[AI&빅데이터쇼] 엣지크로스, ‘셀프AI 에이전트’로 산업 현장 노후 설비 관리 지원

카테고리

트렌드

서브카테고리

인공지능

대상자

산업 기계 관리자, AI 개발자, 데이터 과학자

난이도 관점

중간~고급 (AI 모델 학습, IoT 데이터 통합 이해 필요)

핵심 요약

• 셀프AI 에이전트는 LLM에 기반한 대화형 AI 솔루션으로, 장비 관리 매뉴얼과 IoT 센서 데이터를 결합해 실시간 고정밀 유지보수 지원
• PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 온도/습도/소리 센서 데이터 통합 가능, 6개월~1년의 데이터 수집 기간 단축
• 오픈AI 챗GPT API 및 라마(Llama) 소형모델 기반 구축형 솔루션 제공, 사용자 직급에 따른 접근 권한 제어

섹션별 세부 요약

1. 셀프AI 에이전트 개요

• LLM 기반으로 제조 현장의 장비 관리 노하우 학습, 숙련 인력 부족 문제 해결
• IoT 센서와 PLC 데이터를 학습해 정확한 답변 제공
• 2023년 데이터 수집 → 2024년 AI 전환(AX) 단계 진입

2. 데이터 통합 기술

• PLC, 온도, 습도, 소리 등 다양한 센서 데이터 활용
• 기존 유지보수 이력과 매뉴얼 데이터를 AI 모델에 학습
• AIoT 장비 공급 고객사 대상 데이터 수집로 빠른 AI 도입 가능

3. 보안 및 사용자 관리

• 사용자 직급 기반 접근 권한 제어로 내부 문서 유출 방지
• 표, 이미지, 그래프 등 비정형 데이터를 출처로 다양한 답변 생성

4. 실무 적용 사례

• 냉각공조 기업 사례에서 인력 교체에도 일관된 데이터 관리 성공
• AI 학습 지속으로 이상 감지 알림 및 기계 원격 제어 기능 제공

결론

• AIoT 장비 공급 고객사를 대상으로 빠른 AI 도입 가능, PLC/센서 데이터 통합이 핵심
• 오픈AI GPT API와 Llama 소형모델 병행 제공, 사용자 역할 기반 보안 강화
• 산업 현장 AI 전환(AX) 단계 진입으로 정확도 향상 및 실시간 관리 기능 확대 예상