웨이스 시험 설비에서 AI 모델은 설비가 멈춘 원인을 단순한 규칙보다 적게 맞혔습니다
설비가 멈추면 PLC는 고장 코드 하나를 화면에 띄웁니다. 그런데 같은 코드 뒤에 원인이 여럿일 수 있습니다. 작업자는 그 자리에서 무엇부터 확인할지 정해야 하고, 요즘은 이 일을 AI에게 맡기자는 이야기가 많습니다.
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설비가 멈추면 PLC는 고장 코드 하나를 화면에 띄웁니다. 그런데 같은 코드 뒤에 원인이 여럿일 수 있습니다. 작업자는 그 자리에서 무엇부터 확인할지 정해야 하고, 요즘은 이 일을 AI에게 맡기자는 이야기가 많습니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 10월 2일 기술보고서 TR-2026-04를 공개했습니다. AI 세 가지에게 사양서만 주고 PLC 래더(설비를 움직이는 제어 프로그램)를 짜게 한 뒤, 세 단계로 시험한 실험입니다.
로봇 시뮬레이터가 실행 전 점검에서 미리 계산하는 것은 공구 끝이 지나가는 선이 아닙니다. 시뮬레이터는 그 선을 따라갈 때 관절 6개가 시각마다 어떤 값과 어떤 속도를 내는지를 계산합니다. 화면에서 공구 끝이 목표점에 닿는 것만 보고 실행하면, 관절이 교시한 값과 다른 자세로 끝나는 동작이나 한 관절이 속도 한계를 몇…
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 두 번째 기술보고서 TR-2026-02를 공개했습니다. PLC와 가상 공장을 연결하는 방식 하나만 바꾸고 나머지를 모두 같게 둔 실험입니다. 816회를 실행했고, PLC 프로그램 3개의 합격·불합격 판정은 두 방식에서 하나도 바뀌지 않았습니다.
가상 시운전에서 PLC 프로그램이 합격했다고 해서 실제 라인에서도 같은 시점에 같은 동작을 한다는 보장은 없습니다. 합격·불합격 판정은 같아도 그 안에서 모터가 켜지는 시점이나 짧은 정지 신호의 처리가 달라질 수 있기 때문입니다. 이 차이는 PLC와 컴퓨터 속 공장을 연결한 방식에서 생깁니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 AI가 인지·판단·실행의 순환으로 운영하는 공장을 목표로 합니다. 이 순환의 마지막에서 AI의 판단은 PLC로 가는 명령이 됩니다. 웨이스는 이 명령이 실제 설비에 닿기 전에, 같은 래더와 같은 스캔으로 움직이는 가상 공장에서 먼저 실행해 보려 합니다.
10 ms 스캔 6,000번, 상자 60개, 안전 사건 0건. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 PLC 래더와 3D 설비 모형을 같은 스캔으로 맞물려 움직이는 가상 공장에서 포장 셀을 60초 동안 한 번 실행한 결과입니다.
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 가려는 곳은 스스로 판단하고 멈추지 않는 공장입니다. 한국은행 조사국 서동현·오삼일·윤종원 연구진이 2025년 5~6월 취업자 5,512명을 조사해 분석한 결과(BOK 이슈노트 제2026-12호, 2026년 6월)를 보면, 생성형 AI를 쓰는 사람은 주당 약…
AI나 MES가 PLC에 직접 명령을 쓰는 공장에서는, 틀린 명령이 설비에 닿기 전에 한 번 막아 주는 장치가 필요합니다. 그 장치는 그 공장 PLC 프로그램을 그대로 옮겨 둔 검증용 프로그램에서 명령을 먼저 실행해 보고, 지켜야 할 조건이 깨지면 명령을 보내지 않습니다.
공장에 AI를 넣는 이야기는 대개 「무엇을 더 잘 판단하는가」로 흘러갑니다. 정확도가 몇 퍼센트인지, 어떤 모델을 쓰는지가 먼저 오갑니다. 그런데 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 설비 제어까지 이야기가 닿은 자리에서 먼저 듣는 질문은 다릅니다. 「그 판단이 틀리면 무엇이 막습니까.」
저희는 공장을 짓거나 바꾸기 전에 컴퓨터 안에서 먼저 돌려 보는 가상공장 소프트웨어를 만들고 있습니다. 지난 글에서는 왜 만드는지를 적었는데, 이번 글은 그 반대쪽에 있는 이야기입니다.