이런 문제를 다룹니다
- AI를 도입하고 싶지만 어디에 넣어야 할지 모르는 문제
- 같은 내용을 시스템과 양식에 여러 번 옮겨 적는 문제
- 교대·인수인계 때 정보가 빠지는 문제
- 숙련자의 판단 기준이 기록으로 남지 않는 문제
이렇게 진행합니다
- 결과물 흐름을 그립니다. 작업 지시, 품질 보고, 보전 이력, 교대 일지 같은 결과물이 누가 만들고 어디로 넘어가는지 현장 관찰과 작업자 인터뷰로 그립니다.
- 다섯 가지 질문으로 진단합니다. 활용되지 않는 결과물, 중복 작성, 인수인계 손실, 성과로 이어지지 않는 단계, 반복되는 확인 절차를 찾습니다.
- 사람과 AI의 자리를 나눕니다. 자동화할 일, AI가 제안하고 사람이 확정할 일, 사람이 지켜야 할 일을 구분합니다.
- 현장에서 작게 검증합니다. 작업자와 함께 시범 적용하고, 현장에서 실제로 쓰이는지 확인한 뒤 확대합니다.
사례
- 반도체 제조 현장 공정·근무 효율 개선 컨설팅 (2026~): 팹 현장의 공정과 근무 방식 개선을 위한 현장 리서치와 업무 재설계. 고객명과 세부 내용은 공개하지 않습니다.
- 제조 서비스화(Servitization) 컨설팅: 제조 기업이 제품에 서비스를 더하는 사업 모델을 설계했습니다.
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자주 묻는 질문
AI 개발까지 함께하나요? 현장 진단, 업무 재설계, 도입 지점 정의와 검증을 맡고, 개발은 기업의 IT 조직이나 개발 파트너와 함께 진행합니다.
현장 작업자의 참여가 꼭 필요한가요? 네. 작업자가 쓰지 않는 AI는 성과로 이어지지 않습니다. 작업자 인터뷰와 시범 적용은 AX 리빙랩의 핵심 과정입니다.