인핸스가 GS칼텍스와 함께 설비 데이터와 문서에 숙련 엔지니어의 경험을 연결하는 ‘제조 암묵지 기반 AI 모델’ 개발에 나섰다. 이승현 인핸스 대표와 허세홍 GS칼텍스 대표 체제 아래 진행되는 이번 프로젝트는 GS칼텍스 온프레미스 환경에서 구축되며, 설비 83만2996대와 비정형 문서 약 2900건을 대상으로 한다. 숙련 인력의 세대교체로 문서화되지 않은 판단 기준과 문제 해결 경험이 함께 사라질 수 있다는 문제의식에서 출발했다.
인터뷰로 판단 프로세스까지 데이터화
이번 프로젝트는 단순히 기존 문서를 검색 가능하게 만드는 데 그치지 않는다. 설비 정형 데이터와 비정형 문서, 정비 이력에 더해 현장 엔지니어 인터뷰를 통해 확보한 경험을 함께 연결하는 방식으로, 숙련자가 문제를 해결할 때 거치는 판단 프로세스 자체를 데이터화하는 데 초점을 맞췄다. 이렇게 수집된 지식은 설비·부품·이상징후·원인·조치 등의 관계를 구조화하는 온톨로지(Ontology) 방식으로 정리된다.
Guide 챗봇, 판단은 사람 몫
구조화된 지식은 현장에서 곧바로 활용할 수 있는 ‘Guide 챗봇’으로 구현된다. Guide 챗봇은 이상 발생 시 원인 후보와 점검 순서, 판단 근거를 제시하지만 최종 판단은 현장 담당자가 내리도록 설계됐다. 데이터는 GS칼텍스 내부 환경 밖으로 나가지 않도록 온프레미스로 처리된다.
이승현 인핸스 대표는 “숙련자의 경험을 단순히 문서로 남기는 것을 넘어 기업이 지속적으로 활용할 수 있는 지식으로 전환하는 것이 중요하다”며 “현장 담당자가 필요한 정보와 판단 근거를 확인하고 보다 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하겠다”고 말했다.
산업부 국책과제, 다기관 협업
이번 프로젝트는 산업통상자원부가 주관하는 ‘2026년도 제조암묵지기반 AI모델개발사업’의 일환으로 진행된다. 인핸스가 주관연구개발기관을 맡았고 GS칼텍스가 수요기업으로 참여했으며, 비정형 문서 파싱은 오픈그래프랩스가, 공동연구는 전남대학교와 GIST가 각각 역할을 나눠 맡았다. 여러 기관이 분담해 참여하는 국책과제 형태로, 설비 데이터와 현장 경험을 AI 모델로 연결하는 작업이 이어질 예정이다.