 걸면, 보이스봇이 자연어로 증상을 질문하고 관련 정보를 확인한 뒤, 해결 가능하면 음성 안내로 조치 방법을 제공한다. - 해소되지 않는 경우에만 상담원에게 통화를 넘기며, 그 과정에서 이미 수집한 정보를 상담원 화면에 전달해, 반복 질문 없이 바로 고급 상담을 시작할 수 있다.
기술 구성	- (데이터) 제품 매뉴얼·FAQ, 에러코드·조치 절차, 콜센터 스크립트·대화 로그, 고객 기본 정보 - (AI기술) 음성 인식/합성(STT/TTS), 대화형 LLM, 인텐트 분류, NER, RAG(매뉴얼·FAQ 기반 답변) - (아키텍처) 음성/텍스트 입력 → 인텐트·정보 추출 → 지식 검색·답변 생성 → 고객 안내 → 필요 시 상담원 전환·이력 전달
성과	- 고객 대기시간과 상담원의 반복 업무가 줄어들고, 서비스 품질의 일관성이 높아진다. - 24/7 자동응답 체계를 구축할 수 있어, 브랜드에 대한 신뢰와 편의성을 높이는 기반이 된다.

G5. 차량·제품 사용자 매뉴얼 자동 생성·개인화

AS-IS		TO-BE
- 제품·차량 매뉴얼은 종이책 또는 PDF 형태로 제공되며, 길고 복잡해 실제로는 거의 읽히지 않는다. - 고객은 필요한 정보를 찾기 어려워 인터넷 검색에 의존하고, 그 과정에서 잘못된 정보에 노출될 위험이 있다.		- AI가 제품 기능·설정·주의사항을 이해하고, 고객의 사용 패턴·선호도에 맞춰 “맞춤형 디지털 매뉴얼”을 자동 생성하여 제공한다. - 고객은 자연어로 질문하거나, 화면에서 기능을 선택하는 방식으로 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있다.
AI 적용 시나리오	- 설계 문서·기능 설명·서비스 매뉴얼을 학습한 AI가, “초보자용 간단 설명”, “전문가용 상세 설명”, “영상·이미지 단계별 안내” 등 다양한 버전의 매뉴얼 콘텐츠를 생성한다. - 차량·제품의 실제 사용 로그를 분석해, 고객이 자주 사용하는 기능·환경에 맞는 팁·주의사항을 개인화하여 푸시 알림·인앱 안내로 제공한다.
기술 구성	- (데이터) 제품·차량 설계 문서, 기능 설명, 서비스 매뉴얼, FAQ, 안전·규제 정보, 사용 로그 데이터 - (AI기술) 생성형 LLM, 문서 요약·재구성, 멀티모달(텍스트+이미지) 안내 생성, 개인화 추천 - (아키텍처) 기술 문서·매뉴얼 데이터베이스 구축 → AI 학습 → 고객 프로필·사용 패턴 분석 → 개인화 매뉴얼·알림 생성 → 앱·웹·IVI(차량용 디스플레이) 제공
성과	- 복잡한 매뉴얼을 읽기 어려웠던 고객도 직관적이고 상황에 맞는 안내를 받을 수 있어, 제품·차량 사용 경험이 크게 개선된다. - 잘못된 사용으로 인한 고장·안전 사고를 예방하고, 고객 스스로 문제를 해결할 수 있는 Self-Service 역량을 높일 수 있다.