시즐, 제조 현장 문제 진단·개선 지원하는 ‘SIZL Agentic Brain’ 개발
테크월드뉴스 · · 조회 1
✦ AI 요약
시즐은 제조업 특화 AI 플랫폼 'SIZL Agentic Brain'을 개발하고 있다고 밝혔다.
이 플랫폼은 ETL과 온톨로지를 활용해 MES, ERP, PLC 등 분산 데이터를 수집·정제하고 설비·공정·제품·품질의 관계를 구조화한다.
또한 Supervisor, 전문 Agent, Reviewer와 Human-in-the-Loop, 노코드 워크플로우를 적용해 문제 진단과 개선안 도출을 지원하며, 2026년 6월 리벨리온과 PoC를 시작했다.
제조업 현장에서는 MES·ERP·PLC를 활용해 생산·설비·품질 데이터를 수집하고 있다. 다만 제조 데이터가 여러 시스템에 분산된 상태여서 통합 분석과 활용이 곤란한 상황이다. 이 때문에 문제 발생 시 현장 담당자가 데이터를 직접 추출·분석해야 할 필요가 있으며, 원인 진단과 개선 대책 수립도 담당자의 경험과 판단에 의존하는 사례가 다수다.
스마트팩토리·제조 AI 솔루션 기업인 시즐은 이런 기존 한계를 개선할 목적으로 제조업 특화 AI 플랫폼 'SIZL Agentic Brain'을 개발하고 있다고 밝혔다. 이 플랫폼은 제조 현장의 다양한 데이터를 통합하는 기능을 갖추는 방향으로 개발되고 있다.
시즐은 'SIZL Agentic Brain'을 통해 제조 현장 데이터 연결을 지원하고, AI를 활용한 문제 진단 업무와 개선 업무를 지원할 계획이다. 'SIZL Agentic Brain'은 AI 기반 문제 진단 기능과 개선 방안 제시 기능도 함께 갖추고 있다.
이 플랫폼은 ETL, 온톨로지를 주요 기술로 활용해 MES, ERP, PLC 등 개별 시스템 분산 데이터를 대상으로 데이터 수집·정제를 수행한 뒤 설비·공정·제품·품질의 관계를 구조화하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 AI의 제조 현장 데이터 이해와 업무 흐름 이해, 상황적 맥락 이해를 가능하게 한다.
이 같은 기반 위에서 SIZL Agentic Brain 구조는 여러 전문 AI Agent의 역할 분담·협업 방식으로 운영된다. 품질 문제가 발생하면 품질 분석 Agent가 관련 데이터를 분석하고, 주요 불량 원인을 파악하며, DMAIC 등 제조 혁신 방법론을 근거로 개선 방향을 제시한다.
이 플랫폼은 품질 문제뿐 아니라 생산 공정 병목 현상을 대상으로도 개선안 도출이 가능하며, 설비 운영 문제를 대상으로도 개선안을 도출할 수 있다. 이때 개선안에는 Lean, TPM/OEE, TOC 등 제조업 전문 방법론이 적용된다.
이 플랫폼은 Supervisor, 분야별 전문 Agent, Reviewer로 구성되며, Supervisor가 총괄하고 Reviewer가 분석 결과를 검토하는 방식으로 작동한다. 운영 구조는 단일 AI 모델이 일괄 수행하는 방식이 아니며, Agent별 역할 분담과 결과 검토를 포함한다. 이런 구조를 통해 제조 현장의 복합 문제를 단계적으로 분석하고, 결과 검증과 근거 추적을 지원한다.
이 플랫폼에는 Human-in-the-Loop 적용 체계가 도입됐다. 이는 현장 운영 과정의 담당자 통제 권한을 유지하기 위한 것으로, AI가 제시한 결과를 무조건 자동 실행하는 방식은 배제한다. 대신 업무 성격·권한에 따른 담당자 검토·승인 절차를 거치도록 해 운영 신뢰성과 통제 가능성을 확보하는 방침이다.
또한 노코드 워크플로우를 제공해 현장 담당자가 코딩 없이 업무 흐름을 구성할 수 있다. 트리거·에이전트·조건 분기·액션 등 18종 노드를 드래그 앤드 드롭으로 배치하는 방식이며, 이를 통해 여러 에이전트·도구를 하나의 자동화 프로세스로 연결한다. 이 과정에서 실행 전 자동 검증, AI 기반 오류 수정, 실행 이력 추적 기능을 활용할 수 있으며, 반복 업무 감소 효과를 겨냥했다.
시즐은 제조업의 AI 전환이 데이터 수집·시각화만으로는 미완성이라고 보고, 이를 위해서는 현장 데이터에 대한 이해가 필요하며 문제의 원인 진단과 실제 개선으로의 연계가 필요하다고 밝혔다.
이와 맞물려 시즐은 2026년 6월 리벨리온과 기술검증(PoC)을 시작했으며, SIZL Agentic Brain의 구동 안정성과 기술적 완성도를 검증하고 있다고 밝혔다. 시즐은 향후 검증 결과를 기반으로 시스템 안정성을 확보할 계획이며, 빠른 시일 내 상용화를 추진할 계획이다. 아울러 제조업 특화 Agentic AI 플랫폼으로 시장 확대를 추진할 방향이며, 해당 플랫폼은 제조 현장 데이터 활용과 문제 해결, 업무 개선을 지원한다.
출처: 테크월드뉴스 · 김경주 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409403
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출처 테크월드뉴스
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