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더 프롬프트 - 제조 현장을 바꾸는 AI 질문의 기술

  • 양인준
  • 청람
  • 2026년 06월 30일
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상품 규격 정보
상품상세정보
ISBNISBN-13 : 9791124448090
쪽수156쪽
크기규격 외(152mm X 225mm, 신국판)
제품구성단행본
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AI추천 이유

책 소개

AI라는 새로운 언어로 여는 제조 혁신의 문

20년 현장의 땀방울, 이제 데이터와 AI를 통해 가치 있는 통찰로 재탄생합니다.”

지난 20여 년 동안 컨설턴트로 많은 제조 현장을 다녔습니다. 크고 작은 기업의 경영진과 실무자들이 품은 고민을 곁에서 함께 나누며, 생산 효율을 높이기 위한 공정 개선, 품질 불량의 원인 찾기, 원가 절감을 위한 구조 분석까지 숱한 현장의 문제를 마주해왔습니다. 각각의 원인은 달랐지만, 어디서나 중요한 건 데이터를 제때 읽고 빠르게 판단해야 한다는 공통점이 있었습니다. 예전에는 그 과제를 풀기 위해 며칠 밤을 새우는 것이 당연하게 여겨지던 시절도 있었습니다. 엄청난 양의 데이터를 손수 정리하고, 표를 그리고, 수십 장의 보고서를 만드는 일에는 전문가의 헌신과 체력이 깃들곤 했습니다.

하지만 이제 시대가 달라졌습니다. 인공지능의 등장으로, 일주일 넘게 걸리던 분석 보고서도 몇 시간 만에, 게다가 더 높은 품질로 완성하는 일이 가능해졌습니다. 단순히 업무 속도만 빨라진 게 아닙니다. 사람 눈으로는 지나치기 쉬운 패턴을 AI가 짚어내고, 경험에만 기대던 판단을 데이터가 든든하게 뒷받침해주니, 현장의 의사결정 자체가 완전히 새로워지고 있습니다. 이런 변화를 가까이서 지켜보며, AI라는 도구를 더 많은 제조 현장에 어떻게 실질적으로 적용할 수 있을지 고민을 거듭한 끝에 이 책이 시작됐습니다.

책을 준비하며 엘리야후 골드랫의 소설 「더 골」을 다시 꺼내 읽어봤습니다. 소설 속 공장장 알렉스가 생산 지연과 비용 압박 속에서제약이론을 통해 돌파구를 찾아내듯, 오늘날 우리 중소 제조 기업들 역시 비슷한 어려움과 마주하고 있습니다. 숙련된 기술자의 은퇴로 빚어지는 인력난, 암묵지로 남아 전승이 끊기는 기술, 갈수록 강화되는 ESG 규제까지 - 이 모든 것이 현실입니다. 알렉스가 병목 공정을 파악해 집중적으로 개선하면서 흐름 전체를 바꾼 것처럼, 저는 오늘날 우리에게 생성형 AI가 시대의 병목을 뚫을 가장 든든한 도구가 된다고 믿습니다. AI는 단순한 자동화 기술이 아니라, 리더의 시야를 넓히고 조직의 사고를 한 단계 끌어올려 주는새로운 언어이기도 합니다.

이 책은 화려한 기술 이야기에만 머물지 않습니다. ‘곧장 내 공장, 내 사무실에서 바로 써먹을 수 있는 실용성에 모든 초점을 맞췄습니다. 특히, 수십년 경력을 가진 베테랑 엔지니어와 관리자들의 노하우가 AI라는 언어로 체계적으로 기록되어 다음 세대로 끊김 없이 이어지기를 바라는 마음에서, 그 구체적인 방안들을 담으려 했습니다. 경험이 데이터가 되고, 데이터는 통찰로 이어지며, 그 통찰이 다시 현장 판단을 이끌 때에야 비로소 우리가 말하는지능형 공장이 현실이 될 수 있다고 믿습니다.

변화의 물결은 이미 시작되었습니다. 발 빠르게 흐름을 선점해 앞서나가는 기업이 있는 반면, 여전히 실행의 첫 단추를 고민하며 방향을 찾지 못한 기업들도 많습니다. 이 책이 막막한 갈림길에 서 있는 여러분께 명확한 이정표이자 든든한 나침반이 되기를 진심으로 바랍니다. 오랜 시간 현장의 애로사항을 함께 고민해온 파트너로서, 여러분의 공장이 더 스마트하고 강력하게 지속 가능한 미래로 나아가는 데 실질적인 동력이 되길 기대합니다.

목차

[목 차]
  

프롤로그: 안개 속의 항해

 

1장 생각의 질서: 직관의 벽을 넘는 시스템 사고

[Episode] 현장의 온도_부서 간 지표 충돌과 주간 경영 회의의 갈등

에피소드 1: 보고서의 역설 - 우리는 정말 같은 회사입니까?

에피소드 2: 북극성 질문 - 진짜 이익은 어디에 숨어 있는가?

[The Prompt] 양 박사의 해결책: 회사의 생존을 결정짓는 단 하나의 숫자 도출

The Prompt: 시스템 통합 분석 및 가치 사슬 최적화

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 우리 공장의진짜 지표찾아내기

 

2장 지식의 늪: 규제와 매뉴얼의 파도를 정복하다

[Episode] 현장의 온도: 외산 설비 매뉴얼과 ESG 규제의 벽

에피소드 1: 까막눈이 된 베테랑 - 30년 경력이 무너지는 순간

에피소드 2: 규제의 파도 - 이 대리의 고민

[The Prompt] 양 박사의 해결책: NotebookLM을 활용한 초고속 해결방안

The Prompt: 소스 기반 지식 추출 및 실행가이드

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

PRO TIP: NotebookLM 그 너머: 기업형 AI 지식 엔진으로의 진화 로드맵

AI 실습가이드: 우리 회사만의 전용 AI 참모 만들기

 

3장 데이터의 재탄생: 엑셀 지옥에서 탈출하는 법

[Episode] 현장의 온도: 불확실한 데이터로 고통받는 이 대리

에피소드 1: 엑셀 지옥의 밤 - 숫자와 글자 사이의 미로

에피소드 2: 언어의 연금술 - 쓰레기 속에서 보석을 캐내다

[The Prompt] 양 박사의 해결책: AI 데이터 클렌징과 인사이트 추출

The Prompt: 데이터 클렌징 및 인사이트 추출 질문

PRO TIP: AI의 뇌를 깨우는 마법: 사고의 사슬(Chain of Thought) 활용법

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 엑셀 지옥에서 탈출하기

 

4장 보이지 않는 범인을 찾아라: 품질의 신세계를 여는 AI 수사대

[Episode] 현장의 온도: 베테랑도 놓친 원인 불명의 불량 사고

에피소드 1: 귀신 곡할 노릇 - 육안으로는 완벽한 불량품

에피소드 2: 디지털 수사대 가동 - 눈에 보이지 않는 패턴을 읽다

[The Prompt] 양 박사의 해결책: 멀티모달 AI를 활용한 불량 근본 원인 추적

The Prompt: 멀티모달 기반 품질 사고 원인 추적

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 스마트폰으로 불량 원인 추적하기

PRO TIP: AI의 눈을 밝히는디지털 수사대촬영 가이드라인

 

5장 미래를 읽는 공장: 고장을 예측하고 최적의 경로를 찾다

[Episode] 현장의 온도: 연쇄 설비 고장과 마비된 생산 스케줄

에피소드 1: 무너진 도미노 - 예측 불가능한 변수들의 습격

에피소드 2: 미래를 보는 유리구슬 - 예지 보전과 최적화의 만남

[The Prompt] 양 박사의 해결책: AI 기반의 생산 경로 최적화 시뮬레이션

The Prompt: 예지 보전 기반 생산 스케줄 최적화

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 우리 공장의 미래 시나리오 짜기

 

6장 공유되는 지능: 루커 스튜디오로 전 직원이 소통하는 대시보드 구축

[Episode] 현장의 온도: 변화를 거부하는 현장과 AI 공포증

에피소드 1: 사장실의 안개 - 보고서는 왜 항상 늦는가?

에피소드 2: 투명한 유리공장 - 손안에 들어온 한울테크

[The Prompt] 양 박사의 해결책: 구글 루커 스튜디오로 구축한 전사 통합 대시보드

The Prompt: 데이터 시각화 및 전략적 대시보드 아키텍처 설계

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 내 스마트폰에 공장 대시보드 만들기

 

7장 다시 뛰는 심장: 데이터로 소통하는 지능형 공장의 완성

[Episode] 현장의 온도: 글로벌 수출 성공과 바이어의 찬사

에피소드 1: 국경을 넘는 신뢰 - 유럽 바이어와의 결전

에피소드 2: 숙련공의 진화 - 기름 냄새와 알고리즘의 결합

[The Prompt] 양 박사의 마지막 질문: 기업경영 100년을 지속할 질문의 가치

The Prompt: 미래를 향한 성찰적 질문

The Insight: 양 박사의 원포인트 레슨

AI 실습가이드: 여정의 마침표 그리고 새로운 시작

 

부록
1.
실무 즉시 적용 제조 현장 프롬프트 라이브러리

2. 비전공자를 위한 제조 AI 핵심 용어 사전

3. 독자 참여형 워크시트: 우리 공장 AI 도입 로드맵

저자 소개
저자 : 양인준
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