AI — 제조업 특화 AI 에이전트 시스템
제조 현장의 데이터를 이해하는 AI 에이전트가 문서 검색·업무 자동화·설비 예측·품질 검사를 스스로 수행합니다. RAG·Agent·ML·Vision AI를 결합한 제조 특화 에이전트 시스템을 구축합니다.
핵심 AI 서비스
평균 업무 효율 향상
평균 구축 기간
왜 필요한가?
제조 현장에는 기술 매뉴얼·생산 이력·센서 데이터 등 방대한 데이터가 축적되어 있지만, 대부분 활용되지 못하고 있습니다. 아이씨티피플은 이 데이터를 이해하고 스스로 판단·실행하는 제조업 특화 AI 에이전트 시스템을 구축합니다. 단순 챗봇이 아닌, 기술 문서 검색·반복 업무 자동화·설비 고장 예측·외관 검사까지 수행하는 자율형 AI 에이전트를 제조 현장에 배포합니다.
10만 페이지 · 평균 4시간 검색
10만 페이지 분량의 매뉴얼·규격서·기술 표준에서 필요한 정보를 찾는 데 평균 4시간이 소요됩니다. 엔지니어가 검색에 시간을 낭비하여 핵심 업무 생산성이 저하됩니다.
자연어 질문 30초 즉시 답변
사내 기술 문서를 AI가 학습하여, 자연어 질문에 즉시 정확한 답변과 근거 문서를 제공합니다. 검색 시간을 4시간에서 30초로 단축하고, 제조 전문 용어를 정확히 이해합니다.
정형 업무에 주당 8시간 소모
일일 보고서 작성, 승인 요청, 데이터 수집 등 정형화된 업무에 주당 8시간 이상이 소모됩니다. 고급 인력이 단순 업무에 묶여 부가가치 창출 활동에 집중하지 못합니다.
반복 업무 주당 6시간 절감
보고서 자동 생성, 이메일 분류·응답, 승인 요청 라우팅 등 반복 업무를 AI 에이전트가 대행합니다. 엔지니어의 단순 업무 시간을 주당 6시간 이상 절감하여 핵심 업무에 집중할 수 있습니다.
고장 후 인지 · 정비비 3~5배
설비 고장·품질 이상이 발생한 후에야 인지하여, 예측·선제 대응 체계가 부재합니다. 사후 정비에 드는 비용은 예방 정비 대비 3~5배에 달합니다.
2~4주 전 고장 사전 예측
센서 데이터 패턴을 머신러닝 모델이 분석하여, 설비 고장을 2~4주 전에 예측합니다. 품질 이상 징후도 공정 데이터에서 사전 감지하여, 사후 대응에서 사전 예방으로 전환합니다.
시스템 사일로 · 통합 난이도
공장 내 MES·ERP·PLM·IoT 데이터가 각기 다른 시스템에 사일로로 존재하여, AI에 활용할 통합 데이터셋을 구성하는 것 자체가 큰 과제입니다.
수집부터 학습까지 자동화
PLM·MES·ERP 등 기존 시스템의 데이터를 ETL 파이프라인으로 통합하고, AI 학습에 적합한 형태로 전처리합니다. 데이터 수집부터 모델 학습까지 엔드투엔드 자동화를 구축합니다.
기밀 데이터 외부 유출 위험
제조 데이터에는 설계 도면·공정 조건·고객 정보 등 기밀 정보가 포함되어 있어, 외부 클라우드 AI 서비스 이용에 대한 보안 우려가 큽니다.
사내 서버 완전 격리 배포
사내 서버에 AI 모델을 배포하여 기밀 데이터가 외부로 유출되지 않습니다. GPU 서버 구성부터 모델 배포·업데이트까지 온프레미스 AI 인프라를 구축합니다.
경영진 설득 · 예산 확보 어려움
AI 도입 효과를 정량적으로 증명하기 어려워, 경영진 설득과 예산 확보에 어려움을 겪습니다. 파일럿 프로젝트 없이 전사 도입을 추진하면 실패 리스크가 큽니다.
KPI 검증 후 단계적 확대
4~8주 단기 파일럿으로 특정 업무(문서 검색·설비 예측)에 AI를 적용하고, KPI 개선 효과를 정량 측정합니다. ROI가 검증된 후 단계적으로 확대하여 투자 리스크를 최소화합니다.
아래 핵심 서비스에서 이러한 도전과제를 어떻게 해결하는지 확인하세요.
AI 에이전트 구축 로드맵
제조업 특화 AI 에이전트의 도입 과정, 업무 변화, 아키텍처, 그리고 부서별 협업 방식을 확인하세요.
데이터 현황 진단
활용 가능한 사내 데이터와 AI 적용 가능 업무를 파악합니다.
- 데이터가 어디 있는지 목록 없음
- 데이터 품질·형식 불명
- AI 적용 후보 업무 불명확
- 데이터 소스 맵 완성
- 품질 등급 평가
- AI 적용 우선순위 Top 3 업무 선정
핵심 서비스
제조 도메인 전용 검색 증강 생성 시스템 구축
10만 페이지 분량의 기술 매뉴얼, 설계 표준, 품질 규격을 AI가 학습하여, 엔지니어가 자연어로 질문하면 즉시 정확한 답변과 근거 문서를 제공합니다. 범용 ChatGPT와 달리 제조 전문 용어와 사내 문서를 정확히 이해하며, 권한 기반 접근 제어로 부서별 열람 범위를 제한할 수 있습니다.
주요 기능
주요 기능 소개
각 제품의 핵심 기능과 화면을 확인하세요.
Manufacturing RAG
10만 페이지 분량의 기술 매뉴얼, 설계 표준, 품질 규격을 AI가 학습하여, 엔지니어가 자연어로 질문하면 즉시 정확한 답변과 근거 문서를 제공합니다. 범용 ChatGPT와 달리 제조 전문 용어와 사내 문서를 정확히 이해하며, 권한 기반 접근 제어로 부서별 열람 범위를 제한할 수 있습니다.
- 기술 문서·매뉴얼 Vector DB 구축 (10만 페이지+)
- 자연어 질의응답 챗봇 — 근거 문서 링크 제공
- 다국어 지원 (한·영·일·중)
- 부서별 권한 기반 접근 제어
- 사내 온프레미스 배포 — 기밀 데이터 외부 유출 차단
제조 AI 에이전트
단순히 질문에 답하는 챗봇이 아닌, 스스로 상황을 판단하고 업무를 실행하는 자율형 AI 에이전트입니다. 보고서 작성·승인 요청·데이터 수집·이상 감지 대응까지 24시간 자동으로 수행합니다. 여러 에이전트가 역할을 분담하는 멀티 에이전트 아키텍처로, 복잡한 제조 업무 흐름을 자동화합니다. ERP·MES·PLM·그룹웨어와 API로 연동하여 기존 시스템 안에서 동작합니다.
- 멀티 에이전트 오케스트레이션 — 역할별 에이전트 협업
- 승인 워크플로우 자동화 (이메일·카카오톡 알림)
- 일일·주간·월간 보고서 자동 생성 에이전트
- ERP·MES·PLM·그룹웨어 API Tool 연동
- 이상 감지 → 원인 분석 → 조치 권고 자율 실행
- 에이전트 동작 로그·모니터링 대시보드
ML 예측 모델
IoT 센서 데이터와 생산 이력을 활용하여, "언제 어떤 설비가 고장날 것인가", "현재 배치의 불량 확률은 얼마인가", "다음 달 수요는 얼마인가"를 예측하는 ML 모델을 개발합니다. 설명 가능 AI(XAI) 기법을 적용하여 "왜 이런 예측이 나왔는지" 근거를 함께 제공합니다.
- 시계열 센서 데이터 수집·전처리 파이프라인
- 설비 잔존 수명(RUL) 예측 모델
- 품질 이상 감지 — 실시간 알림 연동
- MLOps 파이프라인 — 모델 자동 재학습
- 설명 가능 AI(XAI) — 의사결정 근거 시각화
비전 AI
생산 라인의 카메라 영상을 실시간으로 분석하여, 제품 외관 불량 검사와 작업자 안전 모니터링을 자동화합니다. 기존 육안 검사 대비 정확도가 높고 24시간 일정한 품질을 유지합니다. 기존 설비에 카메라와 엣지 GPU를 부착하는 형태로 도입하여, 라인 변경 없이 빠르게 적용할 수 있습니다.
- 외관 불량 자동 검출 — 정확도 99% 이상
- 실시간 영상 분석 (30fps 이상)
- 불량 이미지 자동 분류·저장·통계
- PPE(안전모·안전조끼) 착용 여부 감지
- 엣지 GPU 기반 온프레미스 배포 — 외부 전송 없음
LLM 도입 컨설팅
AI 도입을 검토하고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 기업을 위한 전략 수립 서비스입니다. 현황 분석 → 적용 우선순위 도출 → PoC(개념 검증) → 파일럿 프로젝트 → 전사 확산까지 단계적으로 지원합니다. 단순 기술 도입이 아닌, 비즈니스 성과와 연결된 AI 로드맵을 제시합니다.
- AI 현황 진단 및 적용 가능 업무 도출
- Build·Buy·Hybrid 도입 전략 제안
- 4~6주 PoC — 실측 성과 확인 후 투자 결정
- AI 거버넌스·데이터 보안 정책 수립
- ROI 측정 프레임워크 및 성과 보고서
도입 효과
실제 구축 사례 기반의 평균 개선 수치입니다. 고객사 환경에 따라 차이가 있을 수 있습니다.
기술 문의 응답 시간
99% 단축
반복 업무 시간
100% 제거
설비 비계획 정지
80% 감소
불량 예측 정확도
85% 달성
AI 기술 스택
왜 아이씨티피플인가?
제조 특화 AI 에이전트
제조 업무·용어·프로세스를 이해하는 자율형 AI 에이전트 시스템 구축
기존 시스템 연동
PLM·MES·ERP 등 기존 시스템 데이터를 AI에 즉시 활용
성과 측정
도입 전·후 KPI 비교 보고서 제공 — ROI 명확화
데이터 보안
사내 온프레미스 배포 옵션 — 기밀 데이터 외부 유출 없음