[{"data":1,"prerenderedAt":500},["ShallowReactive",2],{"post-document:\u002Fax\u002F2026\u002F09\u002F01\u002Fax-project\u002F":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"categories":485,"date":487,"description":488,"extension":489,"image":490,"key_concepts":490,"last_modified_at":490,"legacyPath":491,"meta":492,"navigation":493,"part":490,"path":494,"published":493,"robots":490,"seo":495,"series":490,"stem":496,"strengths":490,"summary":490,"tags":497,"tradeoffs":490,"__hash__":499},"posts\u002Fposts\u002FAX\u002FAX.md","AX 프로젝트, 문제 정의부터 확산까지",{"type":7,"value":8,"toc":479},"minimark",[9,14,21,24,27,33,37,42,45,56,59,65,68,72,77,152,155,161,164,168,173,178,181,184,188,194,198,204,207,211,216,219,238,241,336,339,343,348,351,357,360,366,369,375,378,382,387,393,396,405,409,413,474],[10,11,13],"h1",{"id":12},"ax-프로젝트","AX 프로젝트",[15,16,17],"p",{},[18,19,20],"strong",{},"AX(AI Transformation)의 핵심은 AI 자체가 아니라, 신기술을 현장에 적용해 기존 대비 유의미한 결과를 만드는 것이다.",[15,22,23],{},"핵심은 무엇일까. AI인 것일까?",[15,25,26],{},"그것은 아니다. 시대가 바뀌어도 결국 신기술을 현장에 적용해서 기존 대비 유의미한 결과를 내는 것이 중요하다.",[28,29,30],"blockquote",{},[15,31,32],{},"AX에서 가장 중요한 것은 현재 사람이 하고 있는 업무 프로세스를 먼저 뜯어보고, 그중 AI가 들어갔을 때 비용, 시간, 품질이 크게 개선될 수 있는 지점을 찾아내는 것이다.",[10,34,36],{"id":35},"_1-업무-흐름부터-그려내기","1. 업무 흐름부터 그려내기",[15,38,39],{},[18,40,41],{},"가장 먼저 기존 업무 흐름과 데이터가 생산되는 과정을 그려내야 한다.",[15,43,44],{},"예를 들어 제조업이라면 다음과 같다.",[46,47,53],"pre",{"className":48,"code":50,"language":51,"meta":52},[49],"language-text","설비 데이터 발생\n  ↓\n작업자가 데이터 확인\n  ↓\n이상 여부 판단\n  ↓\n엑셀 정리\n  ↓\n관리자 보고\n  ↓\n조치 결정\n","text","",[54,55,50],"code",{"__ignoreMap":52},[15,57,58],{},"여기서 바로 ML이나 LLM을 붙이지 말고 각 단계에 질문을 붙여야 한다.",[46,60,63],{"className":61,"code":62,"language":51,"meta":52},[49],"설비 데이터 발생\n  ↓\n  [Q] 데이터 수집이 자동화되어 있는가?\n\n작업자 확인\n  ↓\n  [Q] 사람이 반복적으로 판단하는가?\n  [Q] 판단 기준이 어느 정도 정형화되어 있는가?\n\n엑셀 정리\n  ↓\n  [Q] 반복 작업인가?\n\n관리자 보고\n  ↓\n  [Q] 문서 요약이 필요한가?\n\n조치 결정\n  ↓\n  [Q] 과거 데이터를 이용해 추천할 수 있는가?\n",[54,64,62],{"__ignoreMap":52},[15,66,67],{},"이렇게 하면 AI 적용 후보가 나온다.",[10,69,71],{"id":70},"_2-ax-후보-정리하기","2. AX 후보 정리하기",[15,73,74],{},[18,75,76],{},"업무 흐름에서 찾은 질문을 바탕으로 AX 후보를 Automation, Prediction, Detection, Knowledge 유형으로 나눌 수 있다.",[78,79,80,96],"table",{},[81,82,83],"thead",{},[84,85,86,90,93],"tr",{},[87,88,89],"th",{},"유형",[87,91,92],{},"질문",[87,94,95],{},"기술",[97,98,99,113,126,139],"tbody",{},[84,100,101,107,110],{},[102,103,104],"td",{},[18,105,106],{},"Automation",[102,108,109],{},"사람이 반복하는 업무인가?",[102,111,112],{},"Agent, RPA",[84,114,115,120,123],{},[102,116,117],{},[18,118,119],{},"Prediction",[102,121,122],{},"미래를 예측해야 하는가?",[102,124,125],{},"ML, 시계열",[84,127,128,133,136],{},[102,129,130],{},[18,131,132],{},"Detection",[102,134,135],{},"이상\u002F불량을 찾아야 하는가?",[102,137,138],{},"CV, Anomaly Detection",[84,140,141,146,149],{},[102,142,143],{},[18,144,145],{},"Knowledge",[102,147,148],{},"문서\u002F지식을 찾아 판단해야 하는가?",[102,150,151],{},"LLM, RAG",[15,153,154],{},"예를 들어 제조 회사라면 다음과 같이 정리할 수 있다.",[46,156,159],{"className":157,"code":158,"language":51,"meta":52},[49],"불량 검사\n  → Detection\n  → Vision AI\n\n설비 고장 예측\n  → Prediction\n  → Time Series \u002F ML\n\n작업 매뉴얼 질문\n  → Knowledge\n  → RAG\n\n일일 생산 리포트\n  → Automation\n  → LLM Agent\n",[54,160,158],{"__ignoreMap":52},[15,162,163],{},"문제에서 AI 기술로 탑다운하는 것이 중요하다.",[10,165,167],{"id":166},"_3-kpi-설정하기","3. KPI 설정하기",[15,169,170],{},[18,171,172],{},"AX 프로젝트가 잘되고 있는지 판단하려면 정량적인 KPI가 필요하다.",[28,174,175],{},[15,176,177],{},"\"AI를 만들긴 했는데 그래서 뭐가 좋아졌지?\"",[15,179,180],{},"목표가 없으면 이런다.",[15,182,183],{},"중요한 것은 문제와 방법을 선택한 다음 KPI를 설정하고 목표 달성 여부를 확인하는 것이다.",[185,186,187],"h2",{"id":187},"기존",[46,189,192],{"className":190,"code":191,"language":51,"meta":52},[49],"작업자 1명\n\n매일 데이터 확인\n  30분\n\n보고서 작성\n  20분\n\n총 50분\u002Fday\n",[54,193,191],{"__ignoreMap":52},[185,195,197],{"id":196},"kpi","KPI",[46,199,202],{"className":200,"code":201,"language":51,"meta":52},[49],"업무시간\n  50분 → 10분\n\n이상 탐지 Recall\n  90% 이상\n\n보고서 작성시간\n  20분 → 2분\n",[54,203,201],{"__ignoreMap":52},[15,205,206],{},"이렇게 정량적인 숫자가 있어야 AX를 하는 이유가 명확해진다.",[10,208,210],{"id":209},"_4-그다음에-ai-적용-가능성을-평가","4. 그다음에 AI 적용 가능성을 평가",[15,212,213],{},[18,214,215],{},"후보별 Impact와 Feasibility를 평가해 무엇부터 구현할지 정해야 한다.",[15,217,218],{},"평가 후보를 정하고 각 요소를 비교한다.",[220,221,222,226,229,232,235],"ol",{},[223,224,225],"li",{},"Business Impact",[223,227,228],{},"AI Feasibility",[223,230,231],{},"Data Availability",[223,233,234],{},"Implementation Cost",[223,236,237],{},"Operational Risk",[15,239,240],{},"예시는 다음과 같다.",[78,242,243,266],{},[81,244,245],{},[84,246,247,250,254,257,260,263],{},[87,248,249],{},"프로젝트",[87,251,253],{"align":252},"right","Impact",[87,255,256],{"align":252},"AI 가능성",[87,258,259],{"align":252},"데이터",[87,261,262],{"align":252},"비용",[87,264,265],{},"우선순위",[97,267,268,287,303,318],{},[84,269,270,273,276,278,281,284],{},[102,271,272],{},"불량 탐지",[102,274,275],{"align":252},"5",[102,277,275],{"align":252},[102,279,280],{"align":252},"4",[102,282,283],{"align":252},"3",[102,285,286],{},"★★★★★",[84,288,289,292,294,296,298,300],{},[102,290,291],{},"보고서 자동화",[102,293,283],{"align":252},[102,295,275],{"align":252},[102,297,275],{"align":252},[102,299,275],{"align":252},[102,301,302],{},"★★★★",[84,304,305,308,310,312,314,316],{},[102,306,307],{},"수요 예측",[102,309,275],{"align":252},[102,311,283],{"align":252},[102,313,283],{"align":252},[102,315,283],{"align":252},[102,317,302],{},[84,319,320,323,325,328,331,333],{},[102,321,322],{},"완전자율 생산",[102,324,275],{"align":252},[102,326,327],{"align":252},"1",[102,329,330],{"align":252},"2",[102,332,327],{"align":252},[102,334,335],{},"★",[15,337,338],{},"Impact × Feasibility가 높은 문제를 PoC 대상으로 선택한다.",[10,340,342],{"id":341},"_5-poc는-아주-작게-시작하기","5. PoC는 아주 작게 시작하기",[15,344,345],{},[18,346,347],{},"PoC는 우선순위가 가장 높은 문제 하나를 선택해 작게 시작해야 한다.",[15,349,350],{},"AX에서 처음부터 모든 기능을 붙이면 프로젝트가 꼬인다. 그러므로 가장 높은 우선순위부터 하나씩 구현한다.",[46,352,355],{"className":353,"code":354,"language":51,"meta":52},[49],"Data\n  ↓\nAI\n  ↓\nResult\n  ↓\nSimple Dashboard\n",[54,356,354],{"__ignoreMap":52},[15,358,359],{},"이런 형식으로 시작할 수 있다.",[46,361,364],{"className":362,"code":363,"language":51,"meta":52},[49],"설비 센서 데이터\n  ↓\n이상 탐지 모델\n  ↓\n이상 점수\n  ↓\nDashboard\n",[54,365,363],{"__ignoreMap":52},[15,367,368],{},"조금 더 발전시키면 다음과 같다.",[46,370,373],{"className":371,"code":372,"language":51,"meta":52},[49],"설비 데이터\n  ↓\nAnomaly Detection\n  ↓\n이상 이벤트\n  ↓\nLLM\n  ↓\n\"3번 설비에서 진동 이상 발생\"\n  ↓\n조치 매뉴얼 RAG\n  ↓\n\"베어링 점검 권장\"\n",[54,374,372],{"__ignoreMap":52},[15,376,377],{},"이렇게 전체 흐름을 먼저 보고 그 안을 채워나가면 된다.",[10,379,381],{"id":380},"_6-전체-아키텍처","6. 전체 아키텍처",[15,383,384],{},[18,385,386],{},"AI는 시스템 한가운데 단독으로 존재하는 것이 아니라 기존 업무 시스템 사이에 들어간다.",[46,388,391],{"className":389,"code":390,"language":51,"meta":52},[49],"                 ┌──────────────┐\n                 │    사용자     │\n                 └──────┬───────┘\n                        │\n                        ▼\n                ┌──────────────┐\n                │ Dashboard    │\n                └──────┬───────┘\n                       │\n                 Backend API\n                       │\n        ┌──────────────┼──────────────┐\n        │              │              │\n        ▼              ▼              ▼\n     AI Model       LLM\u002FRAG        Agent\n        │              │              │\n        └──────────────┼──────────────┘\n                       │\n                      DB\n                       │\n              ┌────────┴────────┐\n              │                 │\n            MES\u002FERP          Sensor\n",[54,392,390],{"__ignoreMap":52},[10,394,395],{"id":395},"결론",[15,397,398],{},[18,399,400,401,404],{},"AX 프로젝트는 ",[54,402,403],{},"As-Is → AI → To-Be","를 먼저 정의하고 시작해야 한다.",[28,406,407],{},[15,408,403],{},[185,410,412],{"id":411},"ax-project-canvas","AX Project Canvas",[220,414,415,421,427,433,439,445,451,457,462,468],{},[223,416,417,420],{},[18,418,419],{},"Problem",": 현재 어떤 업무가 문제인가?",[223,422,423,426],{},[18,424,425],{},"User",": 누가 이 업무를 하는가?",[223,428,429,432],{},[18,430,431],{},"As-Is",": 현재 업무 프로세스는 어떻게 되는가?",[223,434,435,438],{},[18,436,437],{},"Pain Point",": 시간, 비용, 오류가 어디서 발생하는가?",[223,440,441,444],{},[18,442,443],{},"AI Opportunity",": AI가 어떤 부분을 대신하거나 보조할 수 있는가?",[223,446,447,450],{},[18,448,449],{},"Data",": 어떤 데이터가 존재하는가?",[223,452,453,456],{},[18,454,455],{},"Solution",": 어떤 AI 시스템을 만들 것인가?",[223,458,459,461],{},[18,460,197],{},": 무엇이 얼마나 개선되어야 하는가?",[223,463,464,467],{},[18,465,466],{},"PoC Scope",": 이번 프로젝트에서는 어디까지 만들 것인가?",[223,469,470,473],{},[18,471,472],{},"To-Be",": 도입 후 업무 프로세스가 어떻게 바뀌는가?",[28,475,476],{},[15,477,478],{},"현업 문제 → 기존 프로세스 → Pain Point → AI 적용 이유 → 시스템 아키텍처 → PoC → 성능 → 비용, 시간 절감 → To-Be",{"title":52,"searchDepth":480,"depth":480,"links":481},2,[482,483,484],{"id":187,"depth":480,"text":187},{"id":196,"depth":480,"text":197},{"id":411,"depth":480,"text":412},[486],"AX","2026-09-01 00:00:00 +0900","업무 흐름과 KPI를 기준으로 AX 후보를 찾고 PoC와 실제 시스템 연결을 설계하는 과정을 정리한다.","md",null,"\u002Fax\u002F2026\u002F09\u002F01\u002Fax-project\u002F",{},true,"\u002Fposts\u002Fax\u002Fax",{"title":5,"description":488},"posts\u002FAX\u002FAX",[486,498],"제조AI","QV_dlhDTToqJeJCZ_XdiQYLgg_19dWxF4v9fIm3gaIQ",1788744784205]