무엇이 달라지나
같은 설비 알람, 두 가지 대응
시스템만 있을 때
사람이 데이터를 찾아다닙니다
- 설비가 멈추고 작업자가 보고해야 반장이 알게 됨
- 계획 담당자가 계획표를 뒤져 작업 지시를 손으로 옮김
- 품질 엔지니어가 나중에 기록을 확인해 영향 로트를 찾음
- 아침 회의에서 어제 보고서를 되짚음
AI 에이전트가 있을 때
데이터가 사람을 찾아옵니다
- 이상 진동이 감지되면 설비가 멈추기 전에 알람
- 계획 담당자는 납기 영향이 담긴 재계획 제안을 받음
- 영향 가능성이 있는 로트가 이미 정리되어 보류 결정을 기다림
- 회의 시간은 다음에 무엇을 할지 결정하는 데 사용
에이전트
모든 에이전트는 업무 제품 안에서 일합니다
에이전트는 플랫폼의 실제 업무 데이터를 읽고 제품 자체의 업무 기능을 호출하므로, 제안한 내용을 실제로 실행할 수 있습니다.
공정 에이전트
BOM, 공정 경로, 기존 문서를 바탕으로 작업 표준서 초안을 만들고, 설계 변경이 배포되면 영향을 받는 재공과 재고를 정리합니다.
이 변경으로 영향을 받는 진행 중 주문은?
설계에서 제조까지 →스케줄링 에이전트
긴급 주문, 자재 부족, 설비 정지가 발생하면 계획을 다시 세우고, 각 방안이 납기와 진행 중인 주문에 미치는 영향을 보여 줍니다.
이 긴급 주문을 끼워 넣으면 어떤 주문이 늦어지나요?
고급 스케줄링(APS) →품질 에이전트
수입부터 출하까지 모든 검사를 지켜보고, 이상이 생기면 사람·설비·자재·방법·환경 관점에서 자동으로 연결해 추적 경로를 제시합니다.
이 불량품 뒤에 있는 설비와 자재 로트는 무엇인가요?
품질 관리·추적성 →실험실 에이전트
시험 방법과 담당자 자격에 따라 시험을 배정하고, 원시 데이터를 자동으로 검토하며, 규격 이탈이나 이상 추세가 보이면 조사를 시작하고 보고서 초안을 작성합니다.
이번 시료 중 다시 확인해야 할 결과는?
실험실 정보 관리 →설비 에이전트
실시간 설비 데이터에서 마모 추세를 포착하고, 고장 전에 점검·보전 작업 지시를 생성합니다.
이번 주에 고장 날 가능성이 가장 높은 설비는?
설비 보전 →에너지 에이전트
공회전, 누설, 원단위 이상을 찾아내고, 피크 시간대를 피한 운전을 제안하며, 에너지·탄소 보고서를 자동으로 만듭니다.
지난달 제품당 에너지를 가장 많이 쓴 라인은?
에너지 관리 →창고 에이전트
생산 속도에 맞춰 라인에 자재를 공급하고, 결품과 장기 재고를 미리 알려 줍니다. 재고는 줄이고 라인은 멈추지 않습니다.
내일 주문에 필요한 자재는 모두 준비됐나요?
창고·자재 관리 →구매 에이전트
수요를 바탕으로 구매 제안을 만들고, 과거 가격과 공급업체 성과를 비교하며, 늦어질 수 있는 납품을 미리 경고합니다.
다음 주에 도착하지 못할 수 있는 발주는?
공급업체 협업 →물류 에이전트
물량과 경로에 따라 적재와 운송사를 추천하고, 지연이 생기면 도착 예정 시간을 다시 계산해 고객과 영업에 알립니다.
이 출하 건들을 어떻게 합적하면 가장 저렴할까요?
운송 관리 →영업 에이전트
수주 전에 생산 능력과 재고를 반영해 약속 가능한 납기를 제시하고, 후속 관리가 필요한 영업 기회와 곧 연체될 수금을 알려 줍니다.
이 고객이 2,000개를 원하는데, 가장 빨리 언제 납품할 수 있나요?
고객 관계 관리 →서비스 에이전트
고장 설명과 설비 이력으로 가능한 원인을 판단하고, 기술과 거리에 따라 엔지니어를 배정하며, 필요한 부품을 미리 준비합니다.
이 수리 요청, 누구를 어떤 부품과 함께 보낼까요?
현장 서비스 관리 →재무 에이전트
업무 전표로 분개를 자동 생성하고, 월말에 자동으로 대사해 전표와 장부의 차이 및 이상 분개를 찾아냅니다.
이번 달 출하와 맞지 않는 매출채권은?
재무 →데이터 Q&A
모든 제품을 아울러 생산량·수율·OEE·납기·재고·이익을 평소 말로 물어보고, IT 부서를 기다리지 않고 보고서와 대시보드를 받아 볼 수 있습니다.
지난주 3번 라인의 직행률은?
데모 예약 →작동 방식
감지·추론·제안 — 결정은 사람이
에이전트는 몰래 생산을 바꾸지 않습니다. 모든 단계에 근거가 있고 모든 실행에는 승인이 필요합니다.
- 01 감지
무슨 일이 일어나는지 보기
설비 데이터·작업 지시 진척·검사 결과·재고 이동이 모두 같은 플랫폼에서 옵니다.
- 02 추론
점과 점을 잇기
에이전트는 이력과 공정 지식을 결합해 원인과 영향을 밝히고 근거를 보여 줍니다.
- 03 제안
실행 가능한 조치 제안
제안은 시스템의 작업과 바로 연결됩니다: 작업 지시 재배정, 검사 생성, 보충 발행 등.
- 04 승인
최종 결정은 사람이
제안은 알맞은 담당자에게 전달되고 승인 후에만 실행됩니다. 모든 것이 기록됩니다.
통제
경계가 분명하기에 믿고 맡길 수 있습니다
권한
플랫폼의 권한 모델이 그대로 적용
- 에이전트는 현재 사용자가 볼 수 있는 데이터만 봄
- 해당 역할에 이미 허용된 작업만 시작할 수 있음
- 중요한 작업은 실행 전에 사람의 승인이 필요
기반
좋은 에이전트는 좋은 데이터에서 시작합니다
Aiiiss ONE의 모든 제품은 하나의 기준정보를 공유하고, 설비 데이터는 저장 전에 정제됩니다. 에이전트는 여러 시스템을 짜 맞추지 않고도 공장 전체의 일관된 모습을 봅니다.
자주 묻는 질문
AI 에이전트에 대해
Aiiiss AI 에이전트는 무엇을 할 수 있나요?
현재 13개 에이전트가 모든 업무 영역을 다룹니다. 연구개발·생산(공정, 스케줄링), 품질·시험(품질, 실험실), 설비·에너지(설비, 에너지), 공급망·물류(창고, 구매, 물류), 고객·서비스(영업, 서비스), 경영·재무(재무), 그리고 모든 제품을 아우르는 데이터 Q&A(생산량·수율·납기·재고·이익을 평소 말로 질문)입니다.
에이전트가 스스로 생산을 바꾸나요?
아니요. 에이전트는 제안과 근거 제시만 합니다. 중요한 작업은 담당자에게 전달되어 승인 후에만 실행되며, 모든 것이 기록됩니다.
에이전트를 쓰려면 모든 제품이 필요한가요?
아니요. 각 에이전트는 해당 제품을 바탕으로 합니다. 예를 들어 스케줄링 에이전트는 APS와 MES 데이터를 사용합니다. 보유한 제품에 따라 쓸 수 있는 에이전트가 정해집니다.
데이터는 어떻게 보호되나요?
에이전트는 플랫폼의 권한 모델을 따르며 현재 사용자가 볼 수 있는 데이터에만 접근합니다. 플랫폼의 암호화, 감사 추적, 백업도 함께 적용됩니다. 시스템·데이터 보안