제조기업 한 곳의 신제품 개발 흐름은 부서 4곳을 지나 양산 이관 체크리스트를 모두 채워야 끝납니다제조기업 업무 다시 정의하기 7편
신제품 개발 흐름은 고객 요구사양서가 확정돼 개발에 착수하면 시작하고, 양산 이관 체크리스트의 모든 항목이 완료되고 공정 승인 보고서가 나오면 끝납니다. 제조기업 한 곳의 부서별 AI 후보 목록에서 이 흐름에 속한 업무는 12가지이고, 업무를 적어 낸 부서는…
#생산성
총 5개의 아티클
AI로 시간을 아끼고도 생산량이 그대로인 공장에는 무엇이 빠졌나
국내에서 공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%입니다. 도입 계획이 있는 1.6%를 더해도 1.7%입니다(중소벤처기업부, 2024년 스마트제조혁신 실태조사, 2025년 4월 발표). 이 숫자만 보면 지금 AI를 도입하기만 해도 경쟁 공장을 크게 앞지를 것 같습니다.
AI 도입 전후 기록표, 경영진 보고 반 장 만들기 (30분)
오늘은 9편에서 고른 첫 사례의 전후 기록표(주차·시간·건수·오류·되돌림) 4주치, 비용 한 줄, 경영진 보고 반 장을 만듭니다. 오늘 책상에서 하는 일은 30분이고, 그 뒤 4주 동안 매주 금요일 5분씩 적습니다.
생산 일보 한 달치, AI로 라인 손실 3가지 한 장 만들기 (50분)
오늘은 생산 일보 한 달치(예제는 A라인 25일)를 AI 대화 도구에 넣어 계획 대비 실적이 어디서 새는지를 정지 손실·속도 손실·불량 손실 3가지로 나눈 한 장과, 매주 다시 사용할 지시문 파일을 만듭니다. 50분 걸립니다. 4편의 불량, 5편의 정지, 7편의 「가정은 표 밖에」가 오늘 한 장에 모입니다.
같은 AI를 사용하는데 왜 결과가 이렇게 벌어집니까
같은 도구를 사용합니다. 같은 모델이고 요금제도 같습니다. 하루에 들이는 시간도 비슷합니다. 그런데 몇 달 지나면 나오는 양이 몇 배 차이 납니다. 프롬프트를 잘 쓰는 요령의 문제가 아닙니다. 도구에 무엇을 시키고 있는지가 다릅니다.
