02 AX Implementation
업무 현장에 들어가 프로세스를 실제로 바꿉니다. 노트 15편.
Simulation-First Development: GM이 배터리 설계 30만 개를 먼저 계산해 차량 개발을 2년으로 줄이는 방식
GM이 실물 셀 하나 없이 배터리 설계 30만 개 이상을 CPU 3억 시간으로 먼저 시뮬레이션해 팩 구상부터 승인까지 한 달에 끝냈고, 같은 방식으로 차량 개발 4~5년을 약 2년으로 줄이겠다고 밝혔습니다. 우리 R&D에 옮길 스크리닝 파이프라인, 결정 메모, 4주 파일럿을 붙였습니다.
AI-enabled Technical Records: GE Aerospace 정비 공장이 엔진 서류 수집을 자동화해 처리 시간 25% 단축
GE Aerospace CEO Larry Culp가 3분기 실적 발표에서, 최대 정비 공장 Celma가 CFM56 엔진 입고마다 필요한 기술 기록 수집을 AI 도구로 자동화해 처리 시간을 약 25% 줄였다고 밝혔습니다. 린 운영 체계 FLIGHT DECK 위에 AI를 얹는 순서와, 정비·검사 현장에 옮길 파이프라인 설계와 4주 파일럿을 붙였습니다.
Executable Digital Twin: 잴 수 없는 유리 용해로 안을 AI로 추정하는 Vivix 시범
브라질 판유리 제조사 Vivix가 Siemens·Snowflake·NVIDIA와 용해로의 executable digital twin을 만들어, 센서를 둘 수 없는 로 내부를 가상 센서로 추정하고 운전원이 자연어로 what-if를 묻게 하는 시범입니다. 시범 기준 전망은 에너지 3~5% 절감, 로 수명 1년 연장(벤더 공동 발표)이며, 잔차 감시와 8주 파일럿 계획을 덧붙였습니다.
Governed Self-Service Analytics: Brilliant Earth가 숫자는 코드로 계산하고 문장만 LLM에 맡긴 사내 분석
주얼리 기업 Brilliant Earth가 Snowflake 안에서 Posit을 돌려 권한은 Snowflake에 맡기고, 마케팅 믹스 모델을 시나리오 앱으로, 매장 대시보드를 자연어 질의로 바꿨습니다. 주간 보고는 코드가 지표를 계산·검증한 뒤 LLM이 문장만 쓰게 했습니다. 벤더 블로그 사례에 지표 페이로드 설계와 6주 실행안을 붙였습니다.
AI Agents for Service Technicians: TK엘리베이터가 출동 브리핑과 작업보고를 에이전트로 바꾼 방식
TK엘리베이터가 기술자 2만5천 명에게 출동 전 브리핑 에이전트와 말로 보고하면 추가 질문까지 하는 음성 디브리핑 에이전트를 주고, 140만 대 연결 설비를 보는 9개 원격 운영센터와 한 순환으로 묶었습니다. 브리핑 필드, 디브리핑 슬롯, 6주 파일럿과 판정 기준을 붙였습니다.
Behavior Change First: Kraft Group이 AI 과제마다 바뀔 행동을 묻고 접근을 천천히 여는 법
Kraft Group CITO Michael Israel은 AI 과제마다 어떤 행동이 바뀌는지를 먼저 묻고, 3개 벤더와 계약하되 방화벽으로 도구를 제한하며, 교육 뒤 토큰 사용을 보며 천천히 연다고 말했습니다. 이 운영 원칙을 우리 조직에서 돌리는 과제 카드, 게이트웨이 로그, 4주 계획을 붙였습니다.
Agent Containment: JPMorgan·Goldman CIO가 밝힌 에이전트 통제와 성과 측정 원칙
JPMorgan은 에이전트 구축을 플랫폼 하나로 모아 통제를 자동으로 붙이고 성과를 사업부 책임 과제 50개로 재며, Goldman은 모든 에이전트가 오작동할 수 있다는 전제로 범위 제한과 거래 전 관문을 둡니다. 두 원칙을 우리 조직에 옮기는 등록 절차, 도구 등급, 8주 일정을 붙였습니다.
Siemens Erlangen Factory Agents: 급한 주문에 생산계획 대안을 내고 디지털 트윈에서 검증하는 에이전트
지멘스 Erlangen 전자공장에서 에이전트가 급한 주문에 맞춘 생산계획 선택지를 만들고, 디지털 트윈에서 시험한 뒤 생산 통제 담당의 승인을 받아 허용된 변경만 적용합니다. PCB 검사는 가상 기판과 합성 이미지로 시제품 전에 준비합니다. 시나리오 필드, 권한 표, 6주 파일럿을 붙였습니다.
Agentic Decision Engine: 바이엘이 육종 분석 플랫폼 앞에 22개 전문 에이전트를 세운 방법
바이엘 크롭사이언스가 모델 설정 500개 이상을 돌리는 육종 분석 플랫폼 앞에 감독 에이전트와 전문 에이전트 22개를 세워, 1단계 질문의 약 80%를 엔지니어 없이 풀고 실패 진단을 1시간 이상에서 10분 미만으로 줄였습니다. 상태 저장, 신원 경계, 도구 범위, 작업 성공 관측 같은 프롬프트 밖 설계와 8주 구축 계획을 붙였습니다.
Clairic: 추출 전용 모델을 앞에 세운 단계별 파이프라인으로 청구 처리 비용 49% 절감
Cloudflare가 문서에서 값만 뽑아내는 추출 모델 Clairic을 미리보기로 내놓고, 보험 청구 처리를 추출(Clairic) → 판단(Clef) → 답장(LLM)으로 나눠 돌려 LLM 단독 대비 비용 49%, 시간 69%를 줄인 시험을 공개했습니다. 반복 문서 업무에 이 구조를 옮기는 필드 설계, 임계값, 4주 파일럿을 붙였습니다.
Forward Deployed Engineering: 시범을 운영까지 끌고 가서 다음 팀이 하루에 쓰게 만드는 법
OpenAI의 FDE 책임자 Colin Jarvis가 고객사 AI 도입에서 배운 것을 정리했습니다. 운영 기준 eval을 먼저 세우고, 사용 사례별 맞춤 코드를 공통 harness 위의 skill·plugin으로 바꾸면 첫 배포에 두 달 걸린 일이 다음 팀에는 하루에 넘어갑니다. 우리 조직의 시범 사업을 같은 구조로 돌리는 12주 일정과 판정 기준을 붙였습니다.
Agent-Led Transformation: AI 어시스턴트 일곱 개로 S/4HANA 전환 공수를 줄이는 방식
SAP가 2026년에 내놓은 Agent-Led Transformation과 일곱 개 Migration and Modernization Assistant가 ECC→S/4HANA 전환의 어느 단계를 맡는지, 그리고 35% 공수 절감 목표를 우리 프로젝트에서 어떻게 검증할지 정리했습니다. 커스텀 코드 파일럿 설계와 에이전트 권한표를 붙였습니다.
AI driven PI 툴, Celonis 소개
프로세스 개선(PI)에 AI를 붙이는 대표 도구인 Celonis의 구조와 쓰임새를 정리했습니다.
프로세스 마이닝 기초 (feat. Celonis)
주문부터 대금 회수까지, 기업의 일이 실제로 어떻게 흐르는지 데이터로 보는 프로세스 마이닝의 기본 개념입니다.
Knowledge Graph의 SCM 적용
그래프 기술과 예측 분석을 결합해 공급망 병목을 찾고 수요 예측을 개선하는 방법을 다룹니다.