라온피플, 머신비전 넘어 제조AX로 확장… 설비 데이터 읽는 AI 에이전트까지

불량 감지에서 원인 분석·조치 추천으로 확장되는 제조AX

라온피플이 머신비전 기술을 발판 삼아 ‘제조AX(인공지능 전환)’ 기업으로의 사업 영역 확장에 속도를 내고 있다. 라온피플은 16년간 제조 현장에서 다져온 비전 기술에 언어 모델과 AI 에이전트를 결합해, 단순히 불량을 감지하는 데 그치지 않고 문제의 원인을 분석해 구체적인 조치 방법까지 제시하는 솔루션을 선보이고 있다.

라온피플 이석중 대표는 기사 인터뷰를 통해 그간의 기술적 행보와 주력 솔루션, 그리고 무인공장으로 향하는 제조업계의 과제를 밝혔다.

컴퓨터 비전에서 언어 모델까지 이어온 16년

2010년 머신비전 기업으로 출발해 2019년 코스닥에 상장한 라온피플은 초기 전통 비전 알고리즘 검사 프로그램 개발을 시작으로, 2014년 자체 비전 툴 ‘NAVI’를 출시했다. 2016년에는 국내 최초의 딥러닝 기반 비전 검사 소프트웨어 ‘NAVI AI’를 상용화하며 기술 혁신을 이끌었다.

이후 라온피플은 비전 기술에 LLM(대형언어모델)과 VLM(비전언어모델)을 결합하며 제조AX로 진화했다. 불량을 찾아낸 현장 고객사들이 문제의 시작점과 조치법까지 원했기 때문이다. 이 대표는 “특정 공정의 문제를 발견한 뒤 MES 센서 데이터와 과거 조치 이력을 종합해 해결책을 찾으려면 비전 단독이 아닌 언어 모델 기술과의 결합이 필수적”이라고 설명했다.

데이터 분석·불량 합성·경량 추론을 담은 ‘NAVI AI Pro’

‘NAVI AI Pro’는 제조 현장의 데이터·운영·비용 문제를 하나로 해결하도록 설계됐다. 현장은 양품에 비해 불량 데이터가 적어 다양한 패턴을 학습하기 어렵고, 촬영 환경 변화에 따라 모델 성능이 저하되는 난관이 존재한다.

NAVI AI Pro의 ‘Data Analyzer’는 학습 전 데이터의 이상치와 불균형을 분석해 알리고, 모자란 불량 데이터는 ‘이미지 젠’ 기능으로 합성해 보완한다. 노코드(No-Code) 환경을 갖춰 비전문가도 쉽게 재학습을 진행할 수 있으며, 문제 발생 시 생성형 AI 기반의 ‘AI Advisor’가 현 상황과 결과를 설명해 준다.

설비 데이터를 읽는 제조 특화 에이전트 ‘하이펜 넥서스’

라온피플이 선보인 ‘하이펜 넥서스(HI FENN NEXUS)’는 설비 센서의 수치 데이터를 AI 에이전트가 해석해 주는 솔루션이다. 수집된 실시간 데이터를 과거 패턴과 비교해 이상을 감지하고, 예상 원인과 권장 조치 사항을 제시해 엔지니어의 작업 효율을 극대화한다.

공정 최적화 기능도 갖췄다. 설비 간 상관관계를 히트맵으로 제공하며, 온·습도나 압력 등 공정 변수 변경에 따른 결과를 파라미터 시뮬레이션으로 확인할 수 있다. 기존 설비 및 MES 데이터와 연결해 고객사 서버 내부(On-Premise)에 설치되므로 보안성도 뛰어나다.

현재 하이펜 넥서스는 실제 라면 공장에 적용돼 공정 데이터를 통합 분석하고 품질 지표를 예측하는 데 활용되고 있으며, 충남 AX 실증산단 사업을 통해 물류 로봇(AGV·AMR)의 예지보전 시스템으로도 적용 범위를 확대 중이다.

라면 공장과 물류 로봇으로 넓히는 적용 현장

하이펜 넥서스는 검증된 단일 라인부터 시작해 점차 적용 범위를 넓히는 방식을 취한다. 현재 지방의 한 라면 제조 공장에 적용되어 압연·증숙·유탕·포장 데이터를 통합 분석하고, 면 두께와 수분·지방 등 품질 지표를 예측해 최적 설비 설정값을 추천하고 있다. 라온피플은 면대 두께 불량 30% 감소와 이상 탐지 정확도 90% 이상을 목표로 본격 가동에 나섰다.

이동형 설비로의 확장도 추진 중이다. 충남 AX 실증산단 사업을 통해 물류 로봇(AGV·AMR) 센서 데이터를 분석, 배터리 이상이나 바퀴 각도 이탈 같은 주행 장애 징후를 사전에 포착하는 예지보전 시스템 도입을 진행하고 있다.

단계적 무인공장 전환과 비전 결합 로봇

이 대표는 무인공장의 도래가 ‘감지’ ➔ ‘추천’ ➔ ‘제한적 실행’ ➔ ‘자율 운영’의 단계적 과정을 거칠 것으로 전망했다. 라온피플은 이를 AI가 판단하는 섀도(Shadow), 작업자가 승인하는 어시스트(Assist), 검증 구역에서 AI가 주도하는 프라이머리(Primary) 단계로 세분화해 접근 중이다.

또한 현장 적용시점이 2030년 이후로 예상되는 휴머노이드보다 비전이 결합된 직교·협동 로봇이 자동화를 먼저 이끌 것으로 보았다. 로봇에 비전이 결합되면 부품 더미에서 위치를 포착해 옮기는 ‘빈 피킹(Bin Picking)’, 위치가 불규칙한 볼트 체결, 조립 후 검사 등 까다로운 업무를 자동화할 수 있다.

USB·MCP 사례로 본 제조AX 표준

이 대표는 제조AX 확산을 위해 장치와 소프트웨어를 잇는 공통 인터페이스 계층(MCP 등)의 표준화 필요성을 강조했다. 데이터 수집·보안·재학습 등 공통 영역은 표준 플랫폼으로 제공하고, 불량 유형과 설비 특성 등 현장 특화 영역은 기업별 노하우를 반영하는 구조가 필요하다는 시각이다.

로봇의 두뇌로 넓히는 VLM 기술

라온피플은 VLM(비전언어모델) 기술을 바탕으로 로봇의 판단 영역으로 사업 확장을 추진한다. VLM은 대상의 맥락을 이해해 오경보를 줄이고, 적은 데이터로도 학습하는 퓨샷 러닝이 가능하다. 라온피플은 VLM을 엔비디아 젯슨 등 엣지 기기에서 구동되도록 경량화 최적화를 마쳤으며, 향후 사족보행 로봇이나 이동형 협동로봇 등 고도화된 지능이 필요한 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 수행할 계획이다.

이석중 대표는 “머신비전으로 제조 현장의 눈을 만들어온 라온피플은 이제 그 눈을 설비 데이터, 생성형 AI, 로봇 제어 시스템과 연결해 공장이 스스로 판단하고 행동하는 자율제조 시대를 열어가겠다”고 강조했다.

출처: 인더스트리 뉴스(관련 기사 바로가기→)