제조사/물류사 교육

사내 AI 플랫폼이 생긴 다음, 필요한 것은 ‘현업이 직접 쓰는 법’이었습니다 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 기업이 사내 생성형 AI 플랫폼을 구축하면 임직원은 보안 기준 안에서 업무 자료를 활용할 수 있게 됩니다. 하지만 사용할 수 있는 도구가 마련됐다는 사실과, 현업 담당자가 자신의 업무를 AI Agent로 설계하고 구현할 수 있다는 것은 다른 문제입니다. 어떤 업무부터 적용해야 하는지, 어떤 문서와…

변화하는 산업에 맞춰 데이터를 읽는 방식과 업무를 개선하는 방식, 구성원의 판단 기준도 함께 달라져야 합니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 2026년 7월 산업통상부는 여천NCC·롯데케미칼·한화솔루션·DL케미칼이 제출한 ‘여수 1호 사업재편’ 계획을 승인했습니다. 지난 2월 발표된 대산 1호 프로젝트에 이어 여수에서도 설비 통합과 고부가·친환경 중심의 전환이 본격화된 것입니다. 대산 이어 여수도 석유화학 사업재편 본격화, 2호 프로젝트도 정부 전방위 지원, 2026.07.22 교육의…

제조업의 AI 교육은 생산·품질·안전 데이터를 읽고 반복 과업을 자동화해 현장에 필요한 AI 에이전트를 만드는 단계까지 이어져야 합니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 제조업에는 일정한 기준과 절차에 따라 반복되는 업무가 많습니다. 생산 데이터를 취합해 지표를 계산하고, 품질 이상을 확인하며, 공정별 위험요인과 대응 절차를 문서로 정리하는 업무가 대표적입니다. 이러한 업무는 현장에 대한 이해와 사람의 판단이 필요하지만, 자료를 찾고 분류하거나 정해진…

생성형 AI가 업무를 바꾸지 못하는 이유는 도구가 부족해서가 아니라, 반복업무와 흩어진 데이터를 여전히 사람이 이어 붙이고 있기 때문입니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. 생성형 AI가 기업 업무에 빠르게 도입되면서 교육에서 다뤄야 할 범위도 달라지고 있습니다. 문서를 요약하거나 보고서 초안을 작성하는 것만으로는 반복되는 업무 과정 자체를 줄이거나, 여러 자료에 흩어진 데이터를 하나의 분석 결과로 연결하기 어렵기 때문입니다. 특히 제조업에서는…

엔터프라이즈 AI를 도입하려고 해도, 무엇을 기준으로 비교해야 하는지 막막하셨나요? 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. “우리 회사에는 어떤 엔터프라이즈 AI가 가장 적합할까?” 기업용 엔터프라이즈 AI 도입을 검토하는 담당자가 가장 먼저 마주하는 문제는 판단에 필요한 정보를 구하기 어렵다는 것입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 선택지는 다양해졌지만, 엔터프라이즈 도입 솔루션의 기능과 정책은 빠르게 바뀌고 있습니다. 공개된 정보도 여러 문서에 흩어져 있거나 영문…

AI를 도입하고도 경영진이 직접 쓰지 않는다면, 기업의 변화는 시작되지 않습니다. 안녕하세요, 데이터다이빙입니다. “클로드 코드가 요즘 좋다던데, 우리 회사에도 적용할 수 있을까?”“AI Agent를 활용하면 반복 업무를 모두 자동화할 수 있지 않을까?” 최신 산업과 기술 흐름을 빠르게 파악하는 경영진이라면 한 번쯤 던져볼 수 있는 질문입니다. 하지만 새로운 기술의 이름과 가능성을 아는 것만으로는 조직에 적합한 활용 방향을 결정하기…

안녕하세요, 데이터다이빙입니다! 😊 오늘은 태광산업 신입사원들을 대상으로 진행된 ‘ChatGPT를 활용한 생성형 AI 실무 교육’ 이야기를 들려드리려고 합니다. 이번 교육은 제조업에서 데이터 관리와 업무 자동화가 얼마나 중요한지, 그리고 생성형 AI와 ChatGPT가 반복 작업을 줄이고 업무 효율을 혁신적으로 개선할 수 있는지 다시 한번 확인하는 시간이었습니다. 그럼 지금부터 제조업에서 ChatGPT 활용을 어떻게 할 수 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다….