업무 프로세스와의 불일치
현장이 실제로 일하는 방식과 따로 노는 AI. 도구는 도입됐지만 업무에 녹아들지 못합니다.
SERVICE / 서비스
AI 도입, 무엇을 만들지가 아니라
어떤 순서로 바꿀지부터
업무 분석 → 적합도 평가 → 목표 시스템·데이터 표준화·로드맵까지. 순서가 성패를 가릅니다.
01 / WHY 95% FAIL
왜 AI 도입의 95%는
실패하는가
MIT Report 2025가 짚은 다섯 가지 실패 원인. 기술이 아니라 구조의 문제입니다.
범용 AI의 기억력 부재
대화가 끝나면 맥락도 사라집니다. 우리 공장의 누적된 경험을 기억하지 못합니다.
자체 개발의 높은 실패율
검증되지 않은 방법으로 직접 만든 시스템은 대부분 PoC 단계를 넘지 못합니다.
현장의 변화 저항
기존 방식을 버려야 한다는 부담. 현장 경험이 반영되지 않으면 도입은 외면받습니다.
개별화·진화의 어려움
한 번 만들면 그대로. 현장에 맞춰 개별화되고 스스로 진화하는 구조가 없습니다.
02 / OUR ANSWER
다섯 가지 원인에
구조적 답을 갖습니다
각 실패 원인에 1:1로 대응하는 솔루션트리의 접근. 원인을 덮는 것이 아니라 구조를 바꿉니다.
원인 · 불일치
업무 프로세스와 따로 노는 AI
답 · 현장 맞춤
업무프로세스 재설계
현장이 일하는 방식 위에 AI를 얹습니다. 프로세스 자체를 다시 설계해 현장에 맞춥니다.
원인 · 기억 부재
맥락이 사라지는 범용 AI
답 · 기억 축적
공장별 기억 축적 플랫폼
공장마다 경험이 쌓이는 전용 기억 구조. 쓸수록 우리 현장을 더 잘 아는 AI가 됩니다.
원인 · 자체 개발
검증 안 된 직접 개발
답 · 검증 방법론
검증된 방법론 기반 구축
다수의 컨설팅·실증으로 검증된 방법론 위에서 구축합니다. 시행착오 비용을 줄입니다.
원인 · 변화 저항
현장이 외면하는 새 시스템
답 · 기존 자산 유지
기존 MES·ERP 유지 + 현장 경험 기반
쓰던 시스템을 버리지 않습니다. 기존 MES·ERP를 유지하고 현장 경험을 그대로 살립니다.
원인 · 진화 한계
한 번 만들면 멈추는 시스템
답 · 자가성장
자가성장 엔진
기록이 쌓일수록 스스로 똑똑해집니다. 현장에 맞춰 개별화되고 진화하는 구조입니다.
03 / SERVICES
AI 중심의 기업 재설계,
다섯 가지 서비스
진단부터 데이터, 실증, 솔루션, 프로세스 재설계까지. 도입의 전 과정을 함께합니다.
CONSULTING
AI 도입 전략 컨설팅
어디서 시작할지부터 정합니다. 업무 진단으로 도입 지점을 찾고, ROI와 리스크를 평가해 로드맵을 그립니다.
업무 진단ROI 평가리스크 평가
DATA
데이터 컨설팅
AI의 토대는 데이터입니다. 데이터 구조를 설계하고 정제·표준화하여, 지속 가능한 품질관리 체계를 세웁니다.
데이터 설계정제표준화품질관리
PoC
PoC 도입 및 테스트
크게 벌이기 전에 작게 증명합니다. 현장 분석 → 개념검증 → 실증으로 효과를 먼저 확인합니다.
현장 분석개념검증실증
CUSTOM AI
Custom AI 솔루션
우리 현장에 맞는 AI를 직접 만듭니다. TriFlow-AI 통합 플랫폼과 Agentic AI로 현장 업무를 자동화합니다.
TriFlow-AIAgentic AI
PROCESS
업무프로세스 재설계
사람과 AI가 함께 일하는 방식을 다시 그립니다. AI-인간 협업을 전제로 업무 흐름을 재설계합니다.
AI-인간 협업업무 흐름 재설계
04 / BUSINESS AXIS
세 가지 수단으로,
경험을 자산으로
컨설팅·실증·플랫폼. 세 축으로 현장의 경험을 측정 가능한 자산으로 바꿉니다. 업종을 가리지 않습니다.
제조 AI 컨설팅 · DX 진단
현장의 디지털 성숙도와 도입 적합도를 진단하고, 우선순위와 로드맵을 제시합니다.
제조 AI PoC · 실증
실제 현장 데이터로 개념을 검증하고, 도입 효과를 실증으로 증명합니다.
TriFlow-AI 플랫폼
현장을 통합하고, 물어보면 답하는 AI. 쓸수록 똑똑해지는 자가성장 플랫폼입니다.
업종 무관 적용
바이오·화장품·식품·화학부터 일반 공장·R&D까지. 업종에 구애받지 않고 적용합니다.
05 / TRACK RECORD
핵심 수행 실적
공공·지역 기관과 함께한 제조 AI 컨설팅·실증 경험. 검증된 방법론은 여기서 나옵니다.
2024–2025
DX·AI 컨설팅
제조 현장의 디지털 전환과 AI 도입 전략을 진단·설계했습니다.
한국생산성본부2025
AI 도입 컨설팅
지역 제조기업 대상 AI 도입 적합도 평가와 로드맵을 수립했습니다.
전북테크노파크2025
PoC 실증
현장 데이터 기반 개념검증과 실증으로 도입 효과를 확인했습니다.
충북테크노파크진행
공공 컨설팅
공공 부문 대상 제조 AI 도입 컨설팅을 수행했습니다.
경기도경제과학진흥원06 / FIT FOR
이런 분께 맞습니다
지금 어디에 서 있든 괜찮습니다. 시작점·데이터·현장 적용 — 어느 단계든 함께 풉니다.
시작점이 불명확한 분
"AI를 도입하고 싶은데 어디서부터 손대야 할지 모르겠다." 진단부터 함께 시작점을 찾습니다.
데이터 정리가 필요한 분
흩어지고 정제되지 않은 데이터. 설계·정제·표준화로 AI가 쓸 수 있는 자산으로 만듭니다.
현장에 AI를 적용하고 싶은 분
아이디어는 있지만 실제 현장 적용이 막막한 분. PoC·실증으로 효과를 먼저 확인합니다.