제조 AI 에이전트 도입: ERP와 MES는 그대로 두고 시작하는 중소 제조 기업의 3단계

AI가 생산계획을 제안하는 공장들

서울신문은 11월 3일 AI가 생산계획을 세우고 공장 운영 판단을 돕는 자율공장 사례를 정리했습니다. 기사에 나온 사례는 아래와 같습니다.

눈여겨볼 대목은 지멘스의 일하는 방식입니다. AI 에이전트가 대안을 만들어 내놓으면 담당자가 예상 효과와 위험을 검토하고 실행 여부를 정합니다. AI가 공장을 혼자 운영하는 구조가 아니라, 사람이 결정하기 좋게 준비하는 구조입니다.

사무 쪽에서도 같은 흐름이 보입니다. SK텔레콤은 11월 3일 올해 사내에서 업무용 AI 에이전트가 5천 개 넘게 만들어졌고, 8월부터 10월까지 열린 사내 경연에 173건이 출품됐다고 밝혔습니다. 회사는 「1인 1에이전트」를 추진하고 있습니다.

중소 제조 기업이 막히는 지점

• 디지털 트윈과 로봇까지 한 번에 갖추기에는 비용과 시간이 큽니다.
• 자료가 ERP, MES, 엑셀, 메일에 흩어져 있습니다.
• 지금 쓰는 ERP와 MES를 새로 바꾸는 부담이 큽니다.
• 회사 자료를 외부에 맡기기 어렵고, 현장 담당자는 새 도구를 배울 시간이 부족합니다.

ERP와 MES 위에 AI 에이전트를 더한다는 것

기존 시스템은 그대로 두고, AI 에이전트가 그 위에서 데이터를 읽고 정리하며 필요한 입력과 알림을 맡는 방식입니다. 시스템을 바꾸는 대신 사람이 하던 확인과 정리를 AI가 덜어 줍니다.

중소 제조 기업의 AI 에이전트 도입 3단계

1단계. 흩어진 자료를 하나의 지식으로

보고서, 규정, 거래처 메일, 시스템 데이터를 AI가 함께 볼 수 있게 연결합니다. 자료가 연결돼야 AI가 회사 사정에 맞는 초안과 분석을 낼 수 있습니다.

2단계. ERP와 MES는 그대로, AI 에이전트를 위에

시스템을 바꾸지 않고, AI 에이전트가 데이터를 조회하고 입력과 알림을 준비합니다. 결과가 남는 입력은 담당자가 승인한 뒤 반영합니다.

3단계. AI가 제안하고 사람이 결정

지멘스 사례처럼 판단의 마지막은 담당자에게 남깁니다. 담당자가 정한 내용은 AI 에이전트가 이어받아 문서와 메일을 준비합니다.

도입하기 전에 확인할 것

• 회사 자료가 어디에서, 어떤 방식으로 처리되는지
• 회사, 팀, 사용자 단위로 자료와 권한이 나뉘는지
• 외부로 내보내기 어려운 자료를 위해 사내 서버 구축과 폐쇄망 운영이 가능한지
• AI가 만든 결과물의 권리가 회사에 있는지

제조 기업용 ez2AI

ez2AI는 자체 신경망 기반 AI 비서, AI 에이전트입니다. 내 자료를 이해하고, 내 PC에서 일합니다. 직원마다 자기 PC에서 일하는 AI 에이전트를 두고, 지금 쓰는 ERP와 MES는 그대로 둔 채 자료 조회, 문서 초안, 알림을 맡깁니다. 자료와 권한은 회사, 팀, 사용자 단위로 나누며, 결정과 결과가 남는 일은 담당자가 승인합니다. 제2회 제조AI 솔루션 공모전 스타트업 트랙에서 대상을 받았습니다.

작업 파일, 대화, 기억은 직원 PC에 저장됩니다. 원본 파일은 전송하지 않고 추론에만 필요한 내용을 씁니다. 사내 구축형으로 폐쇄망에 구축하면 외부 전송이 없습니다.