ITIV AI Tech Blog | 2.5D·3D Vision Series — 6회차. 아이티브 CAM·AI 가이던스·AI 에이전트로 완성하는 공장 자동화
6 회 | 아이티브 CAM ·AI 가이던스 ·AI 에이전트로 완성하는 공장 자동화
좋은 하드웨어가 정확한 검사의 출발점이라면, 좋은 AI 솔루션 선택은 공장 자동화의 완성 조건입니다.
그림 1. 하드웨어를 넘어 AI 솔루션으로 완성되는 공장 자동화
3초 요약
- 카메라는 AI 검사의 기반 데이터를 생성 / 2D·2.5D·3D 카메라로 결함, 표면, 높이·형상 정보를 취득
- 아이티브 AI 는 데이터를 판단과 예측으로 전환 / ITIV CAM 은 품질을 검사하고, AI Guidance 는 과거와 현재의 공정 데이터를 바탕으로 미래 결과를 추론
- AI Agent 는 현장 운영과 의사결정을 지원 / AI Guidance 와 LLM 을 결합해 자연어로 정보를 제공하고, 비숙련자도 숙련자처럼 최적의 조업 판단을 할 수 있도록 지원
카메라 선택은 시작이고, SW 솔루션 선택이 자동화를 완성합니다
앞선 회차에서 2.5D 카메라는 표면 결함을 더 잘 보이게 만들고, 3D 카메라는 높이와 형상을 수치로 측정한다는 점을 설명했습니다. 하지만 좋은 데이터가 있다고 해서 자동화 시스템이 바로 완성되지는 않습니다.
카메라는 데이터를 만들고, SW 솔루션은 그 데이터를 판단 가능한 결과와 실행 가능한 명령으로 바꿉니다. 따라서 고객은 하드웨어 사양뿐 아니라 데이터 분석, AI 판정, 현장 실행, 운영 관리까지 연결하는 SW 역량을 함께 봐야 합니다.
그림 2. 하드웨어 선택만큼 SW 솔루션 선택이 중요한 이유
아이티브 AI 3 대 솔루션 구조
아이티브 AI 의 공장 자동화 접근은 개별 기능의 나열이 아니라, 데이터가 판단과 운영 지식으로 이어지는 흐름입니다. 아이티브 CAM 은 검사 데이터를 분석하고, AI 가이던스는 과거와 현재의 공정 데이터를 활용해 미래 결과를 추론하며, AI 에이전트는 AI 가이던스와 LLM 기술을 결합해 사용자와 능동적으로 소통합니다.
그림 3. 아이티브 AI 3 대 솔루션 구조
아이티브 CAM: 검사 데이터를 AI 판정 결과로 변환
아이티브 CAM 은 영상·센서·공정 데이터를 연결해 현장의 상태를 실시간으로 파악하고, 이상 징후를 더 빠르게 감지하는 제조현장 특화 센서 솔루션입니다. 단순한 이미지 표시 SW 가 아니라 정량적 데이터 생성, 설비 상태 모니터링, AI 기반 현장 상태 가시화를 담당합니다.
- 입력: 2D 이미지, 2.5D 채널 이미지, 3D Height Map, Point Cloud, 공정 센서 데이터
- 처리: ROI 설정, 채널 선택, 전처리, AI 검출·분류·세그멘테이션, 룰 기반 판정
- 출력: OK/NG, 결함 위치, 결함 유형, 수치 편차, 검사 이력, 품질 리포트
- 가치: 검사 기준 표준화, 작업자 편차 감소, 품질 데이터 축적, 공정 피드백 기반 확보
그림 4. 아이티브 CAM 의 Sense-Understand-Respond 구조
AI 가이던스: 과거·현재 공정 데이터로 미래 결과를 추론
AI 가이던스는 단순히 판정 결과를 보여주는 안내 SW 가 아닙니다. 축적된 과거 공정 데이터와 현재의 설비 상태, 검사 결과, 품질 조건을 함께 분석해 향후 품질 결과와 이상 가능성을 추론하는 예측형 의사결정 지원 솔루션입니다.
즉, AI 가이던스는 현재 상황에서 어떤 조건이 최적의 결과를 만들 수 있는지 제안하고, 작업자와 설비 운영자가 항상 최적·최상의 결과에 가까운 판단을 할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 현장 대응의 편차를 줄이고, 숙련도에 따른 품질 차이를 낮추며, 공정 운영을 표준화할 수 있습니다.
그림 5. AI 가이던스가 과거·현재 공정 데이터로 미래 결과를 추론하는 방식
AI 에이전트: AI 가이던스와 LLM 이 결합된 능동형 현장 파트너
AI 에이전트는 AI 가이던스 솔루션과 LLM 기술이 결합된 능동형 시스템입니다. 단순 조회나 리포트 확인에 머무르는 패시브한 시스템이 아니라, 사용자와 적극적으로 소통하면서 현재 상황을 설명하고 필요한 조치, 판단 근거, 관련 이력을 제안합니다.
AI 에이전트의 핵심 가치는 작업 효율성과 효과성을 동시에 높이는 데 있습니다. 저숙련자도 AI 에이전트를 활용하면 고숙련자의 판단 방식에 가까운 의사결정을 수행할 수 있고, 복잡한 메뉴 탐색 없이도 불량 유형, 발생 추세, 설비 상태, 점검 이력, 개선 포인트를 대화형으로 확인할 수 있습니다. 이 단계에서 검사 시스템은 운영 지식을 축적하고 현장 역량을 보완하는 지능형 파트너로 발전합니다.
그림 6. AI 에이전트가 AI 가이던스와 LLM 을 결합해 작업 효율성을 높이는 방식
자동차 QC/QA 에서의 적용 흐름
자동차 QC/QA 에서는 검사 항목마다 필요한 데이터와 자동화 동작이 다릅니다. 커넥터 핀은 높이와 위치 편차를 기준으로 재검·배출·조립 보정이 필요하고, EV 배터리 용접은 결함 위치와 형상 측정값을 기반으로 라인 알람과 이력 저장이 필요합니다.
아이티브 AI 솔루션은 검사 데이터를 보여주는 데서 끝나지 않고, 아이티브 CAM 의 판정, AI 가이던스의 예측·최적 조건 제안, AI 에이전트의 능동형 운영 지원까지 연결해 실제 공정 개선과 자동화 운영으로 확장합니다.
그림 7. 자동차 QC/QA 에서 아이티브 AI 솔루션이 연결하는 것
도입 전에는 하드웨어 조건과 SW 자동화 조건을 함께 봐야 합니다
자동화 시스템 도입 전에는 카메라 스펙뿐 아니라 검사 목표, 데이터 형태, 속도와 정밀도, 연동 대상, 운영 방법, SW 확장성을 함께 검토해야 합니다. 이 조건이 정리되어야 PoC 범위와 투자 규모를 줄일 수 있습니다.
- 검사 목표: 무엇을 불량으로 볼 것인지, 어떤 수치를 관리할 것인지 정의
- 데이터 형태: 2D, 2.5D, 3D 중 AI 판정에 필요한 입력값 결정
- 현장 조건: Tact Time, FOV, 조명, 설치 공간, 허용 오차 검토
- SW 연동: PLC, 설비, MES, DB, 알람, 리포트 자동화 범위 정의
- 운영 확장: 아이티브 CAM 에서 AI 가이던스, AI 에이전트까지 확장 가능성 고려
그림 8. 도입 전 점검해야 할 체크리스트
마무리: 아이티브 AI 와 함께하면 검사부터 운영까지 연결됩니다
2.5D 와 3D 카메라는 좋은 검사 데이터를 만듭니다. 하지만 공장 자동화의 성과는 그 데이터를 어떻게 판단하고, 어떤 조건이 미래의 최적 결과로 이어질지 추론하며, 어떻게 운영 지식으로 축적하느냐에 따라 달라집니다.
아이티브 AI 는 아이티브 CAM, AI 가이던스, AI 에이전트를 통해 검사 데이터의 취득 이후 단계를 하나의 흐름으로 연결합니다. 아이티브 CAM 은 검사 데이터를 판정 결과로 바꾸고, AI 가이던스는 과거와 현재 데이터를 바탕으로 미래 결과를 추론하며, AI 에이전트는 LLM 기반 소통으로 작업 효율성과 효과성을 높입니다.
결국 고객이 도입해야 하는 것은 단순한 카메라 장비가 아니라, 검사 데이터가 예측·판단·운영 자동화로 이어지는 SW 중심의 통합 솔루션입니다. 하드웨어는 검사 데이터를 만들고, 아이티브 AI 는 그 데이터를 공장 자동화 솔루션으로 완성합니다.