제조 현장에서 태어난 AI 그룹웨어

AI를 도입한 회사는 88%,
성과를 본 회사는 6%입니다.

Austenite는 그룹웨어에 챗봇을 얹지 않습니다. 결재·메일·자료가 있는 자리에 AI를 넣어, 서류는 AI가 만들고 사람은 확인만 하게 합니다.

McKinsey, The State of AI (2025) — AI를 도입했으나 성과를 내지 못한 원인으로 ‘워크플로우 미재설계’가 지목되었습니다.

20분 시연 신청 앱 다운로드
쓰던 양식 그대로 — 교육 반나절 쓰던 ERP·MES·엑셀 그대로 연결 시연·진단 무료
Austenite — 거래처 프로젝트와 메일 쓰레드, 진행 단계를 한 화면에서 관리하는 실제 화면
공동 개발 · 실증 파트너
BMT
정일 ENG

20년 제조 현장 컨설팅 파트너와 공동 개발했으며, 부울경 제조기업에서 실증을 진행하고 있습니다.

현황 진단

결재만 올리는 그룹웨어로는
서류 시간이 줄지 않습니다.

서류는 여전히 엑셀에서 사람이 만들고, 자료는 담당자에게 묻고, 일은 사람 머릿속에 남습니다. 제조 현장 진단에서 반복해서 확인한 세 가지입니다.

25%
직원이 자료를 찾고 모으는 데 쓰는 근무 시간 비중
출처: McKinsey
주 4.5시간
문서를 찾는 데 쓰는 시간. 그중 절반은 끝내 찾지 못합니다
출처: IDC
35%
자료를 한곳에 통합했을 때 줄어드는 검색 시간
출처: McKinsey Global Institute

문서 작업이 본업을 잠식합니다

결재·일보·발주서·보고서. 양식은 표준화돼 있으나 작성은 전량 수작업입니다. 인력은 그대로인 채 문서량만 누적됩니다.

자료가 시스템별로 산재해 있습니다

도면은 개인 PC, 단가는 ERP, 이력은 메일에 분산돼 있습니다. 단순 조회에도 담당자를 경유해야 합니다.

업무가 개인에게 귀속되어 있습니다

업무 방식이 표준화되지 않아 노하우가 암묵지로 남습니다. 담당자 부재가 곧 업무 중단으로 이어집니다.

해결 구조

결재·메일·자료가 있는 자리에 AI가 들어오면
세 가지가 바뀝니다.

서류는 AI가 회사 양식에 채우고, 자료는 물어보면 나오고, 결재 기록은 쌓여서 업무 매뉴얼이 됩니다. 세 모듈과 그룹웨어가 한 앱에서 같은 데이터를 씁니다.

01 · 오토 드래프트

반복 서류는 AI가 처리합니다

결재·일보·발주서 — 쓰던 양식 그대로 AI가 채웁니다. 사람은 검토하고 승인만 합니다.

  • 회사 양식(엑셀·한글) 그대로 — 새 양식을 강요하지 않습니다
  • 메일과 첨부를 읽고 초안까지 자동 작성
  • 문서 작업에 쓰던 시간을 현장과 영업에 배분합니다
전자결재 — 결재 대기 목록과 자주 쓰는 양식
02 · 애스크 컴퍼니

흩어진 자료, 물어보면 찾아줍니다

ERP·MES 안의 데이터까지 질문 한 번으로 확인합니다. 폴더를 뒤질 필요도, 담당자를 기다릴 필요도 없습니다.

  • 생산·재고·단가·문서를 한 검색창에서
  • 답변마다 원본과 출처를 함께 표시
  • 담당자를 경유하지 않고 임직원이 직접 확인합니다
자세히 보기 →
AI 대화 — 웹 검색·PDF·엑셀 분석·사내 데이터를 한 대화에서
03 · 메일 연동

회사 메일을 그대로 가져옵니다

Google Workspace는 OAuth로 바로 연결하고, 자체 메일 서버는 도메인만 입력하면 호스트를 자동으로 찾아 IMAP으로 연결합니다.

  • Gmail 계정은 동의 한 번으로 연결
  • 자체 메일 서버는 도메인 입력만으로 호스트 자동 탐지
  • 수신 메일을 폴더 단위로 주기 동기화
메일 연결 설정 — Google Workspace OAuth와 회사 도메인 IMAP 직접 입력
04 · ERP 연동

사내 DB를 읽기 전용으로 연결합니다

MySQL·MSSQL 데이터베이스와 엑셀 장부를 등록합니다. 연결 테스트와 읽기 전용 계정 생성 스크립트를 함께 제공합니다.

  • MySQL · MSSQL · 엑셀 장부 3종 등록
  • 읽기 전용 계정 SQL을 자동 생성해 제공
  • 접속 정보는 사용 기기에만 저장
자세히 보기 →
ERP 연동 — MySQL·MSSQL·엑셀 연결 등록 폼과 읽기 전용 계정 권고
05 · 데이터 커넥터

사내 데이터 연동

ERP·MES·그룹웨어·메일·NAS 문서를 읽기 전용 커넥터로 연결합니다. 앞의 세 모듈이 이 데이터 위에서 동작합니다.

  • DB 직접 조회 · 공유폴더 파일 · REST API — 연동 방식 3종 지원
  • 회사마다 다른 코드 체계와 명명 규칙을 데이터로 학습
  • 읽기 전용이 기본 — 원본 시스템은 변경하지 않습니다
연동 방식 자세히 보기 →
ERPMESNAS 문서XLSX · PDF · DWG
Austenite — 데이터 커넥터
읽기 전용 커넥터 — 시스템 교체 없이 연동
06 · 홈 대시보드

하루의 시작을 한 화면에서

출퇴근, 결재 대기, 새 공지, 오늘 일정을 한 화면에 모읍니다. 출근 직후 확인해야 할 항목이 흩어지지 않습니다.

  • 결재 대기 건수와 마감 임박 항목을 우선 표시
  • 공지사항과 오늘 일정을 같은 화면에서 확인
  • 출퇴근 기록을 대시보드에서 바로 처리
홈 대시보드 — 출퇴근·결재 대기·공지·오늘 일정
07 · 조직도 · 주소록

한눈에 보이는 조직 관리

부서 트리와 구성원 프로필, 사무·개인 연락처를 조회합니다. 조회한 구성원을 결재선에 바로 추가합니다.

  • 부서·팀 단위 트리와 인원 현황을 함께 표시
  • 사내메일·사무전화·재직상태를 한 화면에서 확인
  • 프로필에서 메일 발송과 결재선 추가를 바로 실행
조직도 주소록 — 부서 트리와 구성원 프로필
08 · 일정

조직이 공유하는 일정 관리

개인 캘린더와 팀 일정을 함께 봅니다. 구독 방식이라 담당자별 일정을 따로 확인할 필요가 없습니다.

  • 개인 일정과 구독한 팀 일정을 한 화면에 표시
  • 월간·주간 전환과 일정 등록
  • 홈 대시보드에 오늘 일정이 함께 노출
일정 — 월간 캘린더와 팀 일정 구독
도입 효과

효과는 이미 연구로 확인됐습니다.

AI가 사무·문서 업무에 미치는 효과는 대규모 통제 실험으로 측정돼 있습니다. 저희가 만든 숫자가 아닙니다.

40% 단축
전문 문서를 작성하는 데 걸린 시간. 결과물 품질은 오히려 18% 올랐습니다.
MIT · Science (2023) — 대졸 사무직 453명 무작위 대조 실험
25% 단축
같은 업무를 끝내는 데 걸린 시간. 처리한 과제 수는 12% 늘었습니다.
하버드 · BCG (2023) — 컨설턴트 758명 현장 실험
40% 향상
산출물 품질. 사람 평가자가 매긴 점수 기준입니다.
하버드 · BCG (2023) — 컨설턴트 758명 현장 실험

공개된 연구 결과이며, 저희 제품의 측정치가 아닙니다. 도입사 실측치는 확보되는 대로 이 자리에 공개합니다.

도입 검토 사항

교체가 아니라 연결입니다.

현재 사용 중인 시스템과 양식을 유지한 상태로 도입합니다.

쓰던 ERP·MES·엑셀, 그대로 연결됩니다

시스템 교체나 데이터 이관 없이 기존 환경 위에 연결합니다.

교육 소요는 반나절입니다

새로운 도구를 익히는 과정이 아닙니다. 기존 서류가 자동으로 작성될 뿐입니다.

담당자가 교체되어도 업무는 유지됩니다

기록이 개인이 아닌 조직에 축적되기 때문입니다.

연동 방식 자세히 보기 →

도입 프로세스

진단에서 실증까지,
단계마다 수치로 검증합니다.

업무 현황을 진단해 절감 규모를 산정하고, 시스템 교체 없이 연동해 실데이터로 검증한 뒤 확장합니다.

공장 현장에서 태블릿으로 데이터를 확인하는 엔지니어
현장에서 검증합니다
제조 현장을 아는 파트너와 함께, 귀사 데이터로 단계별 검증을 진행합니다.
STEP 1

20분 시연 · 무료 진단

문서 업무와 데이터 현황을 진단하고, 절감 시간과 비용을 귀사 수치로 산정합니다.

STEP 2

데이터 연동

MES·ERP·NAS·문서를 읽기 전용 커넥터로 연결합니다. 시스템 교체는 발생하지 않습니다.

STEP 3

실증 (PoC)

귀사 실데이터로 정확도를 검증한 뒤 확장 여부를 결정합니다.

STEP 4

확장

검증된 업무부터 단계적으로 확대합니다. 발주·선적서류·인증 인텔리전스는 확장 로드맵입니다.

블로그 · 소식

현장에서 본 것을 그대로 씁니다.

공장 사무실을 방문해 담당자 옆에 앉아 본 기록, 정부 AI 지원사업 정리, 제조업 AI 활용 가이드를 한 편에 하나씩 올립니다.

2차 방문. 견적 담당자 옆에서 상세견적서가 만들어지는 45분을 처음부터 끝까지 따라갔습니다
도입 사례

울산 자동차 부품 공장 방문기, 상세견적서 15장을 만드는 사무실에서 배운 것

울산 북구의 자동차 배기부품 제조사를 네 번 방문해 금형 상세견적서 업무를 AI로 다시 설계한 기록입니다. AI 견적가와 전문가 견적가의 차이는 0.3%, 결정가는 같았습니다.

2026년 9월 3일
가공 설비의 알람 이력 화면. 영어 약어로 뜨는 알람을 외국인 작업자가 읽지 못했습니다
도입 사례

가공 공장 방문기, 설비 알람을 못 읽는 작업자와 3주 만에 올린 통번역 AI

외국인 작업자가 설비 알람을 읽지 못하는 프레스·가공 공장을 방문해 한국어·영어·필리핀·캄보디아·베트남어 통번역 AI를 3주 만에 공장 태블릿에 올린 기록입니다.

2026년 9월 6일
중소 제조기업 AI 도입 지원사업 세 갈래 비교표
AI 활용 가이드

중소 제조기업 AI 도입 지원사업은 세 갈래입니다, 규모별로 고르는 법

제조AI 스마트공장·AI 바우처·혁신바우처를 규모별로 비교하고, 직접 신청해 보며 배운 심사 포인트와 신청 전 체크리스트를 정리했습니다.

2026년 9월 4일
블로그 전체 보기 →
제조 현장의 일하는 방식

서류에 쓰던 시간이
현장과 영업으로 돌아갑니다.

구현 방식은 20분 시연에서 확인하실 수 있습니다. 이메일 회신만으로 일정을 잡으며, 시연과 진단에는 비용이 발생하지 않습니다.

솔루션 소개서 (PDF) ↓

hwc9169@gmail.com 으로 소속과 함께 보내주셔도 됩니다.

데스크톱 앱 다운로드 — 설치 후 이메일 인증만으로 시작

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