기업 교육 · AI / DX 실무

현장을 돌려본 사람이
가르치는 DX → AX

정용석 · ㈜솔루시오네모스 대표
충북대 산업AI 석사 → 박사과정 · 청년창업사관학교 16기
"수집은 Power Apps, 분석은 AI.
인간은 읽고 · 판단하고 · 다시 현장에 넣는다."
생성형 AI 실무 데이터 분석·시각화 보고서·PPT 자동화 Power Apps 노코드 스마트팩토리 · AI HACCP 보안·프롬프트
TRACK RECORD

말이 아니라 숫자로

식품제조 현장에 직접 MES를 구축 → 성과 검증 → 그 방법을 교육
93%↓
리드타임 단축1
MES 로그 기준
9,380만
연간 절감액(원)1
동일 사업장 산출
2~4주
현장 앱 구축2
자사 수행 기준
0.938
위생검출 AI Precision3
석사 연구 (YOLOv5n)
WHO

강사가 아니라 현장 운영자

이론이 아니라, 현장에서 매일 쓰는 AI를 가르칩니다.
본직
㈜솔루시오네모스 대표 (충주) — 제조 중소기업 DX·AX 솔루션
현장
식품제조사 스마트팩토리 자문 이사(비상근) — MES · HACCP 실증
학계
충북대 산업AI 석사 → 박사과정 · 멀티모달 AI + 스마트제조
협회·정책
한국MS파워플랫폼협회 이사 · 청년창업사관학교 16기
지식재산
특허 제10-2931710호 생산관리 시스템 — 권리자 ㈜중산비앤에프 · 발명자 정용석
연구
YOLOv5n 위생검출 · AI HACCP (BLIP-2/GIT2 + KRAS 5×4 리스크 스코어링)
TEACHING

강의 수행 이력

기업 재직자 · 사무직 · 대학 · 경영진 — 대상별 설계 · 고객사명은 계약상 비공개
IT 솔루션 기업
(국내 SI·교육)
Power Apps + SharePoint 재고관리 / AI 활용 13개 모듈 — 재직자 · 3일
반도체 소재 기업
(충북 · 코스닥 상장)
특수가스 제조 — 생성형 AI 실무(엑셀 분석 → 보고서 → PPT) · 사무직 14명 · 2일 8시간
4년제 대학교
(충북 · RISE 사업)
창업지원단 — 창업역량 시스템 구축 + AX 심화교육 3꼭지
기업 경영진
"적자생존 — AI 대변혁 시대, 살아남는 종" · DX·AX 오프닝 강연 · 20분
CURRICULUM

강의 가능한 과정 — 상세

대상·시간 맞춤 조합 · 강의 30% + 실습 70% · 코딩 불필요 · 회차별 산출물 배포
A 생성형 AI 실무 활용 — 분석부터 보고서·PPT까지 사무직 · 2일 8시간 · 14명 내외
엑셀 데이터를 AI로 분석 → 인사이트 도출 → 보고서 작성·검증 → 발표 PPT 자동 생성까지 하나의 흐름으로 완주. 매 교시 산출물이 다음 교시 입력이 됩니다.
교시내용산출물
1교시AI 데이터 분석 입문 · 최신 트렌드 → 업로드 방식 vs "수식·방법만 받기"(보안 모드) 구분환경 셋업
2교시데이터 분석 기초 → 요약통계 · 집계 · 피벗 · 부서/월별 자연어 분석분석 요약
3교시추세 · 이상치 · 비교 분석 → 핵심 인사이트 3개 도출 · 수치 검증인사이트 리포트
4교시목적별 차트 선택 → AI 차트 생성 → 엑셀 대시보드 구축엑셀 대시보드
5교시읽는 사람 관점 → 30초·표지·출처 3테스트 · 보고서 뼈대 4요소보고서 뼈대
6교시보고서 작성 → Gemini(작성) → Perplexity(수치·출처 검증) 분리1p 보고서
7교시보고서 → PPT 자동 생성 · 슬라이드 번호로 부분 수정 · 발표 대본발표 PPT
8교시엔드투엔드 완주 · 보안 4수칙 · Q&A1세트 완성
Claude · Gemini · Perplexity · Excel 코딩 불필요 더미데이터 제공 프롬프트 복붙 카드 1일 4시간 단축본 가능
B 노코드 현장앱 — Power Apps + SharePoint 재직자 · 1~3일 (8~24시간)
현장 데이터를 직접 수집하는 앱을 스스로 만드는 과정. 수강생이 자기 업무용 앱을 만들어 배포까지 마칩니다.
모듈내용산출물
1왜 노코드인가 → SI vs Power Apps vs 바이브코딩 판단 기준 · 비용·기간 비교도입 판단표
2데이터 설계 → SharePoint 리스트 · 관계형 구조 · 권한데이터 구조
3화면 제작 → 갤러리 · 폼 · 조건부 표시 · 바코드/사진 첨부입력 화면
4재고관리 앱 A to Z → 입출고 · 재고 조회 · 알림동작하는 앱
5배포 · 공유 · 모바일 실행 · 운영 시 주의점배포 완료
Power Apps · SharePoint · Power Automate 현업 앱 1개 완성 MS 365 환경 필요
C 스마트팩토리 · AI HACCP — 제조·품질 데이터 제조·품질 담당 · 1~2일 · 맞춤 설계
수식 암기 없이 품질 데이터를 다루는 과정. 품질관리 방법론으로 데이터를 모으고, 판정·분석은 AI에게 맡깁니다. 강사의 석사 연구(위생검출 AI)와 현장 MES 구축 경험이 직접 반영된 대체 강사가 드문 영역입니다.
모듈내용산출물
1품질 데이터 수집 체계 → 체크시트 · 규격(USL/LSL) · 5M1E · 로트 추적수집 양식
2AI 선택형 프롬프트 → 규격 판정 · Cpk(공정능력) 자동 산출판정 리포트
3관리도 · 파레토 · 5M1E 원인분석 → AI가 그리고 사람이 해석관리도·파레토
4스마트 HACCP → CCP 모니터링 · 리스크 스코어링 개념HACCP 적용안
5위생검출 AI 사례 (YOLOv5n) → 현장 적용 조건과 한계사례 분석
Excel · AI 분석 · Power Platform 자사 품질데이터 적용 가능 더미 품질데이터 제공 식품·화학·전자 업종 맞춤
D DX → AX 전환 전략 — 경영진·리더십 경영진 · 20분 강연 ~ 4시간 워크숍
도구 교육이 아니라 의사결정을 위한 강연. 왜 대부분의 DX가 실패하는지, 무엇부터 손대야 하는지를 현장 사례로 제시합니다.
구성내용분량
오프닝"적자생존 — AI 대변혁 시대, 살아남는 종"20분
진단중소 제조 현장에서 DX가 실패하는 구조적 이유40분
전략Bottom-Up 접근법 → 현장 수집부터 시작하는 순서60분
조직필요한 3역할 → 수집자 · 해석자 · 피드백40분
실행우리 회사 적용 로드맵 워크숍60분
강연형 · 워크숍형 선택 경영진 맞춤 사례
E 창업 · 대학생 AX — 전공 + AI 대학 · 창업지원단 · 3꼭지 구성
"전공 + AI = 전공 슈퍼파워". 창업 실무에 바로 쓰는 3개 축으로 구성합니다.
꼭지내용산출물
1사업계획서 AX → 선택형 질문법 · 6블록 구조 · 수치 근거 검증사업계획서 초안
2이미지 생성 → 제품·서비스 비주얼 · 프롬프트 설계비주얼 자료
3노코드 앱 → 아이디어를 동작하는 프로토타입으로프로토타입
창업역량 시스템 연계 가능 "숫자 없는 주장 = 0점" 원칙
공통 운영
회차별 완성본 배포 · 더미데이터 제공 · 프롬프트 복붙 카드 · 모범 산출물 비교 → 결석해도 합류 가능
보안 4수칙
실데이터·기밀 입력 금지 · 더미/익명화 데이터만 · 무료 티어 학습 활용 주의 · AI 출력은 초안, 검증은 사람
조합 예시
A(2일) + C(1일) = 제조 사무직·품질 통합 3일 / D(반나절) + A(2일) = 경영진 설득 후 실무 전개
HOW

AX 사이클로 가르칩니다

교육이 끝나도 현장에서 돌아가는 구조를 남깁니다.
현장 Power Apps 수집 AI 분석·시각화 인간의 해석 AI 피드백 현장이 바뀐다
회차별 완성본
결석·낙오해도 다음 교시 합류 가능
더미데이터
기밀 유출 차단 + 실습 붕괴 방지
프롬프트 카드
타이핑 부담 제거 → 결과를 먼저 경험
모범 산출물
"정답 예시" 비교 → 회사 복귀 후 재현 가능
CONTACT

"분석하지 마세요, 해석하세요."

지식을 머리에 넣는 시대는 끝났다 → 시스템에 넣고, 인간은 언제·어디에 쓸지 판단한다.
커리큘럼 맞춤 설계
대상 · 시간 · 목표에 맞춰 조합 · 구축 + 교육 통합 용역 가능
강의 문의하기
㈜솔루시오네모스 · 충북 충주 · solucionemos@chungbuk.ac.kr
NOTES

수치 출처 · 산출 조건

1. 93%↓ · 9,380만원
자사 실증 사업장(식품제조) MES 로그 기준 · 특정 공정·기간의 개선 전후 비교값 · 연간 절감액은 동일 사업장 조건으로 환산한 내부 산출치. 타 사업장에서 동일 결과를 보장하지 않음.
2. 2~4주
Power Apps 기반 자사 수행 프로젝트 기준 구축 소요 · 요구사항 범위에 따라 변동. "업계 6~12개월"은 일반적 SI 프로젝트에 대한 참고 표현이며 특정 통계 인용이 아님.
3. Precision 0.938
충북대 산업AI 석사 학위연구 실험 결과 (YOLOv5n · STS-Paste 증강) · 해당 연구 데이터셋 조건에서의 값 · 현장 일반화 성능과는 다를 수 있음.
특허
제10-2931710호 생산관리 시스템 · 권리자 ㈜중산비앤에프 / 발명자 정용석 (구분 표기).
고객사 표기
계약상 고객사명 비공개 → 업종 · 규모 · 지역으로만 표기. 모두 실제 수행 건이며, 검증이 필요한 경우 고객사 동의 하에 레퍼런스 확인 절차를 제공.
본 페이지의 성과 수치는 특정 사업장·조건에서 측정된 사례이며, 도입 환경에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 정량 근거가 필요한 경우 산출 내역을 별도 제공합니다.