도입 배경
프레스 라인에서 여러 에러가 한꺼번에 뜨면, 작업자는 어떤 에러부터 처리해야 하는지와 매뉴얼의 어디를 봐야 하는지를 먼저 찾아야 합니다. 조작 매뉴얼, 유지보수 매뉴얼, 고장 조치 기록, 부품 카탈로그가 종이와 파일로 흩어져 있으면 숙련자가 없는 시간대에는 조치가 늦어집니다.
고객사는 이 문제를 풀기 위해 프레스 설비에 특화된 AI Agent를 요구했습니다. 요구 기능은 아래 6가지입니다.
- 01프레스 특화 AI Agent프레스 설비 용어와 공정에 맞춘 버티컬 AI Agent
- 02매뉴얼·사례 학습매뉴얼, 고장·사고 사례, 부품 카탈로그를 문서·그림·동영상까지 학습
- 03모니터링·예지보전온도·진동·압력·전류, 인버터·서보 파라미터 트렌드 분석
- 04PLC 다중 에러 조치가장 먼저 발생한 에러를 기준으로 조치 방법 안내
- 05외국어 지원메뉴와 답변을 작업자가 고른 언어로 제공
- 06온프레미스 구축공장 내부망 안에서만 동작
구성: 공장 내부망 안의 AI 서버
AI 서버 한 대를 공장 내부망에 설치하고, 그 안에서 LLM(대규모 언어 모델), 이미지를 읽는 VLM(시각 언어 모델), 문서 검색용 Vector DB를 모두 돌립니다. 외부 인터넷 연결이 필요 없고, 공정 데이터와 매뉴얼을 밖으로 보내지 않습니다.
매뉴얼과 사례를 근거로 답합니다
조작·유지보수 매뉴얼, 고장·사고 조치 보고서, 부품 카탈로그, 도면, 조작·정비 동영상을 학습합니다. 종이 매뉴얼은 먼저 전자화하고, 사진·표·도면은 VLM이 읽어 검색할 수 있는 형태로 바꿉니다. 작업자가 자연어로 물으면 답과 함께 근거가 된 원본 문서와 페이지를 보여 줍니다.
현장에서 새로 생기는 고장 조치 기록이나 점검 기록은 사용자가 직접 올려 추가로 학습시킬 수 있습니다. 올린 자료는 다음 질문부터 근거로 쓰입니다.
모든 답에 원본 문서와 페이지를 붙이는 것이 현장에서 AI 답변을 믿고 쓰게 만드는 첫 조건입니다.
에러 판단은 PLC가, 조치 안내는 AI가 맡습니다
여러 에러가 연쇄로 발생하면 그중 가장 먼저 발생한 에러가 원인일 가능성이 큽니다. 이 판단은 기존 PLC 프로그램이 하고, AI Agent는 PLC에서 그 에러 코드를 읽어 와 조치 절차를 찾습니다. AI Agent는 PLC 값을 읽기만 하고 설비를 제어하지 않습니다.
에러 코드마다 조치 절차와 매뉴얼 페이지를 미리 연결해 두고, 통신이 끊기거나 응답이 늦을 때를 대비한 예외 처리도 함께 만듭니다.
설비 데이터로 고장을 미리 알립니다
온도(베어링·모터·유압유·금형), 진동, 압력(유압·공압·클러치·다이쿠션), 모터 전류, 인버터와 서보 드라이브 파라미터를 PLC나 DAQ(데이터 수집 장치)에서 모읍니다. 처음에는 기준값을 넘으면 알리는 임계치 알람부터 적용하고, 데이터가 쌓이면 이상 패턴 탐지와 잔여수명(RUL) 추정으로 넓힙니다.
언어와 권한, 판단 기록
- 외국어: 설정에서 언어를 고르면 메뉴와 알람이 그 언어로 바뀌고, 매뉴얼이 한국어나 영어여도 답은 고른 언어로 만듭니다.
- 권한: 작업자, 보전 담당, 엔지니어, 관리자로 나눠 볼 수 있는 정보와 바꿀 수 있는 설정을 구분합니다.
- 판단 기록: 누가 언제 무엇을 물었고 AI가 어떤 문서를 근거로 답했는지 모두 기록합니다.
진행 단계
비슷한 도입을 준비한다면
- 문서 목록: 매뉴얼, 고장 조치 기록, 부품 카탈로그, 도면이 어디에 어떤 형식으로 있는지 정리합니다.
- PLC 사양: PLC 제조사와 모델, 지원 통신 방식, 에러 코드 정의와 최초 에러를 기록하는 위치를 확인합니다.
- 수집 신호: 예지보전에 쓸 센서와 드라이브 신호, 수집 주기를 정합니다.
- 보안 정책: 내부망 반입 절차와 접속 방식을 미리 협의합니다.
문서를 준비할 때 확인할 점은 사내 문서 검색 AI 도입 전 준비할 데이터에서, 설비 신호의 범위를 정하는 방법은 설비 데이터가 흩어져 있을 때 통합 범위를 정하는 방법에서 자세히 다룹니다.