1. 제조 AI의 진화
: 단일 모델에서 협력형 에이전트로

제조 공정의 복잡도가 꾸준히 증가하면서 공정이나 설비 이상 발생 시 그 피해도 막대하게 커지고 있다. 반도체 제조를 예로 들면, 1000여 개가 넘는 공정 단계 중 단 한 곳의 이상만으로도 수천억 원의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제조 데이터를 학습한 인공지능(AI) 기술은 제조 공정과 설비의 문제를 찾아내고, 궁극적으로 생산 수율과 생산성을 최적화할 수 있는 열쇠로 인식되고 있다.

제조 현장에서 인공지능의 활용은 단순한 불량 검출을 넘어, 공정 전반의 최적화를 도모하는 방향으로 진화하고 있다. 초기에는 단일 AI 모델이 품질 검사나 이상 탐지 등 특정 기능을 수행하는 데 집중되었다면, 최근에는 다수의 AI 에이전트(Agent)가 각기 다른 역할을 수행하며 상호 협력하는 멀티 에이전트 시스템(MAS : Multi-Agent System)으로 발전하고 있다. 이 구조는 단순 기능 확장을 넘어 공정의 복잡성과 실시간 대응성, 데이터의 다양성과 불확실성 등 현실 제조 환경의 요구 사항을 더 효과적으로 충족시킬 수 있다.

멀티 에이전트 시스템이란 여러 개의 지능형 에이전트(Agent)들이 각자 역할을 맡아 상호 소통하고 협력함으로써, 한 개의 AI로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 함께 해결하는 구조를 말한다. 마치 각 분야 전문가들로 이루어진 팀이 협업하여 목표를 달성하는 것에 비유될 수 있다. 개별 에이전트는 독립적인 의사결정을 내릴 수 있는 자율성을 지니고, 필요시 정보를 교환하며, 궁극적으로 공통의 목표
(예 : 품질 향상이나 생산성 극대화)를 향해 나간다. 한때는 하나의 AI 모델이 모든 작업을 처리했다면, 이제는 전문화된 여러 AI가 연합하여 더 뛰어난 성능을 발휘하는 방향으로 패러다임이 바뀌고 있다.

2. 제조 특화 AI 에이전트의
개념 및 주요 특성​

AI 에이전트는 AI 어시스턴트나 AI 솔루션들과 달리 독립적으로 의사결정이 가능한 자율적 지능체로, 다음과 같은 특성을 갖는다.
•자율성(Autonomy) : 외부 개입 없이 자체적인 판단 및 행동 수행
•목표 지향성(Goal-Oriented) : 특정 목표(예 : 불량률 최소화, 수율 향상)를 중심으로 정책 및 전략 수립
•환경 상호작용(Interaction) : 타 에이전트, 설비 제어 시스템, 제조 관리 시스템 등과 지속적으로 데이터를 주고받으며 의사결정
•추론 및 의사결정 능력(Reasoning & Decision Making) : 실시간으로 주어진 검사 및 설비 데이터에 기반한 최적 또는 준최적해 도출
•학습 가능성(Learning) : 피드백 루프를 기반으로 지속적 성능 개선 및 지식 축적

제조 환경에서는 이러한 특성을 지닌 AI 에이전트들이 검사, 진단, 예측, 제어 등 공정 전 주기에 걸쳐 배치된다. 특히 각 에이전트는 특화된 기능을 갖는 도메인 전문가형 소프트웨어 컴포넌트로 구성되며, 전통적 MLOps 체계와 결합하여 지속적인 개선 및 유지보수가 가능하다.

3. 자율 제조를 위한
멀티 에이전트 구조와 협업 방식

1) 구조 개요
멀티 에이전트 AI는 미래 자율 제조 공장 구현의 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어 공장의 품질 검사 에이전트가 제품 결함을 발견하면, 진단 에이전트가 즉시 관련 공정 데이터를 분석하여 원인을 찾고, 제어 에이전트가 설비에 새로운 제어 명령을 내려 공정을 보정한다. 각기 다른 AI지만 공유된 목표(결함 제거 및 생산 최적화)를 향해 유기적으로 움직이며, 결과적으로 공장 전체의 효율과 품질을 향상시킨다. 제조 현업뿐 아니라 많은 제조 AI 기업도 “산업 현장의 구체적 문제 해결을 위해서는 범용 AI가 아닌, 현장 특화된 산업AI 에이전트로 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조하고 있다. 이는 한 분야에 특화된 여러 AI 인력이 팀을 이뤄 문제를 해결하듯, 현장의 맥락과 제약을 잘 아는 다중의 AI 에이전트들이 협동 지능을 발휘해야만 진정한 자율 제조가 실현된다는 의미이다.
AI 에이전트가 협력할 때 얻을 수 있는 이점은 다음과 같다.
•향상된 정확도 : 에이전트끼리 서로의 결과를 검증하며 오류를 보완하기 때문에 단일 모델 대비 결과의 신뢰도가 높아진다. (예 : 비전 검사 에이전트가 감지한 불량을 데이터 분석 에이전트가 교차 확인)
•향상된 효율성 : 에이전트들이 병렬로 작업하므로 처리 속도가 빨라진다. 여러 공정 단계에서 동시에 데이터 수집·분석·제어를 진행하면 전체 생산 사이클 타임을 단축할 수 있다.
•복잡한 작업 처리 능력 : 큰 문제를 작게 분할하고, 각 에이전트가 전문화된 하위 작업에 집중함으로써 복잡한 제조 문제도 효과적으로 다룰 수 있다. 예를 들어 한 에이전트는 공정 조건 최적화를, 다른 하나는 품질 예측을 전담하는 식이다.
•확장성 증가 : 시스템에 새로운 에이전트를 추가하는 것이 비교적 용이하며, 생산설비나 제품 종류가 늘어나도 AI 에이전트를 확장하여 대응할 수 있다. 이는 공장 라인 증설이나 변경에도 유연한 대처를 가능케 한다.
•향상된 내결함성 : 일부 에이전트가 실패하거나 오류를 겪어도, 다른 에이전트가 그 기능을 대체하거나 보완할 수 있어 시스템의 안정성이 높다. 한 에이전트의 문제로 전체 공정 관리가 흔들리지 않도록 하는 장치다.
자율 제조 공장은 다음과 같은 계층적 멀티에이전트 구조를 가질 수 있다. 모니터링/예측/자율제어 AI 에이전트는 자율 제조 공정 목표를 달성하기 위한 세부 모듈들로 아래 그림과 같이 구성되며, AI 에이전트 오케스트레이션은 개별 AI에이전트들에게 과업을 지시하고 결과물들을 취합하여 현장 작업자에게 적절한 자율 제어 액션을 추천하는 것을 담당한다.
•모니터링 AI Agent : 설비 및 공정 데이터를 실시간 수집 및 전처리, 이상 탐지 수행
•진단 AI Agent : 이상 발생 시 주요 원인 추정 및 관련 변수 식별
•진단/예측 Agent : 시간 지연 영향을 고려한 미래 상태 예측 및 이상 전이 가능성 평가
•자율제어 AI Agent : 최적 제어 파라미터 산출 및 공정 레시피 재설계
•오케스트레이션 Agent : 상위 의사결정 계층에서 각 에이전트의 역할 분담, 정보 통합, 액션 조율 수행
이들 에이전트는 분산형 연산 구조(Distributed computation)를 기반으로 독립 실행되며, 필요시 공유된 메모리 또는 메시지 패싱(Message Passing)을 통해 상호작용한다.

2) 협업 시나리오 예시
① 품질 검사 에이전트가 이상 결함을 검출하고, 설계도와 연계된 CAD 매핑 정보를 통해 위치 및 유형을 판단
② 진단 에이전트가 해당 결함 발생 이전 공정의 센서 로그를 분석하여 이상 발생 원인과 시점을 역추적
③ 제어 에이전트가 결함을 줄이기 위한 공정 파라미터 변경 시뮬레이션을 수행하고, 레시피 조정안을 생성하고 제어 변경
④ 예측 에이전트가 향후 유사 조건 반복 발생 시 위험도를 스코어화
⑤ 오케스트레이션 에이전트가 이를 통합하여 작업자 또는 상위 시스템에 액션 권고안 제시
이와 같은 루프는 1사이클 단위로 반복되며, 사이클마다 데이터 기반 최적화가 강화된다.

4. 실증 기반 멀티 에이전트
시스템 구현 사례 : RTM

제조 AI 스타트업 RTM(알티엠)은 반도체 공정 최적화를 위한 멀티 에이전트 기반 자율 제조 시스템을 구현하고 있다. 주요 제품으로는 이미지 기반 비전 검사 AI인 Hubble과, 시계열 센서 기반 이상 진단 및 제어 AI인 Equipment Health Manager (EHM)가 있으며, 이를 연계하여 불량 발생, 설비 고장 등에 대한 문제 탐지 → 원인 분석 → 제어 피드백의 폐쇄 루프를 실현하고 있다.

제조 라인에서는 Hubble이 검사 설비에서 실시간으로 불량을 탐지하고, 해당 불량의 위치 및 형태 정보를 EHM에 전달한다. EHM은 설비의 센서 데이터 로그를 분석해 문제 발생 시점을 찾아내고, AI 기반 이상 탐지 및 원인 예측 모델로 주요 원인을 식별한다. 이후 제어 에이전트가 공정 파라미터 변경안을 시뮬레이션하여, 예상 수율 개선 효과를 기반으로 최적 안을 추천한다. 이러한 루프는 초당 수백 개의 센서 스트림과 수만 장의 이미지 데이터를 처리하는 고속 연산 환경에서 실시간으로 작동한다.
RTM은 해당 구조를 발전시켜 R&D 과제 “현장 작업자 친화적 자율제조 AI 에이전트” 개발에도 참여하고 있다. 이 과제에서는 Orchestration Agent, Predictive Agent, Control Agent를 각각 다른 모듈로 독립 구현하고, 에이전트 메모리 공간을 공유하며 협업하는 구조를 적용하고 있다. 이때 각 에이전트는 LLM 기반 Natural Language Instruction을 활용해 사용자와 질의응답 및 설명 가능한 추론 결과와 의사결정을 제안하며, 작업자의 선호도나 제약 조건도 실시간 반영 가능하다.

RTM은 반도체 장비, PCB 제조, 이차전지 제조, 디스플레이 유리 가공 등 다양한 산업에서 실증을 진행 중이며, 설비 제어 SW와 장비 내장형 Inference engine 등으로 기술 확장을 추진 중이다.

5. 맺음말

자율 제조는 이상적인 비전이 아니다. RTM과 같은 기술 기업들의 실증 사례를 통해 멀티 AI 에이전트 기반의 폐쇄 루프 최적화 시스템은 공장에 도입되고 있으며, 기존 엔지니어 중심의 문제해결 방식을 데이터 기반 자율 의사결정 방식으로 전환시키고 있다. 제조업은 AI 에이전트와의 협업을 통해 더욱 정밀하고 탄력적인 시스템으로 진화하고 있다. 앞으로는 멀티 에이전트 기술이 표준 제조 인프라로 자리 잡고, 전 산업군에서 자율 제조의 전면적 확산을 이끌 것이다.

현실적인 단계별 접근이 필요하다. 처음부터 공장 전체를 자율화하기보다는, 단위 공정부터 AI 최적화를 도입하여 점진적으로 확대하는 전략이 효율적이다. 예를 들어 한 생산라인의 특정 공정에서 멀티 에이전트 AI로 폐쇄형 검사-분석-제어 사이클을 구축해 성공을 거둔 후 인접 공정으로 확장하고, 최종적으로 엔드투엔드(End-to-End) 자율화로 나아가는 청사진이다. 이 과정에서 공정 단계의 AI 에이전트들이 오케스트레이션(조정) 되어 전체 공정을 아우르는 거대 자율 시스템을 이룬다.

무엇보다 멀티 에이전트 기반 자율 제조가 가져올 변화는 의사결정의 주체 전환이라는 점에서 의미가 크다. 과거에는 경험 많은 엔지니어들이 데이터를 해석하고 개선안을 도출하여 설비를 튜닝하는 사람 주도 방식이었다. 그러나 이제는 공장 곳곳에 투입된 AI 에이전트들이 방대한 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 스스로 최적의 액션을 결정하여 공정에 반영하는 AI 주도 최적화로 바뀌어갈 것이다. 이는 제조업 패러다임의 커다란 전환점으로 인간 엔지니어들은 반복적 문제해결 대신 창의적 설계와 전략 수립에 역량을 집중하며, 새로운 전략이 운영되면 AI는 다시 이를 학습하여 진화해 갈 것이다. AI가 학습과 판단을 통해 공정을 책임지고 개선하는 공장, 즉 “스스로 최적화하는 미래 공장”이 현실화되고 있다.

jinwoo.park@rtm.ai