Agent Twin Machine

자율형 AI 에이전트 기반의 차세대 디지털 트윈 솔루션. 단순한 모니터링을 넘어, AI 에이전트가 스스로 판단하고 장비를 제어하는 지능형 제조 환경을 구축합니다.

도입 필요성

사람이 시키지 않아도 인공지능과 로봇이 자동으로 일하는 공장

Agent Twin machine 은 현장 데이터를 디지털 트윈에 반영하고,
AI 에이전트가 수집·전처리·모델링·적용을 자동화해 공정을 최적 운용하는 제조 AI/DX 솔루션입니다.

또한 모델 선택과 아키텍처 최적화를 통해 장비·품질 상태를 실시간으로 최적화하는 것을 목표로 합니다.

왜 Agent Twin Machine 인가?

현장은 데이터가 늘었지만, 운영은 여전히 사람의 경험과 수작업에 의존합니다.
이상은 늦게 발견되고, 공정이 복잡해질수록 의사결정은 더 느려집니다.

데이터는 많지만 활용은 제한적

설비·시스템 곳곳에 데이터는 쌓이지만, 실제 운영에 연결되는 정보는 제한적입니다.

이상 대응은 사후 처리 중심

문제가 발생한 뒤 확인하고 대응하는 방식으로는 다운타임과 손실을 줄이기 어렵습니다.

복잡한 공정일수록 판단이 느림

공정이 많아질수록 화면과 정보가 분산되어 원인 파악과 대응 결정이 늦어집니다.

이제는 "보는 시스템"을 넘어 "운영을 돕는 시스템"이 필요합니다.

시스템 구성

Key Features & Advantages / 인공지능 모델을 인공지능이 스스로 선택하고, 모델링 아키텍처를 자율적으로 최적화 하는 기술

Data Acquisition Agent
(데이터 수집 Agent)

설비 센서, PLC, MES, PIMS 등 다양한 데이터 소스 연결
실시간 공정 데이터 및 품질 데이터 수집
Edge / Cloud 환경 데이터 통합

Data Preprocessing Agent
(데이터 전처리 Agent)

결측 데이터 처리
노이즈 제거
Feature Engineering 자동 수행

Modeling Agent
(모델링 Agent)

데이터 특성을 분석하여 최적의 AI 모델 자동 선택
모델 구조 및 하이퍼파라미터 자동 최적화
AutoML 기반 모델 생성

Simulation Agent
(시뮬레이션 Agent)

디지털 트윈 모델 기반 공정 시뮬레이션 수행

AI Orchestration Engine

AI Agent 간 협업 관리
AI workflow 자동화
지속적 모델 학습 및 업데이트

특징 및 장점

실시간 Digital Twin
기반 시뮬레이션

공정 제어 파라미터 시뮬레이션, 품질 변화 예측, 설비 이상 시나리오 테스트를 통해 Predictive Manufacturing 환경을 구현합니다. 생산 전에 결과를 예측하여 리스크를 사전에 관리할 수 있으며, 기존 디지털 트윈의 단순 모니터링·시각화를 넘어선 예측 기반 의사결정을 지원합니다.

AI Orchestration
기반 확장 구조

데이터 분석, 모델 생성, 시뮬레이션, 의사결정 지원 등 여러 AI Agent가 협업하는 구조로, 기존 단일 AI 모델 시스템보다 높은 확장성과 유연성을 제공합니다. 공정·업무 변화에 맞춰 에이전트를 추가·연결하여 점진적으로 확장할 수 있습니다.

Application AI 에이전트

적용 모델

Case 1.

제어 Kp, Ki gain 시뮬레이션 최적화

설비의 안정적 제어를 위해 PLC 제어값(Kp·Ki)을 자동으로 튜닝합니다.

Case 2.

레지스트레이션 에러 예측 시뮬레이션

공정 오차로 발생하는 미스매치를 사전에 예측해 불량을 최소화합니다.

Case 3.

제품 품질 계측 및 신뢰성 예측 시뮬레이션

생산 중 조업 파라메터의 변위를 기준으로 생산 품질을 미리 예측합니다.

Case 4.

장비 이상 실시간 진단

설비 이상 징후를 미리 예측하고 고장 전에 경고하는
예지정비의 기술을 적용합니다.