하드웨어 중심 생산 라인의 소프트웨어 제어 한계
하드웨어 중심으로 운영되던 생산 라인을 소프트웨어로 유연하게 제어하려면, 현장의 실시간 데이터와 LLM을 유기적으로 연계해 공정 곳곳에서 판단과 제어를 수행할 수 있는 특화된 AI 에이전트가 필요했습니다. 외부 네트워크 연결 없이도 AI 에이전트와 LLM이 현장 서버 내에서 완전히 독립적으로 구동될 수 있는 환경을 구성해야 하는 제약이 있었고, PLC·MES·로컬 PC 등 여러 데이터 소스를 연결하는 것부터 실제 라인 테스트까지 검증해야 할 범위도 넓었습니다.
SDF 환경의 생성형 AI 에이전트와 PLC 자율 제어
공정의 요구사항에 따라 다양한 에이전트를 설계하고, AI Report를 통해 그래프 생성·상관성 분석·통계 분석 등 생성형 AI 기반 데이터 시각화 기능을 구현했습니다. 비전 검사 가성 불량 발생 시 설비 재가동을 제어하거나 가압 지그의 최적 토크값을 자동으로 변경하는 등 생성형 AI 기반 설비 파라미터 변경 기술을 검증했으며, 실시간 C/T 측정과 자연어 기반 PLC 데이터 처리를 백엔드 아키텍처와 연계해 제어 타이밍을 조절하도록 구성했습니다.
품질 일관성 확보와 조업 공수 절감
생산 공정의 실시간 데이터를 수집·분석해 PLC를 자율 제어하면서, 파편화되어 있던 기존 AI 모델과 공장 내부 시스템을 하나의 데이터 흐름으로 연결했습니다. 공정 상황을 실시간으로 모니터링·대응해 생산 공정 시간을 단축하고 설비 가동 효율을 안정적으로 유지했으며, 관리 기준 내에서 실시간 제어값을 선제적으로 조정해 외부 환경 변화에도 균일한 품질을 확보했습니다. AI 에이전트가 공정 맥락 데이터로 개별 라인 모델 결과를 재검증해 가성 불량을 걸러내며 품질 예측 정확도를 높였고, 조업 담당자의 반복적인 제어값 수정 부담을 줄여 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 마련했습니다.
