코드비전, 비전 AI·LLM 결합해 제조현장 지능화 지원

제조업의 인공지능 전환(AX)이 확산하면서 설비와 작업자의 상태를 파악하고, 축적된 제조 지식을 활용해 현장 대응을 지원하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 비전 AI와 대규모언어모델(LLM)을 결합하면 영상으로 파악한 현장 상황을 자연어로 조회하고 필요한 조치 방법까지 안내할 수 있다.

코드비전은 11월 3일 코엑스에서 개막한 AIoT 국제전시회(AIoT Korea Exhibition 2026)에서 제조 데이터와 영상 정보를 통합 분석하는 제조 AI 기술을 소개했다.

코드비전의 시스템은 제조실행시스템(MES)과 연동해 제조 데이터를 확인하고, 카메라에서 수집한 영상 정보도 함께 분석한다. 비전 AI가 영상 속 인원이나 작업 상황 등을 추론하면 LLM이 해당 결과를 바탕으로 사용자의 질문에 답하는 방식이다. 설비 가동 상태와 오류 코드를 확인하고, 장비 매뉴얼이나 작업 지침을 검색해 대응 방법을 안내할 수 있다.

코드비전 관계자는 “가동 중이지 않은 설비가 무엇인지, 작업 중 오류 코드가 발생했을 때 어떻게 조치해야 하는지 등을 확인할 수 있다”며 “설비 매뉴얼이나 장비 기동 매뉴얼을 기반으로 LLM이 정보를 검색하고 답변을 제공한다”고 설명했다.

이상 상황에 대한 후속 조치는 작업자의 확인을 거치는 방식으로 진행된다. PLC와 연동하면 분석 결과를 제어 신호로 전달하는 것도 가능하지만, 현장 안전성을 고려해 알림을 제공하고 관리자가 확인한 뒤 조치하도록 구성하는 데 무게를 두고 있다.

관계자는 “기술적으로는 분석 결과를 트리거로 받아 PLC에 신호를 전달하면 제어할 수 있다”고 전제한 뒤 “현장에서는 사람이 한 번 검토한 뒤 제어하는 것이 안전하다는 인식이 있어 알림을 확인하고 조치하는 방식을 선호한다”고 말했다.

제조 현장의 암묵지를 데이터화하는 작업도 주요 과제다. 매뉴얼로 정리할 수 있는 지식은 LLM과 연계해 신규 작업자에게 전달할 수 있다. 특히 외국인 작업자가 자신의 언어로 작업 방법과 설비 대응 절차를 질의하고 확인할 수 있어 숙련자에게 집중된 지식의 세대교체에도 활용할 수 있다.

그는 암묵지를 “데이터화해야 하는 이유 중 하나는 숙련자의 세대가 끝나면 기술과 노하우를 이어받기 어렵다는 점”이라며 “매뉴얼과 관련 데이터를 정리해 놓으면 신규 작업자도 정보를 조회하고 작업 방식에 대해 질문할 수 있다”고 밝혔다.

하드웨어 적용 범위에 대해 이 관계자는 엔비디아 GPU뿐 아니라 인텔 등 해외 MPU와 큐리오사, 유벨리온, 모빌린트 등 국내 기업의 연산 플랫폼에도 대응이 가능하다는 점을 짚었다.

그는 “제조 현장에 맞춰 모델을 커스터마이징하는 것도 중요하지만, 코드비전이 강조하는 부분은 배포할 수 있는 하드웨어의 범위”라며 “고가의 GPU뿐 아니라 다양한 MPU와 소형 임베디드 환경에서도 모델을 최적화해 현장에서 추론이 이뤄지도록 지원하고 있다”고 말했다.