엠아이큐브솔루션 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스(AI TECH 2026) 참가 후기
- Admin
- 2026-07-14
2026년 5월 6일, 서울 코엑스에서 '제9회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2026)' 부대 행사로 열린 [AI TECH 2026] AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에 엠아이큐브솔루션도 참가해 자율제조에 대한 이야기를 나누었습니다.
[AI TECH 2026] AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 자세히 보기 (링크)
엠아이큐브솔루션 AX서비스부문 AI실행팀 최형준 팀장님께서 발표 연사로 참가해 《 자율제조 시대를 위한 제조 시스템의 진화 : 불량 검출 및 예지보전 실전 구축 전략 》 이라는 주제로 발표를 진행했는데요. 제조 현장에 AI를 도입한 이후 활용에 대한 현실적인 고민을 갖고 계신 분들을 대상으로 어떤 이야기를 나누었는지 포스팅을 통해 만나보세요!
0. 제조 AI를 도입했지만 투자 효과가 체감되지 않는 이유는
제조 AI의 도입 효과가 눈에 띄지 않는다면, AI 기반의 예측 정확도가 낮기 때문이 아니라, 그 예측을 기반으로 의사결정하고 실행하는 단계가 빠져있기 때문입니다.
예를 들어 AI가 설비 고장을 예측해 사전 경보 알람을 줘서 알게 되더라도, 이 설비 고장을 막기 위해 어떤 부품을 교체해야 하는지와 같은 의사결정은 제조 현장의 담당자가 판단해야 하는 영역으로 남겨져 있는 경우인데요. AI가 '무슨 일이 발생할 것인지'를 알려주는 것을 넘어, 그렇기 때문에 '무엇을 실행하는지'에 대한 정보까지 주는 단계를 자율제조라 합니다.
1. 제조 AI 기반 실행까지 가능한 자율제조로 발전하기 위한 조건은
공정을 관리하는 MES, 설비를 관리하는 EES, 품질을 관리하는 QMS 등의 시스템이 완비되어 제조 디지털 전환이 이뤄졌더라도, 자율제조로 발전하기 위한 조건을 모두 갖춘 것은 아닙니다.
자율제조를 위해 필요한 것은 AI가 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어 현장의 경험과 맥락까지 이해하게 만드는 것인데요. 이를 위해 필요한 것이 아래의 두 가지입니다.
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MES, EES, QMS 등의 시스템에서 발생하는 데이터를 유기적으로 연결해 분석할 수 있도록 통합된 구조
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작업일지, 설비 매뉴얼, 품질 클레임 보고서, 정비 이력, 숙련자의 노하우와 같은 비정형 정보 자산을 활용할 수 있는 구조
엠아이큐브솔루션은 위에서 소개한 자율제조에 필요한 두 가지를 갖추기 위해 LLM과 벡터 DB 기반의 멀티 AI 에이전트 구조를 활용한 것이 자연어 기반의 AI 에이전트 'Factory Copilot'입니다.
2. 자율제조 솔루션 사례 : 엠아이큐브솔루션의 자연어 기반 제조 AI 에이전트 'Factory Copilot'
엠아이큐브솔루션의 자연어 기반 제조 AI 에이전트 'Factory Copilot'은 "베어링 온도가 급상승하고 있는 원인이 뭐야?"라고 일상적인 문장으로 질문하면 과거 고장 사례, 정비 이력, 권장 조치 방법과 예상 결과 등에 대한 정보를 즉시 제공합니다.
제조 AI 에이전트 'Factory Copilot'은 설비 에러 대응, 설비 불량 분석, 품질 분석 보고서 작성, 인증 제도 분석 등 다양한 업무에 활용할 수 있는데요. 다양한 업무 시나리오별 활용사례는 아래 포스팅에서 확인해 보세요.
제조 AI 에이전트 Factory Copilot 업무 시나리오별 활용사례 확인하기 (링크)
엠아이큐브솔루션은 2010년부터 제조 현장에서 축적해 온 도메인 지식을 바탕으로 완성된 솔루션을 기반으로 사람의 의사결정을 돕는 자율제조 솔루션을 제공합니다. 제조 현장의 생산성이 고민이시라면 자율제조 전문가가 컨설팅부터 개발, 구축, 유지관리까지 제공하는 엠아이큐브솔루션에 지금 바로 문의 주세요!
엠아이큐브솔루션의 발표 내용은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.