라온피플

“우리 회사도 제조 AX를 해야 한다는데, 어디서부터 시작해야 할까?”

제조 AX를 지원하는 정부 기조에 따라, 최근에는 대기업뿐 아니라 중소·중견 기업들도 공장 운영 효율화와 품질 관리 강화를 위해 2026년을 목표로 제조 AX를 검토하고 있습니다.
이제 제조 AX는 ‘하면 좋은 선택’이 아니라, 미룰 수 없는 과제가 되어가고 있는데요.

문제는 어디서부터 시작해야할지 막막하다는 겁니다.

센서 데이터 및 MES 연동, AI 검사 모델 개발, Agent, AAS 등 관련 기술과 용어는 넘쳐나지만,
막상 AI 도입을 맡은 부서 입장에서는 어디까지가 준비 단계이고, 무엇부터 손대야 할지 판단하기 쉽지 않습니다.

라온피플은 이러한 AI 도입 담당자 분들의 고민을 해결하기 위해, AI 에이전트 플랫폼, Hi FENN을 중심으로 한 통합 제조 AX 아키텍처를 제공하며, 제조 현장의 실질적인 AI Transformation을 지원합니다.

라온피플의 제조 AX 솔루션 포트폴리오

라온피플은 다음과 같은 AX 솔루션을 제공합니다:

Hi FENN (AI Agent Platform): RAG를 통해 과거 불량 리포트 등을 쉽게 검색하고, 에이전트 기반 실시간 제조 데이터 분석 및 의사결정을 지원하는 에이전트를 구축하는 플랫폼
EZ PLANET (MLOps Platform): 머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링을 효율화하는 MLOps 플랫폼
ADC SYSTEM (Automatic Defect Classification): AI 모델·검수 시스템·MLOps를 하나로 통합한 품질관리 시스템
NAVI AI PRO (AI Vision Inspection Software): AI 기반 비전 검사 소프트웨어.
AI Vision Solution: 맞춤형 AI 비전 모델 개발뿐 아니라 광학 설계까지 포함된 턴키 AI 비전 검사 시스템 구축 서비스
ODIN AI: CCTV 영상을 Vision-Language Model(VLM)으로 분석하여 작업자 안전, 정보 유출 행위, 침입자 등을 감지하는 보안 솔루션

이러한 솔루션들은 개별적으로도 강력하지만, Hi FENN을 주축으로 데이터들을 통합 분석할 때 더 강력한 제조 AX를 실현할 수 있습니다.

Hi FENN을 활용한 제조 AX 아키텍처

Hi FENN은 LLM, RAG, Agent 기술을 활용하는 기업용 AI Agent 플랫폼입니다. 과거 불량 보고서 등 다양한 문서들을 지식 DB로 만들고, 센서, MES, 비전 검사 데이터 등을 연동하여, AI 에이전트가 알아서 이상치를 탐지하고, 불량 원인을 분석하고, 월말 리포트까지 자동으로 뽑아줍니다.

라온피플과 함께하는 제조 AX로 가능해지는 일

라온피플의 제조 AX 솔루션 포트폴리오를 활용하면, 어떤 일들이 가능해지는 예시 몇 가지만 살펴볼까요?

1. 실시간 장비 데이터 이상치 자동 탐지

전용 컬렉터(Collector)를 통해 다양한 센서 데이터를 실시간으로 수집하고, 중앙 데이터 플랫폼으로 전달하여 정제 및 저장합니다. Hi FENN Anomaly Detection Agent(이상치 탐지 에이전트)는 데이터 플랫폼과 연동되어 자동으로 이상치를 탐지합니다.
온도나 진동 센서의 이상 패턴을 감지하면 즉시 알림을 생성하여, 설비 고장을 사전에 방지할 수 있습니다. 담당자는 문제가 발생하기 전에 선제적으로 대응할 수 있어 생산 중단 시간을 최소화합니다.

센서 데이터 → Data Collector → 데이터 플랫폼 → Hi FENN Agent →
“라인2 온도 이상 패턴 감지. 과거 유사 케이스 3건 참조, 밸브 B-17 점검 권장” (알림 자동 발송)

2. 품질 리포트 작성 에이전트, 월말 품질 리포트 5분 만에 완성

MES 시스템과 연동된 Hi FENN Agent가:

월별 불량률 트렌드 분석
불량 유형별 발생 빈도 시각화
전월 대비 개선/악화 항목 자동 식별
품질 리포트 자동 생성
품질 담당자는 agent가 만든 초안을 리뷰만 하면 끝!

3. 비전검사부터 원인분석까지 End-to-End로 처리

라온피플 Vision Solution을 통해 구축된 AI 비전 검사 장비가 제품 이미지를 실시간으로 데이터 플랫폼에 전송합니다.

NAVI AI PRO로 개발된 불량 탐지 알고리즘이 이미지를 분석하고, 품질 검사 에이전트가 정량적 품질 지표(불량률, 결함 유형 분포 등)를 자동 계산합니다.

또한, 불량이미지가 발견되면, agent가 RAG를 활용해 과거 유사 불량 케이스를 검색하여 경험이 적은 기술자에게도, 빠르게 조치 방법을 제공합니다.

“2023년 11월, 고객사 A에서 동일 불량 발생 -> 금형 온도 2도 낮춤으로 해결” 자동 제시
신입 기술자도 10년차 베테랑의 노하우를 즉시 활용

4. ODIN AI: 공장 안전과 보안 강화

ODIN AI는 생성형 AI 기반 영상 관제 솔루션으로, VLM(Vision Language Model)을 활용하여 작업장 내, 외부의 CCTV 영상을 분석해 중대 사고를 예방하고, 정보 유출 행동이나 무단 침입을 실시간으로 감지하고 알림을 생성합니다. 기존 딥러닝 기반 안전관제 시스템에 비해 훨씬 오알림이 적고, 다양한 이벤트를 탐지할 수 있어 제조 현장의 안전과 보안을 24시간 지킵니다.

도입 가치와 효과

최근 정부는 산업 전반의 AX 확산을 위한 예산을 2배 이상 확대하였으며, 특히 제조 AI 팩토리와 스마트 공장 AI 전환 지원 예산을 대폭 증가한 바 있습니다. 이러한 지원 사업에서 “Agent” 는 빠질 수 없는 키워드이며, Hi FENN팀은 고객사들이 이런 정부 지원 예산을 활용하여 적은 비용으로도 AI를 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다.

그렇다면 이렇게 Hi FENN 중심의 AI 전환 효과는 무엇일까요?

1. AI가 지키는 제조 노하우 (지식 DB 구축)

제조 업계의 숙련 인력 부족 문제는 매년 가속화되고 있습니다. 숙련된 기술자들이 떠난 자리를, 저연차 기술자들이 메워야 하는데, 규모가 작은 기업일수록 업무의 노하우나 기록이 쌓이지 않고 암묵지 형태로 존재하는 경우가 많습니다.

Hi FENN을 구축하게 되면, 과거 모든 불량 기록 및 조치 방안을 지식 DB로 만들어, 저연차 기술자도 RAG 기반 검색을 통해 과거 노하우를 쉽게 활용할 수 있습니다. 또한 한 번 구축하면 신규 지식이 시스템에 지속적으로 축적되므로, 조직 전체의 문제 해결 능력이 향상됩니다.

2. 불량률 감소와 제조 비용 절감