[AI 에이전트 3편] 아하랩스가 제안하는 산업용 AI 에이전트 구축
Chloe Woo | Content Strategist
산업 현장에서 AI 에이전트는 점차 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 AI 에이전트를 성공적으로 설계하고 구축하려면, 단순히 AI 모델을 도입하는 것만 생각해서는 안 됩니다. 데이터 수집과 정제, 모델 설계, 지속적인 운영 및 유지보수에 이르기까지 전 과정을 세심하게 관리해야 하죠.
아하랩스는 산업용 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 모든 단계에서 강력한 솔루션과 차별화된 전문성을 제공합니다.
LLM(Large Language Model) 기반의 강력한 기술력과 산업 데이터 처리 경험을 결합하여 고객에게 최적화된 산업용 AI 에이전트를 제공합니다. 데이터 수집부터 AI 모델 설계, 실시간 모니터링, 코드 작성 자동화, 그리고 상담 챗봇까지 완벽한 생태계를 제공하죠.
특히 엣지 디바이스 데이터 수집, 고품질 데이터 정제, 맞춤형 AI 모델 설계와 같은 기술적 역량과 풍부한 경험은 아하랩스만의 독보적인 강점입니다. 아하랩스가 제공하는 솔루션과 산업용 AI 에이전트를 구축하는 과정을 단계별로 자세히 살펴보세요.
1. 목표 설정 및 요구 사항 분석
AI 에이전트를 구축하기 위한 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하고, 고객의 요구를 심층적으로 분석하는 것입니다.
아하랩스는 다양한 성공 사례와 풍부한 경험을 바탕으로, 고객이 해결하려는 문제를 빠르게 정의하고, 이를 기반으로 한 최적의 해결 방안을 제시합니다.
아하랩스의 접근 방식
1) 목표 설정
- 고객이 무엇을 개선하거나 해결하고자 하는지 명확히 정의
- 예: 제조 공정의 품질 개선, 고장 예측을 통한 유지보수 비용 절감
2) 요구 사항 분석
- 고객의 산업 환경, 데이터 인프라, 기존 시스템을 종합적으로 평가
- 예: ERP, MES와 같은 외부 시스템과의 통합 여부, 엣지 데이터 활용 가능성
2. 데이터 수집 및 준비
AI 에이전트의 성능은 “데이터의 품질”에 따라 크게 좌우됩니다. 아하랩스는 엣지 디바이스 데이터와 외부 데이터베이스(ERP, MES) 를 원활하게 통합하고, 이를 정제하여 고품질 데이터셋을 만듭니다.
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1) 다양한 데이터 소스 통합
- 엣지 데이터: 소음, 진동, 압력, 온도, 전압, 전류 등 시계열/태블로 데이터 및 이미지/영상 데이터
- 외부 DB: MES, ERP, CRM 등의 CSV, Word, PPT, Excel 등
2) LLM 기반의 자동 데이터 변환 및 정제
- 엣지 데이터와 외부 데이터를 자동으로 정리하고 형식을 변환하여 AI 모델 학습에 최적화된 고품질 데이터셋 생성
- LLM 기반 노코드 솔루션으로, 데이터를 수집해서 정제하고 각종 이벤트를 트리거링하는 등 데이터 파이프라인을 설계할 때 자연어 기반으로 확장 가능
- 실시간 원격 모니터링
- 맞춤형 대시보드를 통해 설비 상태를 언제 어디서나 실시간으로 확인
- 상담 챗봇 예시: LLM을 기반으로 설비 데이터 관련 질문에 실시간으로 답변
작업자: “설비의 전압 데이터 상태를 분석해줘.”
AI 에이전트: “현재 설비 B의 전압은 기준치보다 10% 높습니다. 과거 데이터를 기반으로 이 상태가 5시간 이상 지속되면 부품 교체가 필요합니다.”
📌 ‘AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우’ 아티클을 더 읽어보세요.
3) 데이터 통합
- 데이터를 상위 서버로 전송
- 기존 인프라에 손쉽게 통합
4) 하드웨어와의 통합
- 필요한 경우 다양한 센서 및 광학 장비 등 하드웨어 솔루션까지 컨설팅하여 고객의 요구를 완벽히 충족합니다.
산업용 AI 기업 중에서도 엣지 데이터 수집, 정제, 저장, 전송, 원격 모니터링까지 통합적으로 수행할 수 있는 기업은 없습니다. 아하랩스는 기 보유한 솔루션을 활용해 이와 같은 전 과정을 완벽히 지원하며, 고객의 데이터 인프라를 최적화합니다.
아하랩스의 산업 빅데이터 통합 솔루션과 산업용 AI Ops 플랫폼 연동 개략도입니다. Image Credit: AHHA Labs
3. AI 모델 설계 및 개발
아하랩스는 고객의 요구에 맞는 맞춤형 AI 모델을 설계하고, 산업 환경에 최적화된 솔루션을 제공합니다. 단순한 AI 모델 설계를 넘어, 고객의 데이터를 기반으로 학습하여 최적의 결과를 도출할 수 있는 고성능 모델을 개발합니다.
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1) 노코드 기반 솔루션
- 코딩 없이 드래그 앤 드롭 만으로 AI 모델을 설계하고 배포, 운영할 수 있는 솔루션 보유
2) 비전 검사
- 제조 공정에서 불량 검출의 정확도를 극대화
- 미검율 0% 유지: 모든 불량을 완벽히 검출
- 비지도 학습(Anomaly Detection): 도입 시간을 3개월에서 2주로 단축
3) 실시간 이상 감지
- 각종 산업 데이터를 바탕으로 정상 패턴과 다른 비정상 패턴을 감지
- 예시: “설비 이상 알람” 발생
“최근 3개월 내 동일 결함 발생한 날짜 리스트 띄워줘” => “문제의 종류와 발생 원인이 무엇인지 알려줘” => “필요한 조치 알려줘”
4) 예지 보전
- 설비 데이터를 기반으로 고장 가능성을 예측
- 설비 부품 교체 시점을 자동으로 추천하여 유지보수 비용 절감
5) 고급 분석
- 설비 데이터, 시계열 데이터, 이벤트 로그, 불량 데이터 등을 결합하여 복합적인 공정 분석 수행
- RAG(Relevance-Augmented Generation)를 활용해 과거 데이터를 기반으로 실시간 해결책 제공
- 예시: “&&&.csv 데이터셋으로 생산수량 합계 등 기초 통계를 내줘”
“월별 생산량과 불량품 발생 추이는 어때?”
“거래처별 공급 수량과 매출을 분석해줘.”
“창고별 출하 수량과 품목을 알려주고, 월별 수량 등락 추이를 분석해줘.”
4. 테스트 및 최적화
아하랩스는 AI 모델이 설계된 후, 이를 실제 환경에서 테스트하여 정확도를 높이고 지속적으로 최적화합니다.
- 실제 데이터 적용: AI 모델을 고객 환경에서 작동시켜 실질적인 성능을 평가
- 데이터 기반 개선: 테스트 결과를 바탕으로 AI 모델을 개선하여 과검율 및 오차율 최소화
- 운영 환경 통합: AI 모델을 기존 시스템과 통합하여 원활히 작동하도록 조정
📌 모델을 최적화하려면 성능 평가 결과를 제대로 해석하고 문제점을 진단할 수 있어야 합니다. AI 모델의 학습 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 더 자세히 알아보세요.
5. 운영 및 유지보수
AI 에이전트는 도입 후에도 지속적으로 학습하고 환경 변화에 적응해야 합니다. 아하랩스는 실시간 데이터 반영, 성능 모니터링, 업데이트를 통해 AI 에이전트가 최상의 상태를 유지하도록 지원합니다.
- 지속적 학습: 새로운 데이터 반영 및 모델 재학습
- 고객 피드백 반영: 고객의 요구 변화에 따라 AI 에이전트 업데이트
- 정기 유지보수: 설비와 AI 시스템 간의 통합 상태 점검
아하랩스와 함께 미래를 설계하세요
아하랩스는 산업용 AI 에이전트 구축에 필요한 모든 기술과 경험을 보유한 Zero-to AI Success 제공 기업입니다. 고객의 요구 사항을 철저히 분석하고, 데이터 수집부터 AI 모델 설계, 운영 및 유지보수까지 전 과정을 통합적으로 지원합니다.
아하랩스와 함께라면, 효율적인 생산 환경, 비용 절감, 경쟁력 강화라는 목표를 실현할 수 있습니다. 지금 아하랩스와 협력하여 미래를 혁신하는 여정을 시작하세요.
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