4

데모 시나리오 설계 - 3분의 마법

Day 2: 데모 준비 - 3분 안에 9주를 증명하라

학습 목표
  • 3분 데모의 최적 구성을 이해한다
  • 제조 AI 프로젝트에 최적화된 시나리오를 설계한다
  • 심사위원의 관점에서 데모를 구성하는 방법을 학습한다

3분이 최적인 이유

데모 길이별 청중 집중도
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1분  ████████████████████████████ 95%  너무 짧아 내용 부족
2분  ██████████████████████████   90%  적절하지만 아쉬움
3분  █████████████████████████    88%  최적 ← 여기
5분  ██████████████████           65%  길어지기 시작
10분 ██████████                   40%  대부분 이탈
15분 █████                        25%  발표가 아닌 고문

3분 = 핵심만 보여주고, 궁금하게 만드는 시간


제조 AI 데모 시나리오 (3분 구성)

구간별 시간 배분

구간시간내용핵심 메시지
오프닝0:00-0:20프로젝트 소개"이것이 해결하는 문제"
시나리오 10:20-1:10에러코드 진단"3초 만에 진단"
시나리오 21:10-2:00KG 시각화"관계를 한눈에"
시나리오 32:00-2:40RAG Q&A"매뉴얼을 AI가 읽어준다"
클로징2:40-3:00성과 요약"Before → After"

시나리오 1: 에러코드 진단 (50초)

[화면: 채팅 인터페이스]

나: "CNC 장비에서 E-001 에러가 발생했다고 가정해보겠습니다."

[에러코드 입력: E-CNC-001]

나: "에러코드를 입력하면..."

[3초 후 결과 표시]

나: "___초 만에 원인 분석과 5단계 조치 방법이 나옵니다.
    기존에는 매뉴얼을 뒤져서 평균 ___분 걸리던 작업입니다."

[포인트: Before/After 수치 강조. 두 수치는 본인이 직접 측정한 값을 넣는다]

시나리오 2: Knowledge Graph (50초)

[화면: KG 시각화 페이지]

나: "이 에러코드와 관련된 설비, 부품, 공정의 관계를
    Knowledge Graph로 확인할 수 있습니다."

[그래프 클릭/확대]

나: "CNC-M01의 스핀들 모터가 이 에러의 근본 원인이고,
    같은 라인의 다른 2대 장비도 영향을 받을 수 있음을 보여줍니다.
    총 ___개 노드, ___개 관계가 구축되어 있습니다."

[포인트: 숫자로 규모감 전달. 노드와 관계 수는 발표 직전에 직접 세어 채운다]

시나리오 3: RAG Q&A (40초)

[화면: 채팅 인터페이스]

나: "자연어로 질문도 가능합니다."

[질문 입력: "CNC 스핀들 베어링 교체 주기와 절차는?"]

[RAG 응답 표시 + 출처 문서 링크]

나: "KOSHA 안전 기준서와 장비 매뉴얼을 기반으로 답변하며,
    어떤 문서에서 정보를 가져왔는지 출처도 함께 표시합니다.
    정확도 ___퍼센트, ___ 평가 기준입니다."

[포인트: 출처와 정확도 강조.
 정확도는 평가를 실제로 돌린 뒤에만 말한다. 돌리지 않았다면 이 문장을 통째로 뺀다]

데모 데이터 체크리스트

데모 전 필수 확인
━━━━━━━━━━━━━━━━
□ 시나리오 1용 에러코드 3개 미리 DB에 등록
  - E-CNC-001 (메인 시나리오)
  - E-CNC-003 (백업 시나리오)
  - E-PRESS-002 (다양성 보여주기용)

□ 시나리오 2용 KG 데이터 (Day 2 세팅 스크립트가 만드는 규모 기준)
  - 공정 노드 3개
  - 설비 노드 5개
  - 부품 노드 8개
  - 에러코드 노드 5개
  - 관계 23개
  - 이보다 키웠다면 발표 전에 실제 개수를 다시 센다

□ 시나리오 3용 RAG 문서
  - KOSHA 안전 기준서 (최소 3개 문서)
  - CNC 장비 매뉴얼 (최소 2개 문서)
  - 내부 트러블슈팅 가이드 (최소 5개 문서)

□ API 키 유효성 확인
  - OpenAI API 키 잔여 크레딧 확인
  - Neo4j 연결 테스트
  - ChromaDB 연결 테스트

핵심 정리

  1. 데모는 3분이 최적 (집중도 88%)
  2. 시나리오별 핵심 메시지 하나씩 전달
  3. Before/After 수치로 임팩트 증명
  4. 데이터는 미리 세팅, 실시간 생성은 위험
AI로 학습하기 — 꿀팁
3분 제조 AI 데모 스크립트 설계AI 학습 팁

청중(현장 관리자, 투자자, 심사위원)에 따라 3분 데모의 강조점이 달라집니다. AI로 각 청중 유형별 핵심 임팩트 포인트를 찾고 최적 시나리오를 설계하세요.

제조 AI 프로젝트 3분 데모 시나리오를 설계해줘. 프로젝트 개요: [결함 탐지/수요예측/공정 최적화 중 선택 + 핵심 성과 수치]. 청중: [현장 관리자/경영진/기술 심사위원 중 선택]. 출력: 1) 오프닝 훅(15초, 현장 문제로 시작), 2) Before/After 수치 임팩트 강조 구간(45초), 3) 라이브 인터랙션 포인트(불량 이미지 업로드 또는 수요 쿼리 입력, 60초), 4) 클로징 CTA(30초). 각 구간에 실제 말할 스크립트 초안 포함.
이 팁이 도움이 됐나요?
용어