[사진=유비씨 제공] 디지털 트윈·제조 AI 플랫폼 기업 유비씨(UVC, 대표 조규종)가 자사의 공정 시뮬레이션 솔루션 OCTOPUS Simulator에 AI 에이전트를 적용해 고도화했다고 밝혔다. 시뮬레이터 운영 전문 인력 없이도 현장 담당자가 직접 병목을 진단하고 개선안을 검증할 수 있게 됐다. 제조 현장에서 한번 내린 결정은 되돌리기 어렵다. 설비 증설이나 레이아웃 변경이 대표적이다. 시뮬레이터가 없으면 담당자는 평균값으로는 확인되지 않는 변동과 상호작용을 미리 검증하지 못한다. 이렇게 놓친 변동은 사소한 공정 지연으로 나타나 연쇄 증폭되고, 끝내 라인을 멈춘다. 라인이 멈춘 뒤에도 무엇이 원인이었는지 숫자로 짚어내기 어렵다. 시뮬레이터를 도입해도 두 가지 장벽이 남는다. 숙련자도 시뮬레이션 모델 하나를 구성하는 데 수 주가 걸려, 결과가 나올 때면 이미 의사결정이 끝나 있는 경우가 많다. 어렵게 모델을 갖춰도 실험 설계라는 벽에 다시 부딪힌다. 바꿀 수 있는 실험 조건이 몇 개만 되어도 조합은 수백 가지로 늘어나지만, 담당자가 이를 모두 검증할 수는 없다. 결국 경험에 기대 몇 가지만 골라 실험하게 되는데, 검증하지 못한 조합에 더 나은 개선안이 있어도 그 사실조차 알 수 없다. 유비씨는 이 두 장벽을 넘기 위해, 담당자가 시뮬레이터를 쓰는 전 과정에서 AI 에이전트를 활용할 수 있게 했다. 판단은 AI 에이전트가 맡고, 계산은 시뮬레이션 엔진이 맡는다. 실험 결과는 AI가 추론한 값이 아니라, 엔진으로 실제 실행해 계산한 값이다. AI 에이전트가 맡는 범위는 모델 구성, 병목 진단, 실험 설계, 구조 변형, 검증 다섯 단계다. 먼저 담당자와 자연어로 대화하며 시뮬레이션 모델을 만든다. 지금 돌아가는 공장이든 새로 계획 중인 라인이든, 생산계획과 공정 순서, 설비와 운반차 배치, 공정별 처리 시간을 반영한 모델이다. AI 에이전트는 이 모델을 돌려 작업물이 어디서 쌓여 기다리고 어느 설비가 멈춰 서 있는지 확인한 뒤, 공정이 이어진 구조를 따라가며 병목의 진짜 원인을 짚는다. 실험 설계 단계에서는 AI 에이전트가 어떤 조건을 어디까지 바꿔볼지 범위를 제안하고, 담당자가 이를 확정한다. AI 에이전트는 그 범위 안에서 바꿔볼 조합을 체계적으로 만들어 시뮬레이션 엔진에 넘기고, 엔진이 수행한 계산 결과 중 개선이 확인된 조합만 골라 담당자에게 보고한다. 설비 대수나 레이아웃처럼 모델 자체의 변경안도 제안하는...
유비씨, OCTOPUS Simulator에 AI 에이전트 적용..."답하는 AI 넘어 실험하는 AI로"
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