[포럼 리포트] 자동화 AI 운영 솔루션 제안 (FT DataMosaix & FT LogixAI)

식음료 과충전 50% 감소, 타이어 공장 다운타임 연간 900시간 단축을 실현한 제조 AI 가상 센서(Soft Sensor)의 실체! 용광로 온도 관리, 제약 동결건조 수분 예측 등 로크웰 FT LogixAI가 제시하는 7가지 산업별 도입 Use Case
[포럼 리포트] 자동화 AI 운영 솔루션 제안 (FT DataMosaix & FT LogixAI)

안녕하세요, 로크웰 오토메이션 공식 대리점 위너스오토메이션입니다.

지난 2026 Factory Automation Technology Trend Forum에서 발표된 글로벌 자동화 혁신 기업 로크웰 오토메이션(ROCKWELL AUTOMATION) 조윤희 부장님의 발표 세션 리포트를 공유합니다. 이번 포럼에서는 제조 현장의 데이터를 기반으로 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 AI 운영 솔루션이 소개되었습니다.

본 리포트는 발표 자료 PDF의 흐름에 맞추어 현장의 과제부터 솔루션의 특징, 그리고 실제 산업별 도입 성공 사례까지 순서대로 핵심만 요약해 드립니다.

국내외 제조 운영 AI 트렌드 및 기업 사례

로크웰오토메이션 자동화 AI 운영 솔루션 제안 (FT DataMosaix & FT LogixAI) 조윤희 부장 발표자로.ppt

현재 한국 제조 산업 현장에서는 설비 상태 예측(예지보전), 비전 AI 기반 품질 검사 자동화, 설비 이상 탐지 등 다양한 AI 솔루션이 도입되고 있습니다.

  • 포스코그룹 (2025년 7월 발표): AWS와 협력하여 'AI 엔지니어 에이전트' 개발을 추진 중이며, 공장 데이터 기반의 설계도 및 보고서 자동 생성, PLC 코드 자동 작성 수준까지 활용하고 있습니다.

  • 유유제약: AI 업무 툴을 통해 공정 최적화 및 단순 반복 업무를 처리하여 리스크 사전 검출, 품질·안전 신뢰도 향상, 데이터 기반 의사결정(시각화 대시보드)을 실현했습니다.

  • 제조 AI의 공통 특징: MES, 설비, IoT 데이터를 기반으로 현장의 페인 포인트(Pain Point) 해결과 운영 안정화를 최우선 목적으로 하며, 점진적으로 생성형 AI(Gen AI) 솔루션으로 확산되는 추세입니다.

제조업체가 직면한 데이터 과제: 가시성과 이면의 세부 사항

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솔루션을 검토할 때 표면적인 질문("무엇을 하려 하는가?", "어떤 데이터가 필요한가?")에만 집중하면 구현 단계에서 실패하기 쉽습니다. 진짜 성공하기 위해서는 눈에 보이지 않는 '이면의 세부 사항'인 아래의 과제들을 해결해야 합니다.

  • 데이터의 수집, 저장, 접근 방식

  • 보안 및 거버넌스 관리

  • 데이터가 어떤 맥락(Context)에서 이해되어야 하는가에 대한 문제

  • 다양한 애플리케이션과의 데이터 연동

전통적인 수동 분석 방식의 한계

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현장에서 배치 반응기 효율 향상, 유틸리티 최적화, 포장/출하 정시성 보장 등의 의사결정이 필요할 때, 기존 방식은 사람이 직접 문서를 확인하고 수동 분석을 거쳐야 합니다. 이 경우 인사이트를 도출하고 피드백을 실행하는 데 수일에서 수주일(Days or weeks)이 소요되어 적시 대응이 어렵습니다.

해결책 ①: FactoryTalk® DataMosaix™ 플랫폼

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현장(공장)과 엔터프라이즈를 산업 데이터 허브 없이 무리하게 연결하면, 재사용성이 낮고 보안 우려가 크며 비용이 높아집니다. 로크웰은 이에 대한 해답으로 FactoryTalk® DataMosaix™를 제안합니다.

  • 산업용 지식 그래프: AI가 데이터를 완벽히 이해하고 활용할 수 있도록 지원하여, 하이레벨 질문에 대한 분석 결과를 즉각 도출합니다.

  • DataOps 기반 데이터 가치화: 시계열 데이터(Historian, PLC, Sensor), 구조화 데이터(MES, ERP), 엔지니어링 도면 및 문서 등을 통합하고 의미 있게 맥락화합니다.

  • 자율형 Atlas AI 에이전트: 사람의 인사이트와 AI 에이전트(유지보수 데이터 통찰력, 시계열 데이터 분석 등)가 협력하여 비계획 정지와 위험을 줄입니다.

    • 성과: RCA(근본 원인 분석) 에이전트 활용 시, 조사 시간을 최대 90% 단축하며 글로벌 고객사(Aker BP) 기준 RCA 활동을 70% 더 빠르게 완료했습니다.

해결책 ②: FactoryTalk® Analytics™ LogixAI™

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데이터 과학 역량이 없는 기존 현장의 OT 직원들도 엣지 레벨에서 즉시 머신러닝(ML)을 활용할 수 있도록 지원하는 No-code AI 모듈입니다.

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  • 소프트 센서(Soft Sensor) 구현: 실시간 공정 데이터를 기반으로 공정 값을 논리적으로 예측하는 소프트웨어 모델입니다. ControlLogix®와 직접 통합되어 250밀리초 내에 예측 값을 계산하므로 폐루프(Closed loop) 및 피드 포워드 제어가 가능합니다.

  • 간편한 워크플로우: Studio 5000®을 사용하여 관심 변수 식별 ➡️ 입력 선택 ➡️ 모델 학습 ➡️ 결과 예측 및 통합 제어 단계로 간편하게 구동됩니다.

산업별 가상/소프트 센서 도입 성공 사례

① 식음료/포장 공정 (Consumer Packaged Goods)

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  • 문제: 점성 제품 충전 기계의 고속 작동으로 인해 시간이 지남에 따라 정확도가 떨어져 과충전(제품 손실) 발생.

  • 솔루션: 시스템 압력, 온도, 속도, 버퍼 탱크 레벨 등의 변수를 기반으로 제품 투입 중량을 실시간 예측하는 소프트센서 배포.

  • 성과: 제품 과다 투입 50% 이상 감소, 용기당 2g 절약, 작업자의 수동 개입 감소.

② 용광로 온도 관리 (Furnace)

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  • 문제: 가혹한 고온 환경으로 인해 물리 센서의 고장이나 오작동이 자주 발생하여 제품 품질에 악영향을 미침.

  • 솔루션: 실시간/저장 데이터를 활용해 여러 변수에 따른 온도를 LogixAI 모델로 지속 모니터링.

  • 성과: 실제 값과 예측 값 사이에 편차가 생기면 센서 오작동(이상 신호)을 즉시 탐지하고, 수리 전까지 모델 예측값으로 대체하여 공정을 안정화함.

③ 공기압축기 압력 관리 (Air Compression)

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  • 문제: 생산 현장의 공압 도구 작동을 위한 최소 압력(90psi)이 깨질 경우 현장 가동 중단 및 복구에 막대한 생산 손실 비용 발생.

  • 솔루션: 전류, 속도 등 여러 변수에 따른 출력 압력을 사전에 모델링하여 실제 압력 값과 지속 비교.

  • 성과: 이상 편차 발생 시 공기 압축기 성능 저하의 초기 신호로 간주하여 즉시 사전 정비 요청 가능.

④ 권선 및 롤 제품 공정 (Rolled Products)

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  • 문제: 종이, 강철, 플라스틱 등 고속 생산 기계의 가혹한 조건 때문에 센서가 오작동하여 위치 결정 신뢰성을 잃음.

  • 솔루션: 핵심 센서 측정값을 모델링하여 물리 센서가 신뢰성을 잃었을 때 예측값을 활용.

  • 성과: 피드 포워드(FF) 제어 전략에 모델 예측값을 활용하여 공정 전반의 효율성 향상 주도.

⑤ 제약/식품 동결건조 공정 (Freeze Drying)

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  • 문제: 건조 중 제품 내부 수분 함량을 실시간 측정하기 어려워 샘플링 분석을 진행했으나, 분석 지연 시간 동안 규격 미달 제품 발생 위험 존재.

  • 솔루션: 정상 상태의 데이터로 학습된 LogixAI 모델을 실시간 제어 레벨에서 실행하여 제품 수분을 지속적으로 예측.

  • 성과: 샘플 채취 없이도 잔류 수분율을 예측하고, PLC를 통해 공정 설정값을 실시간 조정하여 목표 수분 유지 및 편차 축소.

⑥ 건조기 평균 수분 예측 (Dryer)

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  • 문제: 펠릿 제품 건조 시 표면만 측정하면 과소 측정되므로, 정기적으로 제품을 분쇄해 샘플을 측정하느라 시간과 제품이 낭비됨.

  • 솔루션: 표면 수분 및 핵심 측정값으로부터 펠릿의 실제 평균 수분 함량을 예측하는 수학적 모델 배포.

  • 성과: 과도한 연료 소모를 줄이고 품질 일관성을 향상시켰으며, 추가 인프라 없이 제어기 내부에 통합되어 기존 OT 직원들이 직접 유지보수 가능.

⑦ 타이어 벨트 길이 허용오차 제어 (Tire & Automotive)

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  • 문제: 엄격한 벨트 길이 오차 범위를 맞추기 위해 작업자가 수동 조정을 반복해야 했으며, 오차 초과 시 기계 가동 중단으로 제품 낭비 발생.

  • 솔루션: 머신러닝 기능과 ControlLogix® 솔루션을 결합해 오차 범위를 벗어난 스플라이스를 사전에 자동 제어하는 폐쇄 루프 학습 방식 도입.

  • 성과: 전체 공장 기계 사이클 생산성 1.2% 향상, 오차로 인한 시스템 다운타임 연간 900시간 이상 단축, 기계당 하루 80개의 추가 타이어 생산.

위너스오토메이션이 제시하는 제조 AI의 미래

2026년 현재 스마트 팩토리의 핵심은 복잡한 인프라를 새로 까는 것이 아니라, 현장의 OT 전문가들이 No-code 솔루션을 통해 직접 AI 모델을 배포하고 제어 루프를 최적화하는 것입니다.

로크웰 오토메이션의 FT DataMosaixFT LogixAI는 복잡한 OT 데이터를 비즈니스 가치로 바꾸는 가장 확실한 지름길을 제공합니다.

위너스오토메이션의 엔지니어링 역량과 함께 공장의 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 극대화해 보세요!

📥 발표 자료 다운로드 및 고객 지원 안내

포럼에서 발표된 [자동화 AI 운영 솔루션 제안]의 전체 프레젠테이션 파일(PDF) 다운로드 및 맞춤형 기술 상담은 아래 링크를 이용해 주시기 바랍니다.

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