인핸스-GS칼텍스, 제조 암묵지 AI 개발 ‘맞손’…숙련자 판단 노하우 구조화

인핸스와 GS칼텍스가 제조 암묵지를 AI 모델로 다루는 과제를 함께 진행한다고 23일 발표했다. 이번 과제는 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발' 과제로, 산업통상부의 '2026년도 제조암묵지기반 AI모델개발사업'의 일환으로 추진된다.

과제는 기관별 역할을 나눠 추진된다. 인핸스는 주관연구개발기관으로서 전체 개발을 총괄하고, GS칼텍스는 수요기업으로 참여한다. 오픈그래프랩스는 비정형 문서 파싱을 담당하며, 전남대학교와 지스트(GIST)는 공동연구기관으로 참여한다.

이번 과제의 핵심은 문서화가 어려운 숙련자 판단 과정과 데이터의 연결에 있다. 인핸스는 제조 현장 숙련 엔지니어의 경험·판단 기준을 AI로 구조화하는 데 나선다.

구조화 대상의 예시로는 설비 이상 발생 시 우선 확인 항목과 설비 상태·운전 조건별 우선 점검 원인이 포함된다. 목표는 현장 경험의 구조화·활용 가능화다.

GS칼텍스는 설비·문서·정비 이력을 기반으로 관계를 정리하는 것을 목적으로, 대상 설비 83만2996대와 대상 비정형 문서 약 2900건을 묶어 설비·부품·이상 징후·원인·조치의 관계를 정리한다. 이 과정에는 장치·기계·전기·계기 분야 엔지니어 인터뷰를 지식 반영 출처로 활용하며, 인터뷰에서 설비 상태 확인 순서와 원인 축소 기준, 예외 상황 추가 고려 사항을 반영한다.

이렇게 수집한 현장 지식은 온톨로지(Ontology) 형태로 구축된다. 온톨로지는 이종 데이터·지식 간 관계를 구조화하는 기능을 하며, 특정 이상 징후 발생 시 관련 설비·원인·과거 정비 사례·조치 방법을 동시에 확인하는 데 활용된다.

구축된 지식체계는 현장 활용용 '가이드 챗봇' 형태로 구현될 예정이다. 이 챗봇은 설비 이상·정비 상황에서 담당자가 자연어 질문을 하는 방식으로 활용되며, 가능한 원인과 점검 순서, 과거 정비 이력 원문, 기술표준 등 판단 참고용 원문을 제공하는 방향으로 개발할 계획이다.

이 과제의 AI는 현장 담당자를 대체한 최종 결론 방식이 아니다. 가이드 챗봇이 필요 정보와 판단 근거를 제시하고, 담당자가 실제 설비 상태와 관련 자료를 확인한 뒤 최종 판단을 내리도록 짜여 있다.

인핸스에 따르면 개발 환경은 GS칼텍스 온프레미스 기반으로 구성한다. 과제 활용 정보 범위는 설비 데이터·정비 이력·기술문서 등이며, 과제 활용 정보는 GS칼텍스 내부 환경 밖으로 비반출한다. 민감한 제조 데이터도 외부 반출 없이 활용 가능하도록 설계한다.

인핸스는 과제의 초점을 숙련자 개인이 축적한 경험의 조직 차원 지식 전환에 두고 있다. 향후 숙련 인력 세대교체 과정에 대비할 계획이며, 기존 판단 기준·문제 해결 경험의 지속 활용이 가능한 제조 AI 기반을 마련할 계획이다.

이승현 인핸스 대표는 숙련자 경험의 단순 문서화를 넘어 기업이 지속 활용 가능한 지식으로 전환하는 것이 중요하다는 취지로 설명했다. 또 현장 담당자가 정보와 판단 근거를 확인하고 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하겠다는 뜻도 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407351

참고자료

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