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[IT뉴스]GS네오텍, AI로 공정 관리 비효율성 해결 방안 제시

온카뱅크관리자

2025-03-26 13:47:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 참가</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PKhnGeNfAN">
          <p contents-hash="b81dff3c57ce9920b47c6c57e7bfdea1833a392357bcaf3b20ec818be606c677" dmcf-pid="QTd7N0KGoa" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)GS네오텍(대표 남기정)이 인공지능(AI)를 활용해 제조업의 생산 일정 조정 문제를 해결하는 기반 스케줄링 자동화 방안을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="1af3c04aa62e94120e91fc4e195f84e2ddd3b0ca1927080d61a4e4b637fb9945" dmcf-pid="xyJzjp9HAg" dmcf-ptype="general">GS네오텍은 '2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스'에 참가했다고 26일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="afcf9ef1884a36e1cd11e93e16c147d8b16899fdb8d9f5bdc6d3a84a789c88e2" dmcf-pid="yxXEpjsdNo" dmcf-ptype="general">해당 컨퍼런스는 AWS와 주요 파트너 기업들이 제조업의 디지털 전환을 가속화하기 위해 마련한 행사로 25일 잠실 롯데호텔월드에서 개최됐다. GS네오텍은 AI 기술을 활용한 생산 일정 최적화 솔루션과 실제 적용 사례 등 인사이트를 공유했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ed3fdf1cb57f252156d5014cc01caf40c44636a0b5f1385a030bfc610bbe20c1" dmcf-pid="WMZDUAOJjL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GS네오텍 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스  데모 부스 현장(이미지=GS네오텍)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/26/ZDNetKorea/20250326134600449uqtz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="6VCiYRaVAj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/26/ZDNetKorea/20250326134600449uqtz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            GS네오텍 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 데모 부스 현장(이미지=GS네오텍)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="373d55817f61ccd47100f940ad19bb8d4eb27ca79b15b182afabadcf112d38ee" dmcf-pid="YR5wucIian" dmcf-ptype="general">발표를 맡은 이혜린 매니저는 "제조업에서는 생산 일정이 변경될 때마다 담당자가 직접 납기와 작업 순서를 조정하는데, 이 과정에서 시간이 지체되거나 긴급 주문 시 생산이 중단되는 등의 비효율이 발생해왔다"고 설명했다</p>
          <p contents-hash="098f8a61cfa3e09ed82a6a051507b9f16ff49edd004dd17e8278d5b17434a38a" dmcf-pid="Ge1r7kCnai" dmcf-ptype="general">이어 "특히 반도체와 같은 정밀 제조업에서는 일정 차질이 전체 생산 공정에 영향을 미쳐 생산성 저하와 납기 지연으로 이어질 수 있다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="6769f40af17fa8a372c6420e1c61265e43b630360f0ea29bac6fe604ca115044" dmcf-pid="HdtmzEhLNJ" dmcf-ptype="general">사례로 소개된 반도체 제조사는 생산 일정 조정과 관리의 비효율성을 보다 쉽게 해결하기 위해 GS네오텍이 자체 개발한 플랫폼 '미소(MISO)'를 도입했다. MISO는 다양한 파운데이션 모델을 유연하게 적용할 수 있으며, 여러 산업군의 니즈와 환경에 맞춰 누구나 손쉽고 간편하게 업무에 최적화된 운영 기능을 구현할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="440092c5caeb676fbae76875cfa2bf50328043bc94a864c4c9b2ca30a982a0b7" dmcf-pid="XJFsqDloNd" dmcf-ptype="general">해당 제조사는 플랫폼의 강력한 기능과 플랫폼에서 지원하는 AWS의 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet) 모델을 활용해, 실시간으로 생산 데이터를 분석하고 현장에서 필요한 기능을 담은 앱을 구축할 수 있었다. 해당 앱은 작업 순서와 소요 시간을 자동으로 계산하며, 주문 변동이나 긴급 주문이 발생하면 즉시 일정을 최적화하는 기능이 탑재됐다.</p>
          <p contents-hash="4c5631d5fff79b1e0e1816c08ec0f6669dfe2423414e86cdf8e7e2e64633d712" dmcf-pid="Zi3OBwSgae" dmcf-ptype="general">이후 현장에 도입한 결과, 해당 기업의 스케줄링 계산 시간이 단축되었고 기계 설비 사용률이 향상되었으며 납기 준수율도 증가하는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 일정 변경 과정이 AI를 통해 자동화되면서 업무 효율성이 크게 개선됐고, 예상치 못한 생산 차질에도 보다 유연하게 대응할 수 있게 된 것이다.</p>
          <p contents-hash="6772bddeaba8cc976b22f70bf4e1c0dee50a31d39a597bf5de9e7962c16d570b" dmcf-pid="5n0IbrvaoR" dmcf-ptype="general">제조업에 필요한 GS네오텍의 AI 기술을 직접 체험할 수 있는 데모 부스도 운영됐다. 참가자들은 사례에서 소개된 △AI 기반 스케줄링 시스템과 함께 △실시간 작업 안전 분석 시스템도 체험할 수 있었다. 작업 안전 분석 시스템은 CCTV 영상을 AI가 분석해 사고 발생 가능성이 높은 구간을 식별하고, 사고 발생 시 해당 시간을 자동 기록하는 기능을 제공해 작업 현장의 안전성을 강화하는 역할을 한다.</p>
          <p contents-hash="1dd6aca0e26ff2aaae0a9053219b0b9732aa97e25f09b70980b7a894125712c5" dmcf-pid="1LpCKmTNaM" dmcf-ptype="general">GS네오텍 서정인 IT사업본부장은 "GS네오텍은 AI 기술을 활용해 제조업의 다양한 문제를 해결하고, 실질적인 가치를 제공하는 기술 기업으로 자리매김해 나갈 것"이라며 "제조업의 디지털 전환 속도가 빨라지는 만큼, AI와 클라우드 기술을 결합해 기업들의 생산성과 경쟁력을 극대화할 수 있도록 앞으로도 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 선보이겠다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="71c962121f3ea015159828a1f7e0be8b9d8b6cb8b39d00f04c412047eb055f8c" dmcf-pid="tjqT4hHEjx" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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