서연이화가 산업 맞춤형 AI 교육 '에이블런'을 선택한 이유
“서연이화는 자동차 부품 전문 기업으로,
우리가 매일 앉고 만지는 시트와 도어 등 자동차의 안팎을 책임지는 글로벌 제조 기업입니다.”
제조업, ‘AI 업무 자동화’가 가속화되어가는 흐름
현재 제조업은 전 세계적으로 AI 활용이 가장 빠르게 확산되고 있는 산업 중 하나입니다.글로벌 자동차 부품사들은 이미 품질 점검 자동화, 공정 이상 탐지, 문서 자동화 등 AI 업무 자동화를 전사 차원에서 확대하고 있는데요.
국내 상황도 크게 다르지 않습니다. 산업통상자원부에 따르면, 국내 제조기업의 다수가 향후 몇 년 내 AI·데이터 기반 공정 고도화를 핵심 과제로 인식하고 있으며, 특히 공정 현장에서는 데이터 분석 시간을 줄이고 문서 업무를 자동화하는 것이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다고 합니다.
즉, 제조업에서의 AI 전환은 더 이상 실험 단계가 아니라, 실제 현업에 적용되는 업무 혁신의 단계로 접어들고 있는 셈입니다.
그러나 AI 도입 논의가 활발해질수록, 제조업 현장에서는 또 다른 고민이 생길 수밖에 없는데요.
AI가 과연 제조업의 복잡한 공정 구조와 품질 중심 업무를 제대로 이해할 수 있을지에 대한 우려였습니다.
“AI가 우리 제조업 환경에서도 잘 작동할까요?”
서연이화 역시 같은 고민을 안고 있었습니다.
비전공자 비중이 높은 제조 현장에서 AI와 데이터 분석을 실제로 활용할 수 있을지, 직무마다 다른 업무 환경을 고려하지 않은 획일적인 AI 교육이 오히려 부담이 되지는 않을지에 대한 고민이었죠.
결국 서연이화가 필요로 했던 것은 툴을 배우는 교육이 아니라, 제조업이라는 산업 특성과 실제 업무 흐름을 반영한 실무 중심 교육이었습니다.
에이블런은 이러한 고민에 답하기 위해 먼저 서연이화의 업무 구조와 제조 환경을 이해하는 것부터 시작했습니다.
제조업의 업무 구조상 생산·품질·기술·사무 부서가 각기 다른 역할을 수행하면서도, 보고서·점검표·회의 자료 등 문서와 데이터로 긴밀하게 연결된 구조를 갖고 있기 때문입니다.
이러한 제조업의 업무 특성을 바탕으로, 에이블런은 특정 직무에 국한된 교육이 아니라 현장에서 반복적으로 발생하는 공통 업무 흐름을 중심으로 AI 활용 방향을 제시했습니다.
그 결과 설계된 것이 서연이화를 위한 8시간 실습 중심의 제조업 맞춤형 AI 교육 과정이었습니다.
이 과정은 기술을 ‘배우는 시간’이 아니라, 제조업의 일하는 방식을 AI로 다시 바라보는 경험을 목표로 구성됐습니다.
팀장급 AI/AX 특강
첫 번째 교육은 팀장급 의사결정자를 대상으로 한 AI/AX 특강으로 진행됐습니다.
이 특강은 의사결정권이 있는 직급 대상 교육이었습니다.
그렇기 때문에 AI 기술 자체보다는 제조업 전반의 변화 흐름과 비즈니스 관점에서 AI를 어떻게 바라봐야 하는지를 이해하는 데 초점을 맞춰 교육을 진행했습니다.
실제 제조업 문서를 예시로 AI를 적용해 보며, AI가 현업과 동떨어진 기술이 아니라 ‘우리 일의 언어로 작동할 수 있다’ 는 점을 체감할 수 있도록 구성했습니다. Chat GPT를 활용한 문서 자동화, 보고서 요약, 데이터 해석 실습이 함께 진행되며 높은 몰입도를 이끌어냈습니다.
🔗직급 맞춤형 AI 교육 문의하기
추가 문의가 증명한 교육, 만족도 4.9
1시간 30분이라는 비교적 짧은 시간이었지만, 팀장급을 대상으로 진행된 첫 번째 AI/AX 특강은 만족도 4.9점을 기록하며
현장에서 매우 긍정적인 반응을 얻었습니다.
특히 제조업 문서와 업무 맥락을 그대로 반영한 실습 구성 덕분에 “AI가 우리 업무에 어떻게 쓰일 수 있는지 감이 잡혔다”,
“생각보다 바로 적용해볼 수 있겠다는 느낌이 들었다” 는 피드백이 빠르게 공유되었는데요.
이러한 반응은 자연스럽게 실무자 대상 심화 교육 논의로 이어졌습니다. 서연이화는 첫 특강에서 확인된 높은 만족도와 내부 니즈를 바탕으로,
8시간 실습 중심의 생성형 AI 업무 효율화 교육을 추가 요청했고, 이후 실제 교육이 확대 진행되었습니다.
단순히 한 번의 특강으로 끝나는 교육이 아니라, 현장의 반응과 니즈에 맞춰 커리큘럼을 빠르게 확장한 결과, 서연이화에 실질적인 도움이 되는 교육으로 이어갈 수 있었습니다.
생성형 AI 업무 효율화
두 번째 교육은 실무자를 대상으로 한 생성형 AI 업무 효율화 과정으로, 보다 본격적인 현업 적용에 초점을 맞췄습니다.
이 과정에서는 Chat GPT를 활용한 문서 자동화와 업무 정리, 데이터 해석 실습이 중심이 됐습니다.
특히 오렌지3를 활용한 노코드 머신러닝 실습은 제조 데이터를 직접 다뤄보고 해석하는 경험을 제공했습니다.
복잡한 모델을 만드는 데 집중하기보다는, 공정 흐름과 품질 이슈를 데이터 관점에서 이해하고 문제를 바라보는 시야를 넓히는 데 초점을 맞췄습니다.
이를 통해 비전공자 역시 제조 데이터를 ‘분석의 대상’이 아니라, 의사결정을 돕는 정보로 바라볼 수 있다는 점을 현장에서 체감할 수 있었습니다.
🔗비전공자도 코딩으로 프로토타입 구현까지?
" 7월 교육 당일 비가 많이 왔음에도, 실습 중심의 교육을 진행하여 좋은 반응이었습니다.
이후 9월 2개 분반 추가 교육까지 개설되었습니다. "
제조업, 맞춤형 AI 도입의 시작
2025년 7월 진행된 첫 실습 교육은 만족도 4.7점을 기록하며 긍정적인 반응을 얻었습니다.
또한 궂은 날씨에도 불구하고 실습 위주의 구성 덕분에 현장에서는 “AI가 실제로 우리 일에 작용한다”는 피드백이 이어졌습니다.
이러한 반응을 바탕으로 서연이화는 추가 분반을 개설하며 교육을 확대하게 됐습니다.
서연이화의 사례는 제조업에서의 AI 전환이 단순한 기술 도입이 아니라, 직무별 실무에 맞게 설계된 교육과 경험에서 시작된다는 점을 보여 줬는데요.
반복되는 문서와 보고, 품질 정리 업무에서 AI 업무 자동화는 즉각적인 효과를 만들어 내고,
산업 맞춤형 교육은 AI를 조직 전반으로 확산시키는 출발점이 되었습니다.
에이블런은 이러한 변화를 산업과 업무 맥락에 맞춰 설계하는 파트너로서,
제조업과 자동차 업계에 특화된 산업 맞춤형 AI 교육을 통해 기업의 실제 업무 변화를 함께 만들어 가겠습니다.
제조업 AI 업무 자동화를 고민하고 있다면? 에이블런과 함께하세요!👇
제조업 실무 변화를 위한 생성형AI 교육 설계 가이드북👇
“서연이화는 자동차 부품 전문 기업으로,
우리가 매일 앉고 만지는 시트와 도어 등 자동차의 안팎을 책임지는 글로벌 제조 기업입니다.”
제조업, ‘AI 업무 자동화’가 가속화되어가는 흐름
현재 제조업은 전 세계적으로 AI 활용이 가장 빠르게 확산되고 있는 산업 중 하나입니다.글로벌 자동차 부품사들은 이미 품질 점검 자동화, 공정 이상 탐지, 문서 자동화 등 AI 업무 자동화를 전사 차원에서 확대하고 있는데요.
국내 상황도 크게 다르지 않습니다. 산업통상자원부에 따르면, 국내 제조기업의 다수가 향후 몇 년 내 AI·데이터 기반 공정 고도화를 핵심 과제로 인식하고 있으며, 특히 공정 현장에서는 데이터 분석 시간을 줄이고 문서 업무를 자동화하는 것이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다고 합니다.
즉, 제조업에서의 AI 전환은 더 이상 실험 단계가 아니라, 실제 현업에 적용되는 업무 혁신의 단계로 접어들고 있는 셈입니다.
그러나 AI 도입 논의가 활발해질수록, 제조업 현장에서는 또 다른 고민이 생길 수밖에 없는데요.
AI가 과연 제조업의 복잡한 공정 구조와 품질 중심 업무를 제대로 이해할 수 있을지에 대한 우려였습니다.
“AI가 우리 제조업 환경에서도 잘 작동할까요?”
서연이화 역시 같은 고민을 안고 있었습니다.
비전공자 비중이 높은 제조 현장에서 AI와 데이터 분석을 실제로 활용할 수 있을지, 직무마다 다른 업무 환경을 고려하지 않은 획일적인 AI 교육이 오히려 부담이 되지는 않을지에 대한 고민이었죠.
결국 서연이화가 필요로 했던 것은 툴을 배우는 교육이 아니라, 제조업이라는 산업 특성과 실제 업무 흐름을 반영한 실무 중심 교육이었습니다.
에이블런은 이러한 고민에 답하기 위해 먼저 서연이화의 업무 구조와 제조 환경을 이해하는 것부터 시작했습니다.
제조업의 업무 구조상 생산·품질·기술·사무 부서가 각기 다른 역할을 수행하면서도, 보고서·점검표·회의 자료 등 문서와 데이터로 긴밀하게 연결된 구조를 갖고 있기 때문입니다.
이러한 제조업의 업무 특성을 바탕으로, 에이블런은 특정 직무에 국한된 교육이 아니라 현장에서 반복적으로 발생하는 공통 업무 흐름을 중심으로 AI 활용 방향을 제시했습니다.
그 결과 설계된 것이 서연이화를 위한 8시간 실습 중심의 제조업 맞춤형 AI 교육 과정이었습니다.
이 과정은 기술을 ‘배우는 시간’이 아니라, 제조업의 일하는 방식을 AI로 다시 바라보는 경험을 목표로 구성됐습니다.
첫 번째 교육은 팀장급 의사결정자를 대상으로 한 AI/AX 특강으로 진행됐습니다.
이 특강은 의사결정권이 있는 직급 대상 교육이었습니다.
그렇기 때문에 AI 기술 자체보다는 제조업 전반의 변화 흐름과 비즈니스 관점에서 AI를 어떻게 바라봐야 하는지를 이해하는 데 초점을 맞춰 교육을 진행했습니다.
실제 제조업 문서를 예시로 AI를 적용해 보며, AI가 현업과 동떨어진 기술이 아니라 ‘우리 일의 언어로 작동할 수 있다’ 는 점을 체감할 수 있도록 구성했습니다. Chat GPT를 활용한 문서 자동화, 보고서 요약, 데이터 해석 실습이 함께 진행되며 높은 몰입도를 이끌어냈습니다.
🔗직급 맞춤형 AI 교육 문의하기
추가 문의가 증명한 교육, 만족도 4.9
1시간 30분이라는 비교적 짧은 시간이었지만, 팀장급을 대상으로 진행된 첫 번째 AI/AX 특강은 만족도 4.9점을 기록하며
현장에서 매우 긍정적인 반응을 얻었습니다.
특히 제조업 문서와 업무 맥락을 그대로 반영한 실습 구성 덕분에 “AI가 우리 업무에 어떻게 쓰일 수 있는지 감이 잡혔다”,
“생각보다 바로 적용해볼 수 있겠다는 느낌이 들었다” 는 피드백이 빠르게 공유되었는데요.
이러한 반응은 자연스럽게 실무자 대상 심화 교육 논의로 이어졌습니다. 서연이화는 첫 특강에서 확인된 높은 만족도와 내부 니즈를 바탕으로,
8시간 실습 중심의 생성형 AI 업무 효율화 교육을 추가 요청했고, 이후 실제 교육이 확대 진행되었습니다.
단순히 한 번의 특강으로 끝나는 교육이 아니라, 현장의 반응과 니즈에 맞춰 커리큘럼을 빠르게 확장한 결과, 서연이화에 실질적인 도움이 되는 교육으로 이어갈 수 있었습니다.
두 번째 교육은 실무자를 대상으로 한 생성형 AI 업무 효율화 과정으로, 보다 본격적인 현업 적용에 초점을 맞췄습니다.
이 과정에서는 Chat GPT를 활용한 문서 자동화와 업무 정리, 데이터 해석 실습이 중심이 됐습니다.
특히 오렌지3를 활용한 노코드 머신러닝 실습은 제조 데이터를 직접 다뤄보고 해석하는 경험을 제공했습니다.
복잡한 모델을 만드는 데 집중하기보다는, 공정 흐름과 품질 이슈를 데이터 관점에서 이해하고 문제를 바라보는 시야를 넓히는 데 초점을 맞췄습니다.
이를 통해 비전공자 역시 제조 데이터를 ‘분석의 대상’이 아니라, 의사결정을 돕는 정보로 바라볼 수 있다는 점을 현장에서 체감할 수 있었습니다.
🔗비전공자도 코딩으로 프로토타입 구현까지?
" 7월 교육 당일 비가 많이 왔음에도, 실습 중심의 교육을 진행하여 좋은 반응이었습니다.
이후 9월 2개 분반 추가 교육까지 개설되었습니다. "
2025년 7월 진행된 첫 실습 교육은 만족도 4.7점을 기록하며 긍정적인 반응을 얻었습니다.
또한 궂은 날씨에도 불구하고 실습 위주의 구성 덕분에 현장에서는 “AI가 실제로 우리 일에 작용한다”는 피드백이 이어졌습니다.
이러한 반응을 바탕으로 서연이화는 추가 분반을 개설하며 교육을 확대하게 됐습니다.
서연이화의 사례는 제조업에서의 AI 전환이 단순한 기술 도입이 아니라, 직무별 실무에 맞게 설계된 교육과 경험에서 시작된다는 점을 보여 줬는데요.
반복되는 문서와 보고, 품질 정리 업무에서 AI 업무 자동화는 즉각적인 효과를 만들어 내고,
산업 맞춤형 교육은 AI를 조직 전반으로 확산시키는 출발점이 되었습니다.
에이블런은 이러한 변화를 산업과 업무 맥락에 맞춰 설계하는 파트너로서,
제조업과 자동차 업계에 특화된 산업 맞춤형 AI 교육을 통해 기업의 실제 업무 변화를 함께 만들어 가겠습니다.
제조업 AI 업무 자동화를 고민하고 있다면? 에이블런과 함께하세요!👇