제조 AI 이야기는 자주 추상적으로 흐릅니다. "혁신", "효율", "자율". 듣기엔 좋지만 현장 담당자에게는 잘 와닿지 않습니다. 그래서 이번 글은 추상을 걷어내고, 실제 업무 다섯 가지가 어떻게 바뀌는지만 구체적으로 적겠습니다. 앞선 글에서 말한 표준화와 닫힌 루프가 갖춰졌을 때 나오는 숫자들입니다. 1. 품질 원인 분석 — 3시간에서 30초로 불량이 터지면 담당자는 자재 로트, 설비 이력, 작업 조건, 환경 데이터를 여러 시스템에서 끌어모아 짜맞춥니다. 보통 두세 시간이 걸립니다. 관계가 미리 정의돼 있으면 AI가 이 추적을 30초 안에 끝냅니다. 같은 일을 360배 빠르게 하는 셈입니다. 2. 설비 고장 영향 분석 — 2시간에서 1분으로 설비 하나가 멈추면 "이게 어느 공정, 어느 주문, 어느 납기에 영향을 주는가"를 파악해야 합니다. 손으로 하면 두 시간, 관계망을 따라가면 1분입니다. 멈춘 직후 바로 대응 우선순위를 세울 수 있습니다. 3. 대체 자재 추천 — 하루 이틀에