핵융합·가속기 제어시스템을 구축해 온 모비스가 제어 기술의 적용 지점을 제조 데이터로 확장한다. 생산·품질·설비 정보를 한곳에 모으는 ‘큐알피 STD(QRP STD)’, 이상 징후를 분석·예측하는 ‘모이 STD(MOI STD)’, 결과를 자연어로 전달하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 결합이다.
‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다.
모비스는 이번 전시에서 AI 에이전트를 결합한 큐알피 STD와 모이 STD를 선보인다. 자동차·전기전자·반도체·소재·화학 등 분야에서 그동안 구축한 스마트 팩토리(Smart Factory) 시스템이 그 기반이다. 여기에 로컬 AI(Local AI)를 추가한 형태다. 기존 제조 관리 기능을 유지하면서 데이터 분석, 질의응답, 문서 작성을 확장하는 방식이라는 게 업체 관계자 언급이다.
데이터 수집과 업무 관리는 큐알피 STD가 수행한다. 제조실행시스템(MES)·품질경영시스템(QMS)·통계적공정관리(SPC)·창고관리시스템(WMS) 등을 비롯해, 설비·금형 관리 기능을 통합했다. 생산 계획, 작업 실적, 로트(LOT) 추적, 품질검사, 공정 능력 분석, 설비 이력 등 제조 현장의 핵심 정보를 같은 체계에서 관리한다.
모비스에 따르면, 큐알피 STD는 생산·공정·품질·설비 데이터를 모이 STD와 AI 에이전트가 사용할 수 있는 토대로 정리한다. 개별 시스템에 분산된 정보를 다시 취합하는 대신, 통합된 제조 데이터를 분석과 예측 단계로 넘기는 구조다.
이 가운데 모이 STD는 설비·공정에서 실시간으로 발생하는 온도·압력·속도·진동 등 데이터를 분석한다. 오토인코더(AutoEncoder) 등 AI·머신러닝(Macine Learning) 모델에 통계적 공정관리와 통계분석을 결합해 설비·품질의 이상 징후를 찾는다. 이상 발생 여부뿐 아니라 결과에 영향을 준 주요 인자와 변화 추이도 함께 제시한다.
이러한 분석 결과는 AI 에이전트로 이어진다. 사용자가 생산 실적, 품질 현황, 설비 가동정보를 자연어(Natural Language)로 질문하면 연결된 제조 시스템에서 데이터를 찾아 분석하고 핵심 내용을 정리한다. 대화형 인터페이스에서 제조 현황을 확인하는 것이 핵심이다.
사측 관계자는 조회 범위가 수백~수천 건으로 늘어나도 작업 흐름은 같다고 말했다. 모비스 측은 사용자가 데이터를 엑셀(Excel) 파일로 내려받아 다시 분류하지 않아도 AI 에이전트가 주요 변화와 이상 항목을 추려낸다고 설명했다. 분석 결과는 엑셀·워드(Word)·파워포인트(PowerPoint) 등 업무에 필요한 보고서 형태로 작성할 수 있다.
구축 환경은 인터넷 연결과 데이터 반출이 제한된 제조 현장을 겨냥했다. 로컬 AI는 생산·품질 데이터를 외부 상용 AI 서비스로 보내지 않고 기업 내부 환경에서 처리한다. 각 조직의 보안정책과 시스템 구조에 맞춰 AI 모델과 프롬프트(Prompt), 분석 업무를 구성할 수 있다.
이 솔루션은 새 시스템을 처음부터 구축하는 방식만이 특징이 아니다. 기존 솔루션 사용자는 AI 에이전트 기능을 추가할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 현행 제조 관리 체계를 유지하면서도, 필요한 데이터 분석과 보고 업무부터 AI로 전환하는 단계적 도입 방식이다.
한편, ‘2026 산업AI EXPO’는 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스(KINTEX)에서 개최된다. 산업통상부가 추진하는 국가대표 산업 AI 플랫폼 ‘K Connect AI’와 연계해 산업 AI 기술·솔루션 전시를 기획했다. 여기에 콘퍼런스, 수출상담회, 투자·오픈이노베이션 등 기술과 시장을 연결하는 다양한 비즈니스 프로그램도 운영할 예정이다.
헬로티 최재규 기자 |