다이퀘스트는 유엔이, 컨포트랩과 지난 9월 11일 팩토리 AX 플랫폼 '알로(ARLO)'의 공동 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. ARLO는 제조 현장에서 생성되는 데이터를 수집하고 AI를 통해 문제 원인을 분석한 뒤, 디지털트윈을 기반으로 현장을 시각화하고 제어하는 형태의 플랫폼이다.
이번 협력은 숙련공의 고령화·퇴직으로 제조 현장에 축적된 노하우가 사라지는 문제에 대응하기 위해 추진됐다. 설비 운용법이나 불량 발생 시 대응 방식처럼 오랜 현장 경험을 통해 축적되는 정보는 문서만으로 충분히 전달하기 어렵고, 숙련자가 현장을 떠날 경우 기업 내부에 축적돼 있던 제조 지식까지 함께 유실될 수 있다는 점이 과제로 꼽혀왔다.
다이퀘스트는 이번 협력을 통해 현장에 남아 있는 숙련자의 경험과 암묵지를 AI가 학습하고 지속적으로 축적할 수 있는 제조 지식 플랫폼 구축을 추진한다. 축적된 정보는 신입 작업자나 현장 관리자가 필요한 상황에서 활용할 수 있도록 제공하는 방식이다. 단순히 제조 데이터를 분석하는 AI 솔루션을 개발하는 데 그치지 않고, 개인에게 축적돼 있던 현장 경험을 기업 차원의 지식 자산으로 전환하는 것이 이번 프로젝트의 핵심이다.
ARLO는 제조 현장의 경험과 노하우를 학습한 AI가 공장 상태를 실시간으로 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 원인과 대응 방안을 제시하도록 구성된다. 공장 설비에서 발생하는 데이터를 실시간 수집해 이상 징후를 감지하고, 과거 불량 이력과 매뉴얼, 작업지시서 등의 정보를 함께 분석해 문제 원인과 대응 방법을 안내한다.
현장 작업자는 음성이나 텍스트를 이용해 ARLO에 설비 이상과 관련한 질문을 입력하고 필요한 조치 방법을 안내받을 수 있다. 상황의 심각도에 따라 담당자와 관리자에게 알림과 대응 방법이 자동으로 전달되며, 현장에서 숙련자가 해결한 문제와 작업 과정 역시 계속 축적된다. 이 과정을 통해 특정 작업자가 보유하고 있던 제조 지식과 현장 대응 경험을 조직 내부에서 지속적으로 활용할 수 있는 형태로 전환한다는 구상이다.
ARLO는 제조 현장에서 발생하는 문제를 하나의 연계된 흐름으로 처리하도록 설계된다. 먼저 설비 데이터를 수집하고 이상 징후를 감지한 뒤 AI가 원인을 분석해 대응 방안을 제시한다. 이후 현장 작업자의 음성 질의응답과 관련자 자동 통보, 디지털트윈을 활용한 이상 설비 위치 확인 및 원격제어, 표준대응절차 안내까지 순차적으로 연결된다.
공장 도면을 기반으로 구현한 3D 디지털트윈을 통해 이상이 발생한 설비와 위치를 화면에서 확인할 수 있으며, 표준대응절차(E-SOP)와 연동해 현장 작업자가 필요한 조치를 단계별로 살펴볼 수 있도록 지원한다.
다이퀘스트는 이번 파트너십을 계기로 기존 AI 기술을 제조 산업 영역으로 확대한다. 여기에 유엔이가 보유한 스마트팩토리·디지털트윈 역량과 컨포트랩의 OT 데이터 수집 및 제조 AI 운영체제(OS)를 결합해 제조 현장을 하나의 체계로 연결하는 통합 플랫폼을 구축할 계획이다.
다이퀘스트는 제조 데이터와 현장 전문성을 기존 AI 기술에 결합함으로써 새로운 사업 영역을 확보하고, 개별 기술만으로 구현하기 어려웠던 제조 현장 통합 플랫폼 구축에 나선다는 방침이다.
향후 3사는 연내 파일럿 프로젝트를 통해 플랫폼 간 연동과 사업성을 검증한다. 이후 파일럿 결과를 바탕으로 내년부터 실제 구축을 본격화하고, 제조 AX 관련 정부 및 지자체 지원사업에도 공동으로 참여할 예정이다. 또한 파일럿 프로젝트에서 확보한 레퍼런스를 기반으로 공동 영업과 사업 확장도 추진한다는 계획이다.
전승훈 다이퀘스트 대표는 "제조 현장에는 오랜 시간 축적됐지만 문서화되지 못한 경험과 노하우가 많다"며 "사라질 수 있는 제조 지식을 AI로 축적하고 다음 세대에 전달하는 것이 제조 AX의 중요한 과제"라고 말했다.
이어 "다이퀘스트는 유엔이, 컨포트랩과 함께 제조 현장의 데이터를 이해하고, 문제의 원인을 분석하며, 대응 방법까지 제시하는 플랫폼을 구축해 제조 AX 시장에 본격 진출하겠다"고 덧붙였다.
김혜인 기자 hyein51@hankyung.com
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