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AI 활용 품질 이슈 분석 실무
- 신청기간
- 2026.10.01 00:00 - 2040.12.31 00:00
- 교육기간
- 2026.10.01 - 2040.12.31
- 교육시간
- 8시간
※ 수강신청 시 ‘기업지원’을 선택해 주시면, 연수원 담당자가 교육 진행에 관한 상담을 위해 연락드립니다.
※ 본 교육은 강사가 기업에 방문하여 진행하는 사내 오프라인 집합교육입니다.
▶ 과정소개
1. 생성형 AI를 활용하여 불량 보고서, 작업자 기록 및 고객 불만 등 텍스트 자료에 담긴 품질 이슈를 분석하는 실무 중심 교육과정입니다.
2. 데이터 정리, 핵심 키워드 추출, 유사 사례 분류 및 고객 의견 분석을 통해 반복되는 문제와 중점 검토 대상을 파악하는 방법을 학습합니다.
3. 예시 데이터를 활용하여 품질 이슈 분석 보고서를 작성하고, 현장 검증이 필요한 사항과 개선과제를 도출합니다.
▶ 교육대상
1. 제조기업의 품질관리·품질보증·생산관리 담당자
2. 고객 불만, VOC 및 클레임 자료를 분석하고 개선 업무를 수행하는 실무자
3. 불량 보고서와 현장 기록을 활용하여 품질 문제 대응 역량을 높이고자 하는 관리자
▶ 주요학습내용
1. 품질 텍스트 데이터와 AI 분석의 이해 (1H)
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불량 보고서·작업자 기록·고객 불만 데이터의 특징
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자연어 처리와 생성형 AI를 활용한 품질 분석의 기본 개념
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키워드 추출·문서 분류·요약의 업무 활용 사례
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분석 목적과 분류 기준을 반영한 프롬프트 작성
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개인정보·기밀정보 처리와 AI 분석 결과 검토 기준
2. 데이터 정리와 핵심 키워드 분석 (1.5H)
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중복 기록·누락 정보·표기 차이의 확인과 정리
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제품명·불량명·발생 공정 등 주요 항목 구조화
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핵심 키워드 추출과 빈도 집계
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워드클라우드를 활용한 주요 이슈 시각화
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실습: 예시 불량 기록의 정리 및 핵심 키워드 분석
3. 유사 불량 사례 분류와 반복 이슈 파악 (2H)
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문장 의미와 유사도를 활용한 사례 분류의 이해
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불량 현상·발생 조건·조치 내용에 따른 비교 기준 설정
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유사 사례 묶기와 반복 발생 유형 정리
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함께 등장하는 키워드의 관계와 추가 확인사항 검토
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실습: 불량 보고서 유형별 분류 및 반복 이슈 요약
4. 고객 불만 분석과 개선 우선순위 검토 (2H)
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고객 VOC의 주요 주제와 요구사항 분류
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긍정·부정 등 감성분석의 활용과 해석상 한계
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제품 기능·외관·사용성 등 불만 유형별 특징 분석
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발생 빈도·영향도·긴급성을 고려한 검토 우선순위 설정
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실습: 고객 불만 데이터 분석 및 중점 개선 후보 선정
5. 품질 이슈 보고서와 개선 실행계획 작성 (1.5H)
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분석 결과의 표·차트·요약문 구성
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확인된 사실과 원인 가설의 구분
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원인 검증에 필요한 현장 자료와 추가 조사 항목 설정
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종합 실습: 품질 이슈 분석 보고서 및 개선과제 작성
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과제별 담당자·일정·확인 지표 수립과 피드백
학습목표
1. 품질 관련 텍스트 자료를 분석 목적에 맞게 정리하고, AI를 활용하여 핵심 키워드와 주요 이슈를 추출할 수 있다.2. 불량 사례와 고객 불만을 유형별로 분류하여 반복 문제와 우선 검토 대상을 파악할 수 있다.
3. 분석 결과를 품질 보고서로 구성하고, 현장 검증 사항과 개선 실행계획을 수립할 수 있다.
