BOM 자동화: 제품 BOM이란 무엇인가요? 설계 변경을 생산에 반영하는 법
BOM 자동화는 부품 목록 추출에서 끝나지 않습니다. 변경 승인과 생산 적용일을 연결하는 기준을 정리합니다.
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공장 에너지 AI: FEMS 시스템이란 무엇인가요?
공장 에너지 AI의 성과는 무엇으로 검증할까요? FEMS 데이터, 생산량 보정, 기준선과 실행 기록을 연결하는 방법을 정리합니다.
생산계획 AI: 생산 스케줄링이란 무엇인가요?
생산계획 AI는 일정표 생성보다 자원 제약 검증이 먼저입니다. 생산 스케줄링의 의미와 현장 도입 순서를 정리했습니다.
FDE란 무엇인가? 인사·재무 AI 운영으로 넓어지는 역할
Accenture·Workday의 FDE 협력은 인사·재무 AI를 실제 운영으로 옮기는 데 초점을 둡니다. 발표의 의미와 확인할 기준을 정리했습니다.
What is an AI vision inspection system? A factory guide
Test the inspection workflow, not just the model. A practical guide to defect recall, false alarms, review queues, and bounded release.
거래명세서 AI 자동화, OCR만으로 충분한가요?
거래명세서를 읽는 일과 거래를 확인하는 일은 다릅니다. 발주 가격·입고 수량 대조와 예외 처리 기준을 정리합니다.
AI 에이전트 권한 관리란? 고객 대신 온 AI의 동의를 검증하는 법
고객 대신 온 AI의 신원과 동의는 따로 확인해야 합니다. PACT와 Sierra 발표로 권한 검증 기준을 정리합니다.
미국 제조업 AX: 공급업체 평가란 무엇인가요?
미국 공급망 재편에 대응하려면 후보 발굴과 생산능력 검증을 나눠야 합니다. NIST 자료로 공급업체 평가의 AI 적용 범위를 정리합니다.
AI 예지보전: 예지 보전이란 무엇인가요?
AI 예지보전의 정의와 보전 방식의 차이를 짚고, 설비 경보를 점검·정비 작업으로 연결하는 기준을 정리합니다.
RAG는 어떻게 활용할 수 있나요? 제조 현장 지식관리의 검색·검증 기준
제조 현장 RAG는 검색과 답변을 따로 검증해야 합니다. 실제 질문으로 근거 충실성·접근 권한·답변 보류 기준을 정하는 방법을 안내합니다.
재고 관리는 어떻게 하나요? AI 발주 전 안전재고부터 점검하세요
재고 관리 AI를 도입하기 전, 수요예측과 안전재고 정책을 구분하고 발주 추천을 검증하는 순서를 정리합니다.
What does "digital thread" mean? A manufacturing AI guide
A digital thread connects product evidence across design, manufacturing, and quality. Start with revision traceability before asking AI to act.
AX 전략
바이브 코딩이란 무엇인가: 기업에서는 어디까지 쓸 수 있나
바이브 코딩은 AI가 쓴 코드를 읽지 않고 결과만 보며 개발하는 방식입니다. 기업이 어디까지 써도 되는지 기준을 정리했습니다.
AX 전략
직원들이 프롬프트를 숨기면 조직은 무엇을 잃나
직장인 절반가량이 AI 사용을 숨긴다는 조사 결과를 바탕으로, 프롬프트를 공유·검증·버전 관리하는 운영 구조를 정리합니다.
AX 전략
개발자가 아니어도 성공률이 비슷하다면, AI 시대 핵심 역량은 무엇인가
Claude Code 세션 약 40만 건 분석에서 성공률은 직군보다 작업 전문성과 더 관련 있었습니다. 수치의 의미와 한계를 정리합니다.
AX 전략
AI가 일자리를 없앤다는데 데이터는 왜 다르게 말하나
AI 일자리 통계가 엇갈리는 이유는 측정 대상이 다르기 때문입니다. 해고보다 직무 재구성이 먼저 나타나고 있습니다.
현장 사례
제조 현장 AI 도입은 무엇부터 시작하나
제조 AI는 문서·정산·BOM·발주 같은 사무 흐름에서 시작해 공정 지식, 로봇 순으로 넓히는 편이 위험이 작습니다.
현장 사례
일본 가전 6사는 가전 사업을 어떻게 정리했나: 매각·합작·잔류를 가른 판단
일본 가전 6사가 모두 가전을 떠났다는 통념을 각 사 공식 발표로 확인하고, 제조 AX에 주는 교훈을 정리했습니다.
현장 사례
로봇은 공장의 입지를 바꾸나: 보조금과 자동화의 역할을 가려본다
자동화와 보조금 중 무엇이 공장을 돌아오게 하는지 공개 자료 9건으로 확인했습니다.
AX 전략
AI로 앱을 빠르게 만드는 시대, 기업은 소프트웨어의 무엇에 돈을 내나
AI로 앱을 빨리 만드는 시대에도 기업이 소프트웨어 비용을 내는 이유와 구축·구매 판단 기준을 정리했습니다.
AX 전략
AI 토큰비 150만 원으로 소프트웨어를 재구현한 시대, 빌드 vs 바이는 어떻게 바뀌나
150만 원은 Vinext 초기 실험의 AI 토큰비이며 전체 개발비가 아닙니다. 빌드 vs 바이는 3년 총소유비용으로 판단해야 합니다.
AX 전략
6,000억 달러를 쏟아붓는데 왜 쓰는 사람이 없나
AI 투자 규모는 커졌지만 매일 쓰는 근로자는 소수입니다. 도입 격차를 줄이는 실행 기준을 정리했습니다.
AX 전략
AI 프로젝트 ROI는 어떻게 측정하나
AI ROI를 시간 절감으로만 계산하면 성과를 부풀리기 쉽습니다. 기준선부터 총비용까지 측정하는 방법을 설명합니다.
AX 전략
AI 비용은 왜 낭비되나: 모델을 골라 타지 못해서다
업무 난이도와 오류 비용에 맞춰 LLM을 배정하고, 캐싱·배치·라우팅으로 AI 비용을 줄이는 방법입니다.