시스템 반도체 선도 기업, 네패스아크의 제조 AI 솔루션 DARVIS PoC 사례

작업 중에 궁금한 절차나 기준이 생겼습니다. 그런데 매뉴얼은 너무 두꺼워서 원하는 정보를 찾기 어렵습니다. 경험 많은 선배는 자리에 없어서 마땅히 물어볼 곳이 없습니다.

여러분이라면 이런 상황에서 어떻게 하실 건가요?

24시간 돌아가는 제조 현장에서는 이런 순간들이 빈번하게 발생합니다. 매주 수십 건씩 바뀌는 작업 지침을 모든 직원이 완벽하게 숙지하기란 현실적으로 불가능하죠.

그렇다면 이런 특성을 가진 제조업이 AI 솔루션 도입으로 이런 문제를 해결할 수 있을까요?

오늘은 국내 시스템 반도체 테스트 전문 기업 네패스아크가 디피니트의 기업용 AI 솔루션DARVIS와 함께 진행한 PoC 사례를 소개합니다.

네패스아크, 반도체 제조업의 현실적 고민

네패스아크는 충북 괴산에 위치한 국내 시스템 반도체 테스트 선도 기업입니다.

직원 350명 이상, 매출 1,200억원 이상의 코스닥 상장사로, 웨이퍼 테스트 분야에서 독보적인 기술력을 인정받고 있습니다. 그렇지만 이런 기술 전문기업에도 해결이 필요한 문제가 있었습니다.

네패스아크에서는 현장 운영의 효율성을 높이기 위한 방안을 찾고 있었습니다. 특히 현장 오퍼레이터들이 복잡하고 방대한 작업 표준을 보다 쉽게 활용할 수 있는 시스템에 대한 니즈가 높았습니다.

실제로 네패스아크는 높은 기술력을 바탕으로 꾸준히 성장하고 있었지만 동시에 더욱 정교한 운영 관리가 필요한 시점이었습니다.

일주일 평균 70-80건의 스펙 문서가 업데이트되고 24시간 운영되는 공장에서 모든 직원이 최신 정보에 실시간으로 접근할 수 있는 시스템의 중요성이 대두되고 있었기 때문입니다.

24시간 공장, 계속 바뀌는 매뉴얼

네패스아크 담당자들이 고민했던 부분은 실시간 업데이트 시스템이었습니다.

일주일에 한 스펙이 15번씩 개정되는 상황에서, 모든 교대 근무자들이 변경사항을 놓치지 않고 적용할 수 있는 방법을 찾고 있었습니다. 24시간 돌아가는 공장 특성상 자동화된 학습 시스템이 필수적이었습니다.

여기서 핵심은 단순히 문서가 많다는 것이 아니었습니다. 제조업 특성상 안전과 품질에 직결되는 정보들이 실시간으로 업데이트되는데, 이를 모든 교대 근무자들이 놓치지 않고 적용해야 한다는 점이었습니다.

더욱 까다로운 점은 보안 제약이었습니다. 표준 문서는 보안상의 이유로 다운로드가 불가능했고 내부 시스템 뷰어를 통해서만 접근할 수 있는 환경이었습니다. 일반적인 클라우드 기반 AI 솔루션으로는 해결할 수 없는 조건들이었습니다.

이런 상황에서 네패스아크는 여러 업체를 검토하던 중, AI 도입을 위한 검색을 통해 디피니트를 발견하게 됐습니다. 특히 문서 기반 AI 챗봇 솔루션이 자신들의 니즈와 가장 부합한다고 판단했습니다.

제조 AI 솔루션 전문, 디피니트 DARVIS의 접근법

디피니트가 네패스아크의 문제를 분석한 결과, 이는 단순한 문서 검색 시스템이 아니라 제조업 특화 AI 솔루션이 필요한 상황이었습니다. 일반적인 기업용 AI 챗봇과는 완전히 다른 접근이 필요했죠.

제조업 AI의 특수성을 이해한 DARVIS

제조 AI와 일반 AI의 차이점을 명확히 보여주는 사례가 있습니다.

일반 기업: "작년 보고서 찾아줘"

제조 현장: "Probe Card 장비 Unloading 시 Stiffener 유무에 따른 작업 절차는?"

DARVIS는 이런 복잡하고 구체적인 질문도 정확히 이해하고 답변할 수 있습니다.

이 차이점이 바로 디피니트 DARVIS의 핵심 강점입니다. 단순히 문서를 찾아주는 것이 아니라, 제조업 현장의 복잡하고 전문적인 맥락을 완벽히 이해하는 AI 솔루션이라는 점이죠.

세 가지 핵심 기술의 조합

DARVIS는 네패스아크의 요구사항을 해결하기 위해 세 가지 핵심 기술을 조합했습니다.

RAG 기반 문서 검색

먼저 매뉴얼을 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 작업이 진행되었습니다. 수십 페이지가 넘는 문서를 벡터화하여 의미 검색이 가능하도록 구축했습니다. 이는 단순한 키워드 매칭이 아니라 질문의 의도와 맥락을 파악해서 가장 적절한 정보를 찾아내기 위한 방법입니다.

txt2SQL 자동 변환 기술

현장 직원들이 SQL을 몰라도 자연어로 질문하면 자동으로 정확한 데이터 조회가 이루어지도록 했습니다. 자연어로질문을 입력하면, 시스템이 이를 적절한 SQL 쿼리로 변환해서 정확한 정보를 가져오는 방식이죠.

온프레미스 구축으로 보안 완벽 대응

가장 중요했던 것은 보안 요구사항이었습니다. 네패스아크의 모든 기술 문서와 생산 데이터는 외부로 유출될 수 없는 민감한 정보였습니다. 디피니트는 온프레미스 환경을 구축하여 모든 처리가 네패스아크 내부에서만 이루어지도록 했습니다.

2주 만에 입증된 기술적 검증

PoC 프로젝트가 시작된 지 2주 후, 주목할 만한 결과가 나왔습니다. 디피니트가 구축한 AI 시스템이 93.58%의 문서 검색 정확도를 달성한 것입니다.

이는 단순한 수치가 아닙니다. 반도체 제조 현장의 복잡하고 전문적인 기술 문서를 AI가 얼마나 정확하게 이해하고 처리할 수 있는지를 보여주는 구체적인 지표였습니다.

109개 실무 질문으로 철저한 검증

실제 현장에서 발생할 수 있는 109개의 실무 질문을 통해 테스트가 진행되었습니다. 장비 점검 주기, 검사 기준, 복잡한 작업 절차 등 다양한 유형의 질문에 대해 DARVIS는 매뉴얼의 정확한 페이지를 참조하며 상세한 답변을 제공했습니다.

특히 반도체 분야의 전문 용어와 복잡한 절차들을 정확히 이해하고 답변하는 능력을 입증했습니다.

10일간 실제 환경 테스트

디피니트는 10일간 데모 서버를 제공했고 네페스아크의 현장 직원이 직접 테스트를 진행했습니다. 온프레미스 기반으로 구축된 시스템에서 안정적인 서비스가 제공되었습니다.

단계적 확장을 통한 안전한 AI 솔루션 도입 방법

디피니트가 제시하는 AI 솔루션 도입 방법은 무리한 전면 도입보다는 단계적 접근을 통해 위험을 최소화하면서도 확실한 성과를 얻는 방식입니다.

갑작스러운 AI 솔루션 도입보다는 PoC부터 단계적으로 도입하는 방식을 권장드리고 있습니다. 네패스아크도 마찬가지입니다.

1단계: PoC (2주)

샘플 문서 2-3개로 개념 증명을 진행합니다. 네패스아크처럼 실제 업무에서 사용하는 핵심 문서를 선정해서 AI가 얼마나 정확하게 이해하고 답변할 수 있는지 검증하죠.

2단계: 파일럿 (3개월)

PoC에서 검증된 기술을 바탕으로 주요 문서 50개 정도를 통합합니다. 특정 부서나 공정을 대상으로 시범 운영을 진행하면서 실제 업무 개선 효과를 측정하죠.

3단계: 정식 도입

파일럿에서 확인된 성과를 바탕으로 전사 시스템과 연동합니다. ERP, MES, SCM 등 기존 시스템과의 연결을 통해 서비스를 제공하게 됩니다.

이런 단계적 접근법의 가장 큰 장점은 각 단계에서 명확한 성과 검증이 가능하다는 점입니다.

2,000억 매출 자동차 부품 기업의 선택, 기업용 AI 솔루션 DARVIS

PoC를 넘어서 도입까지 진행한 제조기업의 사례가 있습니다.

바로 매출 2,000억 규모의 자동차 부품 제조기업 W사입니다.

W사는 네패스아크와 마찬가지로 복잡한 제조 데이터 관리 문제를 겪고 있었습니다. ERP, MES, SCM 등 다양한 시스템이 운영되고 있었지만 이들 시스템의 데이터가 분산되어 있어 실무진들이 필요한 정보를 찾기 어려운 상황이었기 때문입니다.

W사의 도입 사례는 여기서 더 자세히 확인하실 수 있습니다.

PoC로 시작하는 제조 AI 솔루션 도입

기업용 AI 솔루션 구축, 계속 고민만 하는 것보다 PoC를 통해서 직접 경험해본다면 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

이번 기회에 한번 디피니트와 PoC를 통해서 경험해 보세요.

디피니트의 기업용 AI솔루션 DARVIS는 기업을 위한 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. txt2sql 기술과 RAG 기술을 통해 기업 내 분산된 데이터를 통합하고 즉각적인 분석을 가능하게 합니다.

사내 AI 챗봇 구축, 아직도 막연하게 느껴지시나요?

PoC 문의는 언제든 열려있습니다. 서비스 소개서를 보시고 연락해주세요.

아래 링크에서 디피니트의 AI 챗봇 솔루션 DARVIS 서비스 소개서를 받아 보실 수 있습니니다.