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.