산업일자리전환 준비도 진단

FABRIC × G-DAX 이중 진단 프레임워크 기반으로 귀사의 전환 준비 수준을 진단합니다.
결과는 맞춤형 G-DAX 진단 리포트로 제공되며, BTJR 전환 영향 경로 분석이 포함됩니다.

🌱 G 친환경전환 💻 D 디지털전환 🤖 A AI전환 🔄 X 고용전환
⏱ 소요시간 약 7분 📋 총 20개 진단 문항 📊 BTJR 경로 분석 포함
진행률
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기업 기본 정보

FABRIC 사전 프로파일링을 위한 기본 정보
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G — 친환경전환 (Green Transition)

탄소중립·ESG·에너지 전환이 귀사 사업에 미치는 영향
5문항
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산업전환환경 연결: 이 영역의 응답은 G-DAX 진단 Ch.3.2의 친환경전환 산업전환환경(전환압력 高/中/低) 사전 평가에 활용됩니다.
전환 압력탄소규제·공급망·에너지 전환 외부 압력
1우리 회사의 주력 제품·서비스가 탄소 감축 정책(탄소중립기본법, EU CBAM 등)에 따라 시장 축소 또는 사업 재편이 필요한 상황이다. G1 탄소 리스크
→ B 사업구조
2원청사·바이어로부터 ESG 경영, 탄소 배출량 보고, RE100 이행 등을 요구받고 있거나 가까운 시일 내 요구가 예상된다. G2 공급망 압력
→ B 사업구조→ T 기술운영
3에너지 비용(전기료·연료비)이 제조원가·운영비의 상당 부분을 차지하며, 친환경 에너지 전환(태양광·ESS 등)을 검토 중이다. G3 에너지 전환
→ T 기술운영
실행 기반환경 규제 대응 인력·관리 체계
4환경 규제(배출권거래제, 폐기물 규제, 유해물질 관리 등) 대응을 위한 사내 전담 인력이나 관리 체계가 마련되어 있다. G4 환경관리 체계
→ J 직무역량→ R 노사관계
성장 동력친환경 사업 기회 인식 및 추진 의지
5친환경 전환(저탄소 공정, 친환경 소재, 순환경제 등)이 새로운 매출원이나 사업 기회가 될 수 있다고 판단한다. G5 Green 기회
→ B 사업구조
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D — 디지털전환 (Digital Transformation)

디지털 인프라 수준, DX 시급성, 데이터 기반 운영 역량
5문항
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FABRIC 연결: D영역 응답은 FABRIC의 F(운영인프라)·F5(정보시스템)와 직접 연결되어 Ch.2 내부현황 분석에 반영됩니다.
전환 압력경쟁 격차·투자 필요성
1경쟁사 대비 우리 회사의 디지털화 수준(ERP/MES/SCM 등)이 뒤처져 있어 생산성·품질 경쟁력이 약화되고 있다. D1 DX 격차
→ T 기술운영
2스마트공장·IoT·클라우드 등 디지털 인프라 도입 계획이 있고, 이를 위한 예산 또는 정부지원 연계를 준비 중이다. D2 DX 투자 계획
→ B 사업구조→ T 기술운영
실행 기반시스템 통합·데이터 활용 인프라
3핵심 업무(생산·재고·고객·회계)를 전산 시스템으로 통합 관리하고 있으며, 부서 간 데이터 연동이 원활하다. D3 시스템 통합도
→ T 기술운영
4데이터 기반 의사결정(품질 분석, 수요 예측, 원가 관리 등)의 필요성을 느끼지만, 데이터 수집·분석 체계가 미흡하다. D4 데이터 활용
→ T 기술운영→ J 직무역량
인재 역량디지털 리터러시·직원 역량
5직원들이 디지털 기기·SW 활용에 어려움을 느끼고 있어, DX 추진 시 체계적인 디지털 리터러시 교육이 필요하다. D5 디지털 역량
→ J 직무역량→ R 노사관계
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A — AI전환 (AI Transformation)

인공지능·자동화 도입 가능성과 직무 영향 평가
5문항
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BTJR 경로: AI 도입은 T(기술운영) → J(직무역량) → R(노사관계)의 연쇄 전환을 촉발합니다. 이 영역은 Cross-SWOT의 WO·ST 전략 도출에 핵심 근거가 됩니다.
전환 압력AI 도입 필요성·자동화 효과
1우리 업종에서 AI 기반 품질검사·예지보전·공정최적화 등의 사례가 등장하고 있어, 도입 검토가 필요한 상황이다. A1 AI 적용 가능성
→ T 기술운영
2반복·단순 업무(데이터 입력, 검수, 분류, 고객응대 등)에 상당한 인력이 투입되고 있어, AI·로봇 자동화의 효과가 클 것으로 예상된다. A2 자동화 효과
→ T 기술운영→ J 직무역량
실행 기반AI 도입을 위한 데이터 인프라
3AI 도입에 필요한 데이터(생산 이력, 품질 데이터, 고객 데이터 등)가 체계적으로 축적·관리되고 있다. A3 데이터 축적
→ T 기술운영
인재 역량AI·자동화 대응 직무전환 역량
4AI·자동화 도입 시 기존 직원의 직무 전환(재배치, 역할 변화)에 대한 구체적 계획이나 전환 교육 프로그램이 마련되어 있다. A4 직무전환 대응
→ J 직무역량→ R 노사관계
5생성형 AI(ChatGPT 등)를 업무에 활용하거나, 도입을 검토한 경험이 있다. A5 생성형 AI 활용
→ J 직무역량
🔄

X — 고용전환 (eXployment Transformation)

고용구조 전환 압력 및 실행 기반(직무재편, 노사소통, 교육체계, 경영진 의지) 종합 평가
5문항
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전환 유형 결정 핵심: X영역은 G영역과 함께 전환 유형 4분류(구조전환형/공정혁신형/가치창출형/강소기반형) 판정의 핵심 변수(Y축: 고용전환 압력)입니다.
전환 압력고용구조 변동의 시급성과 압력 수준
1현재 심각한 구인난을 겪고 있거나, 핵심 기술 인력의 고령화·퇴직으로 기술 전수가 시급하다. X1 인력 리스크
→ J 직무역량→ R 노사관계
2기술 변화(자동화·AI·친환경 전환)에 따라 기존 직원의 직무가 축소되거나 새로운 역할을 부여해야 할 필요성이 높다. X2 직무재편 필요
→ J 직무역량
실행 기반전환을 실행할 소통·교육 인프라 수준
3직무 전환·근로 조건 변경과 관련하여 노사 간 소통 채널(노사협의회, 전환 TF 등)이 운영되고 있으며, 노사 공감대가 형성되어 있다. X3 노사 소통
→ R 노사관계
4재직자를 위한 직무 전환 교육훈련(OJT, 사내대학, 외부 위탁 등) 체계가 마련되어 있거나 구축 계획이 있다. X4 전환 교육체계
→ J 직무역량→ R 노사관계
추진 동력전환을 밀고 갈 경영진 리더십과 의지
5경영진이 고용구조 전환(직무재편, 인력재배치, 전환교육 등)을 핵심 경영과제로 인식하고 전사적 추진 의지를 갖고 있다. X5 경영진 전환 의지
→ B 사업구조→ R 노사관계
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