데이터 기반 운영을 넘어, AI 기반 의사결정으로

이 글은 「2025년 하반기 스마트팩토리 트렌드 TOP 5」를 기반으로 한 전략 시리즈입니다.

이번 편에서는 공장 운영의 다음 단계인 ‘생성형 AI 기반 운영 전략’을 다룹니다.

생성형 AI, 이제 제조업에 본격 상륙하다

ChatGPT를 필두로 한 LLM(대형 언어 모델) 기술은 텍스트 기반 산업을 넘어서 이제 제조 현장의 데이터 운영과 의사결정 영역까지 빠르게 확산되고 있습니다. 2025년 하반기에는 단순 이상감지나 알람을 넘어, 생산 현황을 요약하고, 작업지시를 작성하고, 설비 상태를 설명하는 AI가 본격적으로 등장할 것입니다.

데이터 기반 운영 → 자연어 기반 AI 인터페이스 운영으로 공장 현장은 새로운 진화의 시기를 맞고 있습니다.

생성형 AI가 제조업에서 할 수 있는 5가지 역할

1. 설비 상태 요약 자동화

– 기존에는 센서·계측기 데이터를 사람이 해석해야 했지만,
– 이제는 AI가 “이 설비는 현재 진동이 기준치 이상이며, 베어링 마모가 의심됩니다”처럼 자동 분석 요약 가능

2. 이상 상황 설명 자동 생성

– 알람이 울렸을 때 “왜?”를 설명
– 예: “B라인 모터의 진동값이 지난주 대비 30% 증가했고, 온도도 상승했기 때문에 고장 가능성이 있습니다”

3. 작업지시서·보고서 자동 생성

– 설비 점검 결과, 공정 상태 요약 등을 자연어로 자동 작성
– 예: “7월 3일 오전 9시, A라인 컨베이어의 벨트 마모로 인한 경미한 진동 감지. 점검 필요.”

4. 비정형 데이터 요약

– 텍스트 입력이 포함된 이상 신고, 정비 이력, 품질 검사 메모 등을 요약·분류
– 담당자 없이도 전반적인 이슈 맥락 파악 가능

5. 운영 Q&A 에이전트

– 자연어 질문에 대해 데이터 기반 응답 생성
– “현재 가장 전력 소모가 높은 설비는?”
– “지난달 고장이 가장 많았던 설비는?”

실제 활용 예시 – Thingplus + 생성형 AI

Thingplus는 다양한 센서와 설비 데이터를 수집하고 시각화할 수 있는 AIoT 플랫폼입니다. 여기에 생성형 AI 기능을 접목하면 다음과 같은 혁신이 가능합니다.

생성형 AI 도입을 위한 전제 조건은?

① 정제된 설비 데이터

– 센서, PLC, MES 등에서 나오는 데이터가 잘 연결되어 있어야 함

② 문맥이 있는 이력 데이터

– 정비 내역, 불량 사유, 품질 이슈 등에 대한 설명형 텍스트 필요

③ 현장 맥락 학습

– LLM에게 공정 특성과 조직별 표현 방식을 학습시켜야 높은 품질의 응답 가능

따라서 Thingplus처럼 데이터 기반이 잘 구축된 플랫폼과 생성형 AI를 함께 사용하는 것이 가장 효과적입니다.

생성형 AI 기반 공장 운영을 시작하려면?

✅ 설비/공정 데이터가 실시간으로 수집되고 있는가?

✅ 현장의 이벤트/이력 데이터가 축적되어 있는가?

✅ 알람/보고서/이상 이력 등의 양식이 존재하는가?

✅ 자사 상황에 맞는 AI 응답 커스터마이징이 가능한가?

✅ 사내 보안·데이터 정책에 맞게 LLM을 적용할 수 있는가?

“데이터는 말하지 않는다, AI가 말하게 해야 한다”

생성형 AI는 단순한 기술 유행이 아닙니다.

복잡한 데이터를 해석 가능한 언어로 변환하고, 공장 운영의 일상적 업무를 자동화하는 새로운 운영 방식입니다.

2025년 하반기, 스마트팩토리 전략의 핵심은 어떻게 데이터를 말하게 할 것인가에 달려 있습니다.

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