제조 / 산업 제어 시스템
Hitachi: 품질 보증 부서의 과거 트러블 사례 검색과 대응 보고서 작성
- 기업
- Hitachi
- 국가
- 일본
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Hitachi가 2026년 6월 4일 낸 보도자료에 따르면 제조업에서는 세계적인 인력 부족과 세대교체가 이어지고 제품과 시스템이 고도화, 복잡화되면서, 기기 고장이나 품질 트러블이 생겼을 때 품질 보증 부서가 빠르고 정확하게 대응하는 일이 더 중요해졌다. 그러나 트러블 대응과 원인 분석은 숙련자가 오래 쌓은 경험과 판단에 기대는 경우가 많았다. 사회 인프라용 제어 시스템을 개발하는 Hitachi의 오미카 사업소는 10년 넘게 가동되는 시스템이 많아 고객 질문과 트러블에 관한 보수 운영 정보를 데이터베이스에 대량으로 쌓아 왔지만, 트러블과 문의 대응은 이 지식을 아는 숙련자에게 의존했다.
적용한 기술과 데이터
Hitachi의 AI 전문 인력과 현장 숙련자가 함께 자연어로 대화하는 AI 에이전트 '품질 지식 시스템'을 개발했다. 숙련자가 어떤 키워드와 순서로 정보를 찾고 판단했는지 분석해 100건이 넘는 업무 지식을 AI에 넣었고, 사내 전문 조직 Generative AI 센터의 데이터 관리 노하우를 적용해 프롬프트 개선과 조정을 거듭했다. 담당자는 자연어 질문이나 고객 문의 메일 문장으로 과거 트러블 대응 기록과 매뉴얼을 검색하고, 사건, 현상, 대책 방침 같은 키워드를 넣어 대응 보고서 초안을 만든다. Hitachi는 자사가 첫 사용자로 효과를 검증하는 방식으로 이바라키현 히타치시의 오미카 사업소에 이 에이전트를 먼저 도입했고, 2026년 4월부터 HMAX Industry 제품군으로 제조업체에 제공하고 있다.
성과
보도자료에 따르면 오미카 사업소에서 트러블이 생겼을 때 사례를 찾는 시간이 건당 60분에서 5분으로 약 90% 줄었다. 대응 보고서 작성 시간은 120분에서 15분으로, 불량 원인 분석 시간은 16시간에서 3시간으로 각각 80% 넘게 줄었다. Hitachi는 경험이 적은 담당자도 숙련자의 노하우를 끌어내 빠르게 초동 대응을 할 수 있고, 보고서 작성이 특정인에게 쏠리거나 품질이 들쭉날쭉한 문제를 줄여 고객에게 더 빨리 보고할 수 있다고 설명했다.
한계와 남은 과제
보도자료는 오미카 사업소에서 도입을 시작한 달, 측정 기간과 대상 건수, 사용한 AI 모델을 밝히지 않았다. 여러 품질 문서를 분석하는 기능은 앞으로 추가할 예정이다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.