[TECH온앤오프] “공장에 말을 거니 움직였다“ 현장 지휘하는 AI 에이전트

기술은 세상을 바꿉니다. 하지만 진짜 변화는 숫자가 아니라 사람과 현장 안에서 일어납니다. [TECH온앤오프]는 기술이 산업 현장에 적용되기 ‘이전’과 ‘이후’를 입체적으로 조명하는 유즈 케이스 기반 스토리텔링 시리즈입니다. 기술 도입 전의 고민과 한계, 도입 과정 그리고 변화 이후의 놀라운 성과까지, 생생한 현장의 이야기를 담아냅니다. 기술이 어떻게 경험을 바꾸고 비즈니스를 성장시키는지를 보여주는 것. 이러한 가치를 TECH온앤오프에 담아봤습니다.

[세줄 요약]

1. 공장 내 플랫폼 및 시스템 간 연계 문제 그리고 전문가의 부재

2. 현장 전문가의 지시를 이해하고 필요한 동작을 수행하는 AI 에이전트 솔루션 구현

3. 자율 제어, 모니터링 등의 복합 시스템 구현을 위한 기술 검증 완료

공장은 거대한 오케스트라와 같다.

수십, 수백 개의 설비가 정확한 타이밍에 맞춰 작동해야 하고, 어느 하나의 리듬이 어긋나면 전체 품질과 생산성이 흔들린다. 이 오케스트라의 지휘자는 누구일까? 지금까지는 숙련된 현장 작업자와 엔지니어가 악보를 읽고 손짓으로 현장을 조율해 왔다. 하지만 최근, 이 역할을 인공지능(AI)이 맡기 시작했다.

‘지능형 공장’이라는 말은 더 이상 낯설지 않다. 하지만 지금껏 대부분의 스마트 팩토리는 설비 자동화와 데이터 수집 수준에 머물러 있었다. 복잡한 공정의 흐름을 이해하고, 문제를 스스로 판단해 조치까지 수행하는 시스템은 여전히 어려운 과제였다. 바로 이 지점에서 '멀티 에이전트 기반 SDF(소프트웨어 정의 공장)'가 주목받고 있다.

특히 LLM 기반의 자연어 처리 기술과 결합한 이 시스템은 사람의 말을 이해하고, 그에 맞춰 공정을 분석하고 제어하는 ‘AI 지휘자’의 역할을 수행한다. 더 이상 코딩 없이도, "이 이슈 원인이 뭐야?"라는 질문 하나로 생산라인이 움직이는 시대가 열린 것이다.

“최적 제어를 위한 시뮬레이션을 진행하고 공정에 적용해줘.” 이 문장이 AI에겐 명령이다. 사람의 말로 공정 이슈를 분석하고 원인을 진단하며 시뮬레이션까지 거쳐 실제 제어를 실행한다. 제조 현장에 ‘멀티 에이전트’ 기반의 AI 시스템이 본격 도입되기 시작했다.

OFF : 데이터 분석의 한계, 대응 지연으로 이어지다

한 대기업 제조라인에서 진행 중인 ‘소프트웨어 정의 공장’ 프로젝트가 그 대표 사례다. 이 공장은 마키나락스의 AI 에이전트 기술을 접목해 기존 설비와 운영 시스템 위에 스마트한 두뇌를 입혔다. 단순히 설비를 자동화하는 수준이 아니라, 공장 내 데이터 흐름 전체를 이해하고 판단하며 지시하는 지능형 플랫폼을 구현한 것이다.

핵심은 현장 전문가의 비정형 지시를 이해하는 능력이다. 마키나락스는 LLM(Large Language Model)을 활용해 사용자의 자연어 지시를 해석하고, 해당 내용을 SQL 질의나 API 호출로 자동 전환하는 Text2SQL 기반 UI를 구현했다. 이와 함께 ‘분석 에이전트’, ‘정보검색 에이전트’, ‘제어 시뮬레이션 에이전트’ 등이 각각의 역할을 수행하고, 이를 리딩 에이전트가 통합 조율하는 구조로 멀티 에이전트 환경을 구축했다.

이전에는 현장에 이슈가 발생하면, 담당자가 상황을 인지하고 분석 요청을 내부 시스템에 전달해야 했다. 제어에 필요한 시뮬레이션을 거치기까지는 수 시간에서 수 일이 걸리는 일이 비일비재했다. 특히 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 데 한계가 있어 이상 상황 대응에 있어 대응 지연이 가장 큰 단점이었다.

ON : 똑똑한 AI 에이전트, 실시간 제어를 실현하다

그러나 지금은 다르다. 에이전트 시스템이 실시간으로 엣지 디바이스 데이터를 수집하고, 현장 전문가의 요청에 따라 이슈를 분석하고 제어 시뮬레이션까지 진행한 후 실행 여부를 판단해 적용한다. 마키나락스는 이를 위해 사용자의 의도를 분류하고, 최적의 대응 시나리오를 자동으로 워크플로우에 반영하는 알고리즘을 개발했다. 모든 절차는 하나의 인터페이스에서 자연어로 통합 제어된다.

이 프로젝트는 2025년 상반기 완료를 목표로 현재 기술 검증 단계를 마쳤으며, 공정 중 실시간 제어 적용 비율을 지속적으로 높여가고 있다. 특히 복합 분석과 제어가 동시에 요구되는 제조 현장의 니즈에 부합한다는 평가를 받고 있다. SDF는 단순한 자동화를 넘어, AI가 직접 문제를 진단하고 해결까지 유도하는 현장형 두뇌로 진화하고 있다. 이제 제조업도 지시하는 자가 아닌 생각하는 자가 필요해졌다.

헬로티 서재창 기자 |