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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
2시간 걸리던 품질 보고를 10분으로: 숫자는 대시보드, 문장은 AI
보고 작성 회당 2시간 → 10분(체감 기준). 엑셀 10개를 손으로 취합하던 생산·품질 보고를 Power BI 대시보드로 모으고, 검증된 집계표만 Claude Code에 넘겨 변화 요약·원인 후보·현장 확인 질문과 보고서 초안을 받는 제조 현장 보고 루틴입니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Code(불량 변화 요약·원인 후보·보고서 초안·회의록 정리), Microsoft Power BI(데이터 집계·시각화), Microsoft Teams(회의 기록 연동)
① 활용 상황
저는 제조 협력사에서 DX·AI 업무를 맡고 있는 PM입니다. 생산·품질 보고를 만들 때마다 라인별 엑셀 파일 10개를 하나씩 열어 숫자를 손으로 옮기고 합쳤습니다. 보고서 한 건에 2시간, 불량 원인을 정리하는 데 또 2시간이 걸렸습니다.
시간보다 더 아쉬운 점은 회의였습니다. 회의 시간 대부분을 "이 숫자가 맞느냐"를 맞추는 데 쓰고, 불량이 왜 늘었는지와 무엇을 할지는 짧게 끝났습니다. 회의가 끝나면 회의록도 따로 30분씩 써야 했습니다.
② 사용한 AI와 방식
1단계, 숫자 모으기 (Power BI): 라인별 생산·불량 데이터를 한곳에 연결해 라인별·불량유형별 대시보드를 만들었습니다. 이 단계는 AI가 아니라, AI가 정확하게 답하도록 만드는 바탕입니다.
2단계, 변화 읽기 (Claude Code): 대시보드에서 이번 주와 지난주 집계표 한 장만 뽑아 Claude Code에 넘깁니다. 집계표에는 라인·유형별 수량만 있고 개인정보, 고객 정보, 단가는 없습니다. 프롬프트는 이렇게 씁니다.
"아래는 이번 주와 지난주의 라인별·불량유형별 집계표다. 1) 지난주 대비 가장 크게 변한 항목 3개를 수치와 함께 표로 정리해라. 2) 그 변화의 원인 후보를 4M(사람·설비·자재·방법)으로 나눠 제시하고, 집계표 숫자로 확인되지 않는 내용은 반드시 '추측'이라고 표시해라. 3) 현장 담당자에게 물어볼 확인 질문 3개를 써라. 4) 보고 양식(현황 / 원인 후보 / 대책(안) / 요청 사항)에 맞춘 5줄 이내 초안을 써라. 집계표에 없는 숫자는 만들지 마라."
3단계, 보고서 초안과 사람 검토: AI가 만든 초안의 숫자는 대시보드 원본과 한 줄씩 대조합니다. 원인 후보는 확인 질문으로 현장에 확인한 뒤, 원인 판단과 대책은 제가 직접 고쳐서 보고합니다.
4단계, 회의록 정리: Teams와 연동해 회의 내용을 가져오고, Claude Code로 회의록 초안을 만든 뒤 제가 확인해서 공유합니다.
③ 결과 변화
- 보고서 작성 시간: 회당 2시간 → 10분 (체감 기준)
- 불량 원인 정리 시간: 2시간 → 10분 (체감 기준)
- 회의록 정리: 30분 → 5분 (체감 기준)
- 회의 내용: 숫자 맞추기 중심에서 원인과 대책 논의 중심으로 바뀌었습니다. 숫자는 대시보드가 맞춰 오고, 원인 후보와 확인 질문이 회의 전에 준비되기 때문입니다.
- 일회성 시도가 아니라 6개월 전부터 지금까지 같은 방식으로 보고를 만들고 있습니다.
④ 나만의 방식
- 숫자는 대시보드, 문장은 AI로 역할을 나눴습니다. 원본 데이터를 AI에 통째로 넣지 않고, 대시보드에서 검증된 집계표 한 장만 넣습니다. AI가 숫자를 새로 만들 여지가 줄고, 민감한 원본은 밖으로 나가지 않습니다.
- 6시그마의 4M(사람·설비·자재·방법) 틀을 프롬프트에 넣었습니다. AI가 요약에서 멈추지 않고 4M별 원인 후보와 현장에 물어볼 확인 질문까지 만듭니다. 회의 전에 질문이 먼저 현장으로 갑니다.
- "숫자에 없는 내용은 추측이라고 표시하라"는 규칙을 둡니다. 확인된 사실과 원인 후보가 보고서에서 섞이지 않습니다.
⑤ 재현 가능성
- 코딩 없이 시작할 수 있습니다. Power BI가 없어도 엑셀 피벗으로 집계표 한 장만 만들면 같은 3단계를 그대로 쓸 수 있습니다. 다른 생성형 AI를 써도 프롬프트는 같습니다.
- 따라 하는 순서: ① 보고 양식을 먼저 고정한다 → ② 이번 주·지난주 집계표를 한 장으로 만든다 → ③ 위 프롬프트를 붙여 넣는다 → ④ AI가 쓴 숫자를 원본과 대조한다 → ⑤ 사람이 원인과 대책을 고쳐 보고한다.
- 불량 집계표 대신 납기, 재고, 설비 정지, 클레임 집계표를 넣어도 같은 틀이 통합니다. 프롬프트의 4M만 그 업무에 맞는 원인 틀로 바꾸면 됩니다.
- 첨부 캡처 1~4는 이 과정을 가상 공장·가상 품번·가상 수치로 다시 만든 예시 화면입니다. 그대로 따라 해 볼 수 있습니다.
⑥ 책임 있게 쓰는 원칙
- 회사에서 승인받은 인원만 Claude를 쓸 수 있고, 저는 승인을 받아 사용합니다.
- AI에는 개인정보, 회사명, 고객 정보, 원가·단가가 없는 비식별 집계값만 넣습니다.
- 실제로 AI가 낸 원인 후보가 현장 확인 결과 틀린 경우가 많았습니다. 그래서 원인 후보는 '추측'으로 표시하게 하고 현장 확인 질문과 함께 받으며, 확인 전에는 결론으로 쓰지 않습니다.
- AI 답변의 숫자는 대시보드 원본과 대조한 뒤에만 보고서에 옮깁니다.
- 첨부 캡처는 실제 업무 화면이 아니라 같은 방식을 가상 데이터로 재현한 예시입니다. 화면마다 '예시 데이터'라고 표시했습니다.
- AI 결과는 언제나 초안입니다. 원인 판단과 대책 결정은 사람이 현장 확인 후 합니다.
저는 제조 협력사에서 DX·AI 업무를 맡고 있는 PM입니다. 생산·품질 보고를 만들 때마다 라인별 엑셀 파일 10개를 하나씩 열어 숫자를 손으로 옮기고 합쳤습니다. 보고서 한 건에 2시간, 불량 원인을 정리하는 데 또 2시간이 걸렸습니다.
시간보다 더 아쉬운 점은 회의였습니다. 회의 시간 대부분을 "이 숫자가 맞느냐"를 맞추는 데 쓰고, 불량이 왜 늘었는지와 무엇을 할지는 짧게 끝났습니다. 회의가 끝나면 회의록도 따로 30분씩 써야 했습니다.
② 사용한 AI와 방식
1단계, 숫자 모으기 (Power BI): 라인별 생산·불량 데이터를 한곳에 연결해 라인별·불량유형별 대시보드를 만들었습니다. 이 단계는 AI가 아니라, AI가 정확하게 답하도록 만드는 바탕입니다.
2단계, 변화 읽기 (Claude Code): 대시보드에서 이번 주와 지난주 집계표 한 장만 뽑아 Claude Code에 넘깁니다. 집계표에는 라인·유형별 수량만 있고 개인정보, 고객 정보, 단가는 없습니다. 프롬프트는 이렇게 씁니다.
"아래는 이번 주와 지난주의 라인별·불량유형별 집계표다. 1) 지난주 대비 가장 크게 변한 항목 3개를 수치와 함께 표로 정리해라. 2) 그 변화의 원인 후보를 4M(사람·설비·자재·방법)으로 나눠 제시하고, 집계표 숫자로 확인되지 않는 내용은 반드시 '추측'이라고 표시해라. 3) 현장 담당자에게 물어볼 확인 질문 3개를 써라. 4) 보고 양식(현황 / 원인 후보 / 대책(안) / 요청 사항)에 맞춘 5줄 이내 초안을 써라. 집계표에 없는 숫자는 만들지 마라."
3단계, 보고서 초안과 사람 검토: AI가 만든 초안의 숫자는 대시보드 원본과 한 줄씩 대조합니다. 원인 후보는 확인 질문으로 현장에 확인한 뒤, 원인 판단과 대책은 제가 직접 고쳐서 보고합니다.
4단계, 회의록 정리: Teams와 연동해 회의 내용을 가져오고, Claude Code로 회의록 초안을 만든 뒤 제가 확인해서 공유합니다.
③ 결과 변화
- 보고서 작성 시간: 회당 2시간 → 10분 (체감 기준)
- 불량 원인 정리 시간: 2시간 → 10분 (체감 기준)
- 회의록 정리: 30분 → 5분 (체감 기준)
- 회의 내용: 숫자 맞추기 중심에서 원인과 대책 논의 중심으로 바뀌었습니다. 숫자는 대시보드가 맞춰 오고, 원인 후보와 확인 질문이 회의 전에 준비되기 때문입니다.
- 일회성 시도가 아니라 6개월 전부터 지금까지 같은 방식으로 보고를 만들고 있습니다.
④ 나만의 방식
- 숫자는 대시보드, 문장은 AI로 역할을 나눴습니다. 원본 데이터를 AI에 통째로 넣지 않고, 대시보드에서 검증된 집계표 한 장만 넣습니다. AI가 숫자를 새로 만들 여지가 줄고, 민감한 원본은 밖으로 나가지 않습니다.
- 6시그마의 4M(사람·설비·자재·방법) 틀을 프롬프트에 넣었습니다. AI가 요약에서 멈추지 않고 4M별 원인 후보와 현장에 물어볼 확인 질문까지 만듭니다. 회의 전에 질문이 먼저 현장으로 갑니다.
- "숫자에 없는 내용은 추측이라고 표시하라"는 규칙을 둡니다. 확인된 사실과 원인 후보가 보고서에서 섞이지 않습니다.
⑤ 재현 가능성
- 코딩 없이 시작할 수 있습니다. Power BI가 없어도 엑셀 피벗으로 집계표 한 장만 만들면 같은 3단계를 그대로 쓸 수 있습니다. 다른 생성형 AI를 써도 프롬프트는 같습니다.
- 따라 하는 순서: ① 보고 양식을 먼저 고정한다 → ② 이번 주·지난주 집계표를 한 장으로 만든다 → ③ 위 프롬프트를 붙여 넣는다 → ④ AI가 쓴 숫자를 원본과 대조한다 → ⑤ 사람이 원인과 대책을 고쳐 보고한다.
- 불량 집계표 대신 납기, 재고, 설비 정지, 클레임 집계표를 넣어도 같은 틀이 통합니다. 프롬프트의 4M만 그 업무에 맞는 원인 틀로 바꾸면 됩니다.
- 첨부 캡처 1~4는 이 과정을 가상 공장·가상 품번·가상 수치로 다시 만든 예시 화면입니다. 그대로 따라 해 볼 수 있습니다.
⑥ 책임 있게 쓰는 원칙
- 회사에서 승인받은 인원만 Claude를 쓸 수 있고, 저는 승인을 받아 사용합니다.
- AI에는 개인정보, 회사명, 고객 정보, 원가·단가가 없는 비식별 집계값만 넣습니다.
- 실제로 AI가 낸 원인 후보가 현장 확인 결과 틀린 경우가 많았습니다. 그래서 원인 후보는 '추측'으로 표시하게 하고 현장 확인 질문과 함께 받으며, 확인 전에는 결론으로 쓰지 않습니다.
- AI 답변의 숫자는 대시보드 원본과 대조한 뒤에만 보고서에 옮깁니다.
- 첨부 캡처는 실제 업무 화면이 아니라 같은 방식을 가상 데이터로 재현한 예시입니다. 화면마다 '예시 데이터'라고 표시했습니다.
- AI 결과는 언제나 초안입니다. 원인 판단과 대책 결정은 사람이 현장 확인 후 합니다.
