ENEOS Materials, 제조 분야에 ChatGPT Enterprise 도입

ENEOS Materials는 소재 사업에 전념하는 ENEOS 그룹의 핵심 엔티티로 2022년에 설립되었습니다. 이 회사는 자동차 타이어 및 골프공에 사용되는 고무, 산업용 고무 제품, 리튬이온 배터리용 바인더, 차세대 첨단 소재 등 다양한 제품을 개발, 제조 및 판매합니다.

ENEOS Materials는 노동력 부족과 비용 상승 속에서 생산성을 높이고, 독점 정보를 활용한 AI를 안전하고 정확하게 사용해야 할 필요성을 인식하고 일본에서 가장 먼저 ChatGPT Enterprise를 도입한 기업 중 하나이며, 이후 전 직원으로 사용을 확대했습니다.

이 도입의 효과는 다음과 같은 결과에서 확인할 수 있습니다.

• 시범 운영 기간 동안 직원의 80%가 워크플로에서 상당한 개선 보고
• HR 부서의 데이터 집계 및 분석 시간이 90% 단축
• ChatGPT 내의 심층 리서치 기능으로 조사 시간이 몇 달에서 몇 분으로 단축

다기능 팀이 OpenAI와 협업하여 ChatGPT Enterprise를 구현했고, 그 결과 다양한 부서에서 의미 있는 활용 사례를 만들어냈습니다.

일본의 제조 산업은 저출산과 고령화로 인한 노동력 부족, 원자재 및 에너지 비용 상승 등의 과제에 직면해 있습니다. ENEOS Materials 역시 예외는 아닙니다. 제품 기술 부서 매니저인 Yoshirou Sakura는 "인력이 줄어드는 상황에서 생산성을 높이기 위해 디지털 도구를 활용하는 것은 필수입니다. 효율성을 높이고 직원이 수행할 수 있는 업무 범위를 넓히는 것이 경쟁력을 유지하는 핵심입니다."라고 말합니다.

이를 해결하기 위해 ENEOS Materials는 ChatGPT Enterprise를 도입했습니다. 여러 부서에서 자발적으로 모인 이 팀의 목표는 ‘우리가 먼저 이 기술을 마스터한 후에 제조업계에서 이 기술이 가진 잠재력을 탐색해 보자’는 것이었고, 이를 목표로 ChatGPT Enterprise를 도입했습니다. 연구 개발 부서 매니저인 Taku Ichibayashi는 "AI를 사용해 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 독점 정보를 안전하게 처리할 수 있는 환경을 확보하는 것이 필수였습니다. ChatGPT Enterprise는 우리 내부의 사이버 보안 요구 사항을 충족했고 우리가 필요로 했던 출력 정확성을 제공했습니다."라고 설명합니다.

ChatGPT Enterprise 도입 이후 ENEOS Materials는 빠르게 확산되어 1,000개 이상의 맞춤형 GPT를 만들었습니다. 회사 전반에서 90% 이상의 직원이 최소 주 1회 ChatGPT를 사용했으며, 80% 이상이 워크플로에서 상당한 개선을 보고했습니다. 이러한 흐름을 바탕으로 ENEOS Materials는 조직 전반에 ChatGPT Enterprise를 도입했으며, 이는 새로운 가치를 창출하는 핵심 요소가 되었습니다. Sakura는 "ChatGPT는 이제 모든 직원의 파트너가 되었습니다."라고 말합니다.

헝가리에 공장을 운영하는 ENEOS Materials의 프로세스 개발 및 엔지니어링 부서 Kenichi Sakemi는 "딥 리서치를 통해 언어 장벽을 극복할 수 있습니다."라고 말합니다. “헝가리어로 된 소스를 샅샅이 검토하느라 전에는 몇 개월이 걸렸던 작업을 이제는 몇십 분이면 할 수 있습니다. 심층 리서치가 현지 자료를 종합적으로 검색할 수 있으니까요.”

생산성을 높이고, 제품 품질을 높이며, 환경 영향을 줄이기 위해 노력하는 이 부서는 최첨단 기술에 대한 빠르고 정확힌 리서치를 활용해 경쟁에서 앞서갑니다. 심층 리서치를 도입함으로써 이 팀은 이러한 목표를 측정 가능한 성과로 이끌어냈습니다.

• 몇 개월이 걸렸던 조사가 이제 몇 분 만에 완료됨
• 헝가리어 콘텐츠가 정확한 일본어로 번역되어 인사이트를 얻을 수 있음
• 반나절이 걸렸던 계산과 분석이 이제는 몇 분 만에 완료됨

또한 심층 리서치는 화학 공학과 같이 매우 특수한 분야에서도 빛을 발합니다. 이제는 이런 분야에서 복잡한 계산과 고급 질의를 매우 빠르게 실행할 수 있습니다.

엔지니어링 부서는 회사의 표준에 맞춘 공장 설계에 맞춤형 GPT를 사용합니다. 맞춤형 GPT는 액체 유형, 유속, 파이프 지름, 압력 손실, 재료 요구 사항과 같은 입력을 바탕으로 최적화된 사양을 빠르게 생성합니다.

“최근까지만 해도 재료 부식 위험과 설계 기준선을 확인하는 데 상당한 노력이 필요했어요.”라고 Sakemi는 말합니다. “맞춤형 GPT를 사용하니 이제 몇 초면 되죠.”

ChatGPT는 설계 과정에서 자재 선택 위험을 플래그하여 안전 또한 제고하며, 이 도구를 지속적으로 사용하면 안전 조치와 전반적인 신뢰성이 강화됩니다.

이 도구는 설계 워크플로를 가속화할 뿐만 아니라 안전 기준과 비용 효율성도 개선합니다. 내부 표준을 교차 참조하고 ChatGPT의 계산 능력과 도메인 지식을 활용함으로써 최적의 공장 설계를 가능하게 하여 ENEOS Materials의 생산 역량을 효과적으로 향상합니다.

HR 부서는 매년 수많은 직원 교육 세션을 진행하며 향후 프로그램을 개선하기 위해 교육 후 피드백을 수집합니다. “이전에는 리소스의 제약으로 인해 교육의 효과를 상세하게 분석하기가 어려웠습니다.”라고 HR의 Marie Takeda는 말합니다.

교육 분석에 맞춤형 GPT를 도입하면서 HR은 프로세스를 크게 간소화할 수 있었습니다.

• 수동으로 1~2시간이 걸리던 작업이 이제는 20초 내에 완료됩니다.
• AI 기반 시스템이 정해진 교육 프레임워크에 따라 교육을 평가 및 분석
• 데이터 기반 인사이트가 교육 콘텐츠를 지속적으로 개선

전에 코딩 경험이 없었던 Takeda도 혼자서 데이터 집계를 간소화하는 내부 도구를 만들었습니다. Takeda는 "코딩은 처음이었지만 ChatGPT 덕분에 코딩 지식 없이도 직접 도구를 만들 수 있었습니다."라고 설명합니다. 그 결과, 데이터 집계에 소요되는 시간이 약 90% 단축되었습니다.

• 직원의 90% 이상이 ChatGPT Enterprise를 매주 사용
• 시범 운영 기간 동안 직원의 80%가 워크플로에서 상당한 개선을 보고
• 심층 리서치를 통해 조사 시간이 몇 개월에서 몇 분으로 단축
• HR 데이터 집계 및 분석 시간 90% 단축
• 조직 전반에서 1,000개 이상의 맞춤형 GPT 생성
• 더 빠르고 안전한 공장 설계와 향상된 교육 효과

“ChatGPT는 단순히 업무 시간을 최적화하는 것 이상의 가치를 창출합니다.”라고 Ichibayashi는 말합니다. ENEOS Materials에서 이 플랫폼의 두드러지는 장점은 속도와 단순성입니다. 배우는 데 오래 걸리는 도구와는 달리 ChatGPT의 경우 어느 직원이나 자신이 필요한 것을 일본어로 설명하기만 하면 코딩 스킬이 없어도 품질이 높은 결과가 즉시 생성됩니다. 자신감이 커지면서 팀은 자연스럽게 고급 워크플로로 사용을 확대하고 기대하지 않은 혁신을 발견하게 됩니다.

미래를 내다보면서 ENEOS Materials는 ChatGPT 외에 다른 AI 도구도 활용하려고 계획하고 있습니다. 운영 전반에 활용하여 일본의 노령화와 노동 인력 감소로 인한 인력 부족을 해결하는 동시에 일본과 해외에서 경쟁력을 강화하려고 합니다. Sakura는 내부적으로 훈련한 AI 모델을 장비에 직접 통합하고 현장에서 자연어 제어를 가능하게 하는 미래를 그립니다.