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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AI에 남의 프롬프트를 그대로 넣어도 같은 결과가 나오지 않는 이유는 공개되지 않은 시행착오에 있습니다
양자컴퓨팅 이론의 석학 스콧 애런슨 교수는 2025년 9월 GPT-5의 도움으로 증명 하나를 끝냈습니다. 그런데 그가 블로그 댓글에 남긴 기록을 보면 AI에게 던진 질문은 9개였고, 쓸 만한 답은 8번째 질문 뒤에야 나왔습니다.
AI는 왜 드문 불량에서 자신 있게 틀리는가공장이 AI의 불량 판정을 쓰기 전에 확인할 4가지
국내 반도체 대기업들이 공장 운영에 AI를 본격적으로 넣겠다는 목표를 내놓았습니다. SK하이닉스는 2030년까지 자율형 팹을 구축하겠다고 밝혔고, 삼성전자는 같은 해까지 전 세계 제조 현장을 AI가 주도하는 공장으로 바꾸겠다고 발표했습니다.
웨이스는 정적 검사와 입력 시험을 통과한 AI 래더의 10% 이상이 가상 공장 시험에서 걸러진다고 예측했고, 관측 결과는 0개였습니다
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.
웨이스의 가상 공장 실험에서 PLC는 15 ms 정지 신호를 10번 중 7번 놓쳤습니다입력을 계산 주기 시작 값으로만 받았을 때
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.
AI 답의 오류, 내 불량 기록으로 10분 안에 잡기 (40분)
오늘은 우리 공장용 「검증 체크표 5문」 1장을 만들고, 앞서 만든 결과물 2개를 그 체크표로 다시 검사합니다. 40분이면 됩니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR 를 만드는 웨이스가 현장에서 자주 듣는 말이 「AI 가 근거까지 댔는데 열어 보니 아니더라」입니다.
생산 일보 한 달치, AI로 라인 손실 3가지 한 장 만들기 (50분)
오늘은 생산 일보 한 달치(예제는 A라인 25일)를 AI 대화 도구에 넣어 계획 대비 실적이 어디서 새는지를 정지 손실·속도 손실·불량 손실 3가지로 나눈 한 장과, 매주 다시 사용할 지시문 파일을 만듭니다. 50분 걸립니다. 4편의 불량, 5편의 정지, 7편의 「가정은 표 밖에」가 오늘 한 장에 모입니다.
재고 120품목, AI로 ABC 표와 발주점 만들기 (45분)
오늘은 재고 현황(예제는 120품목)을 AI 대화 도구에 넣어 금액 기준 ABC 표, 6개월 이상 안 나간 품목 목록, 그리고 A 품목 5개의 발주점 초안을 만듭니다. 45분 걸립니다. 이 연재에서 단가가 들어 있는 첫 데이터라, 오늘은 붙여넣기 전에 단가를 가리는 일부터 시작합니다.
수주·출하 150건, AI로 납기 지연률 표 3장 만들기 (45분)
오늘은 수주·출하 목록(예제는 150행)을 AI 대화 도구에 넣어 지연률 표 3장(품목별·고객구분별·수량별)과 가설 3개, 담당자에게 물을 질문 3개를 만듭니다. 45분 걸립니다. 4편·5편이 「세기」였다면 오늘은 센 결과를 놓고 처음으로 「왜」를 다루는 편입니다. 다만 그 「왜」를 AI 에게 묻지 않습니다.
설비 알람 500건, AI로 정지표 2장 만들기 (45분)
오늘은 설비 알람 목록 한 달치(예제는 500행)를 AI 대화 도구에 넣어 「설비별 정지 횟수·정지 시간 표」와 「시간대별 정지 분포표」 2장을 만듭니다. 45분 걸립니다. 지난 편에서 불량 기록을 셌다면 오늘은 같은 방법으로 「멈춤」을 셉니다. 다른 점은 하나, 이번에는 횟수 옆에 시간이 들어온다는 것입니다.
불량 기록 400행, AI로 상위 3원인 뽑기 (40분)
오늘 만드는 것은 지난달 불량 상위 3원인 표(유형·수량·비율·누적비율) 1장과 그 그래프, 그리고 「AI 값과 엑셀 값이 같았는지」 적은 검증 메모이고, 40분이 걸립니다. 오늘 새로 배우는 것 하나는 피벗입니다 — 엑셀이 대신 세어 주는 표로, 400행짜리 불량 기록을 넣으면 불량 유형별 합계를 클릭 몇 번에 냅니다.
베테랑 반장 인터뷰 15분, AI로 작업표준서 초안 만들기 (60분)
오늘 만드는 것은 공정 1개의 작업표준서 초안(순서·급소·확인 포인트·이상 시 조치 4열) 1장과, 베테랑이 빨간펜으로 고친 판, 그리고 신입 1명이 그 판을 읽고 해 본 결과 메모이고, 60분이 걸립니다(인터뷰 15분, 초안 15분, 검토 2번 30분).
아침 회의 녹음 10분, AI로 조치 목록 3표 만들기 (30분)
오늘 만드는 것은 회의 조치 목록 서식 1장과, 실제 아침 회의 1건을 그 서식에 옮긴 적용본 1장이고, 30분이 걸립니다. 서식은 표 3개입니다 — 결정된 것, 하기로 한 것(내용·담당·기한·확인 방법), 논의만 하고 결정 안 된 것. 오늘 새로 배우는 것 하나는 결정과 논의를 나누는 것입니다.
손으로 쓴 생산 일보 5일치, AI로 엑셀 표 만들기 (45분)
오늘 만드는 것은 2가지입니다. 공장 설명 카드 1장과, 손으로 쓴 지난주 일보 5일치를 옮긴 엑셀 표 1장이고, 45분이 걸립니다(카드 15분, 옮기고 대조하기 30분). 오늘 새로 배우는 것 하나는 공장 설명 카드입니다 — 우리 공장이 무엇을 만들고 설비와 불량을 현장에서 뭐라고 부르는지 적은 A4 반 장으로, 이…
AI에게 설비를 맡기려면, 틀린 명령이 나가기 전에 멈출 수 있어야 합니다
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.」
같은 데이터로 지식그래프를 두 번 만들면, 다른 그래프가 나옵니다
지식그래프를 쓰는 검색 증강 생성(Graph RAG)을 붙이려고 할 때, 대부분의 안내는 이렇게 시작합니다. 문서를 언어 모델에 넣고 개체와 관계를 뽑아 그래프를 만들라는 것입니다.
저희 진단 도구에 "채우지 않을 자유"를 넣었습니다
저희는 공장의 현황을 항목별로 매기는 진단 도구를 만듭니다. 값은 담당자에게 묻는 대신 회의 기록과 기존 자료로 자동으로 채워집니다.
AI가 채운 값은 왜 늘 실제보다 좋게 나올까요
저희는 공장에서 쓰는 소프트웨어와 현황 진단 도구를 만듭니다. 이 도구는 한 공장의 데이터·설비·공정 관리 수준을 항목별로 매기는데, 그 값을 담당자에게 일일이 묻지 않고 회의 기록과 기존 자료로 자동으로 채웁니다.
테스트가 전부 초록인데 왜 사용자가 먼저 발견했을까
전에 저희는 이 블로그에 합의는 검증이 아니다라고 썼습니다. 같은 모델을 쓰는 에이전트 스무 개는 같은 오류에 만장일치로 동의하므로, 검증은 언제나 시스템 밖의 증거가 한다는 이야기였습니다.
