제조 AI 도입, 루넥시오는 이렇게 시작합니다

제조 현장에 AI 도입을 검토하는 분들이 처음 묻는 질문은 대개 비슷합니다. 지금 쓰는 시스템을 바꿔야 하는지, 데이터가 회사 밖으로 나가는지, 얼마나 걸리는지. 루넥시오가 도입을 진행하는 순서와 함께 답을 정리했습니다.

도입은 네 단계로 진행합니다

각 단계는 산출물로 마무리하고, 다음 단계로 갈지는 그 결과를 보고 함께 정합니다.

1. 초기 협의: 적용할 공정과 데이터 현황, 검토 범위를 정의합니다.
2. 데이터·시스템 진단: 보유 데이터를 어디까지 활용할 수 있는지, 기존 시스템과 어느 범위까지 연동할지 진단합니다. 진단 결과 요약을 드립니다.
3. 검증(PoC): 사전에 합의한 지표로 성능을 검증하고 검증 결과 보고서를 드립니다.
4. 단계적 구축: 현장 적용, 기존 시스템 연동, 운영 이관 순서로 범위를 넓힙니다.

PoC 단계의 지표는 과제에 따라 다릅니다. 예를 들어 비전 검사는 미검률과 과검률, 판정 재현성을 보고, 시계열 예측은 MAE나 방향성 정확도처럼 실제값과 비교할 수 있는 지표를 씁니다.

자주 받는 질문

지금 쓰는 시스템은 어떻게 되나요?

MES와 ERP, CAD/CAE 같은 기존 시스템은 그대로 유지합니다. 루넥시오 솔루션은 API 연동과 데이터 정규화로 현행 시스템 위에서 동작하도록 붙입니다. 시뮬레이션 자동화 AI인 Janus AI도 기존 CAE 검증 과정을 보완하는 역할로 씁니다.

데이터 보안은 어떻게 하나요?

고객사 내부망 운영과 On-Premise 구축 옵션을 제공합니다. 핵심 데이터를 외부로 보낼지, 보안 요건을 어디까지 둘지는 초기 협의 단계에서 함께 정합니다. 사출기 안에서 동작하는 Proteus AI처럼 클라우드를 거치지 않고 장비 옆에서 판단하는 구성도 가능합니다.

기간은 얼마나 걸리나요?

공정 특성과 데이터 상태에 따라 달라집니다. 그래서 데이터·시스템 진단 결과를 기준으로 단계별 일정을 함께 정합니다.

데이터가 많지 않아도 시작할 수 있나요?

루넥시오는 공정의 물리 원리와 도메인 지식을 모델에 먼저 반영합니다. 데이터가 충분히 쌓이기 전인 초기 단계에서도 판단 근거를 낼 수 있도록 설계한 이유입니다. Janus AI는 신규 설계가 들어올 때마다 대규모 재학습을 반복하는 대신 과거 사례 검색과 조건별 보정으로 초기 예측을 하고, Vision AI는 정상 이미지를 중심으로 기준 패턴을 학습해 불량 샘플이 적은 라인에서도 시작합니다.

문의 전에 정리해 두면 좋은 것

도입 문의 양식에 아래 내용을 적어 주시면 첫 협의가 훨씬 빨라집니다.

• 대상 공정과 산업 분야
• 보유 데이터 유형: CAD·CAE·2D 도면, 공정·센서 시계열, 이미지·검사 데이터, 문서·기준정보, MES·ERP 데이터, 시장·수요 데이터 등
• 지금 겪고 있는 문제와 희망 일정

보내 주신 내용을 바탕으로 비슷한 적용 사례를 참고해 접근 방식을 제안드립니다.