제조 / 산업 제어 시스템
Rockwell Automation: 싱가포르 공장 설비 정비 기술자의 생성형 AI 고장 진단 도우미(Maintenance Copilot)
- 기업
- Rockwell Automation
- 국가
- 미국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 도입 시점
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Microsoft가 2026년 9월 24일 낸 기사에 따르면 Rockwell Automation 싱가포르 공장의 기술자는 멈춘 기계를 다시 돌리려면 수백 쪽짜리 설명서에서 오류 코드와 조치법을 찾고, 그래도 안 되면 비슷한 고장을 겪은 동료를 수소문해야 했다. Li Wang 공장장은 숙련자가 은퇴하면서 수십 년의 현장 지식이 사라지는 문제와, 누가 맡느냐에 따라 고장 대응 방식이 달라지는 문제를 풀고자 했다고 말했다.
적용한 기술과 데이터
2025년 10월부터 이 공장에서 기계 수백 대를 맡은 기술자들은 사내에서 만든 GenAI-Powered Maintenance Copilot을 쓴다. 이 도우미는 Microsoft Azure와 Microsoft Foundry의 Azure OpenAI로 만들었고 GPT-5.4-mini 모델로 돌아가며, 현장 경력 20년에서 30년인 숙련 엔지니어들이 만든 지식 데이터베이스, 제조 소프트웨어 데이터, 기계 설명서를 근거로 답한다. 기계 오류가 감지되면 증상, 원인, 대응 순으로 정리한 가능성 높은 원인을 보여 주고, 기술자는 태블릿이나 증강현실 안경으로 자연어로 묻고 단계별 안내를 받는다.
성과
Wang 공장장에 따르면 일관된 고장 대응으로 기계 정지 시간이 33% 줄었고, 회사 내부 집계로 정비와 예비 부품 비용은 약 25% 줄었다. Bob Buttermore 최고공급망책임자는 신입 기술자가 기계 수백 대의 고장 대응을 익히는 데 9개월 걸리던 것이 3개월로 줄었다고 밝혔다. 회사는 이 도우미를 미국 오하이오주 Twinsburg 공장과 폴란드, 멕시코 공장으로 넓힐 계획이다.
한계와 남은 과제
정지 시간과 비용 감소를 잰 기간과 비교 기준은 기사에 없다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.