• GS칼텍스 설비 83만2,996대·비정형 문서 약 2,900건 기반 현장 지식 구조화
• 숙련 엔지니어 경험과 설비 데이터·정비 이력·기술문서 연결
• 이상 원인 후보·점검 순서와 판단 근거 제시하는 ‘Guide 챗봇’ 개발

엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업 인핸스(Enhans, 대표 이승현)는 GS칼텍스(대표 허세홍 부회장)와 함께 제조 현장에 축적된 숙련자의 경험과 판단 기준을 데이터로 연결하는 ‘제조 암묵지 기반 AI 모델 개발’ 과제를 수행하고 있다고 1일 밝혔다.

제조 현장에서는 숙련 인력의 세대교체와 함께 오랜 기간 축적된 판단 기준과 문제 해결 경험이 단절될 가능성이 있다. 설비 이상이 발생했을 때 무엇을 먼저 확인해야 하는지, 같은 현상에서도 설비 상태와 운전 조건에 따라 어떤 원인을 우선적으로 살펴봐야 하는지 등은 매뉴얼만으로 모두 담기 어려운 대표적인 현장 지식이다.

인핸스는 이번 연구개발을 통해 GS칼텍스의 설비 관련 정형 데이터와 비정형 문서, 정비 이력에 현장 엔지니어 인터뷰를 통해 확보한 판단 기준과 예외 처리 경험을 연결한다. GS칼텍스 설비 83만2,996대와 비정형 문서 약 2,900건을 기반으로 설비·부품·이상 징후·원인·조치 등의 관계를 구조화할 계획이다.

특히 장치·기계·전기·계기 분야 엔지니어를 대상으로 설비 상태 확인 순서, 원인을 좁혀가는 기준, 예외 상황에서 추가로 고려하는 사항 등을 파악해 온톨로지(Ontology) 설계에 반영한다. 온톨로지는 서로 다른 데이터와 지식 간 관계를 구조화해 필요한 정보와 판단 근거를 연결하는 기술이다.

구축된 지식은 현장 활용을 위한 ‘Guide 챗봇’으로 구현된다. 현장 담당자가 설비 이상이나 정비 상황을 자연어로 질문하면 원인 후보와 점검 순서를 제시하고, 과거 정비 이력과 기술표준 등 판단에 참고할 수 있는 근거 원문도 함께 확인할 수 있도록 개발한다.

Guide 챗봇은 AI가 현장 담당자를 대신해 결론을 내리는 방식이 아니다. AI가 판단에 필요한 정보와 근거를 제시하면 담당자가 실제 설비 상황과 관련 자료를 확인해 최종 판단하는 방식으로 설계된다.

이번 연구개발은 산업통상자원부 ‘2026년도 제조암묵지기반 AI모델개발사업’의 일환이다. 인핸스가 주관연구개발기관으로 전체 개발을 총괄하고 GS칼텍스가 수요기업으로 참여하며, 오픈그래프랩스가 비정형 문서 파싱 협력사, 전남대학교와 GIST가 공동연구기관으로 참여한다.

개발 환경은 GS칼텍스 온프레미스 기반으로 구성되며, 활용 데이터는 GS칼텍스 내부 환경을 벗어나지 않도록 설계된다.

이승현 인핸스 대표는 “숙련자의 경험을 단순히 문서로 남기는 것을 넘어 기업이 지속적으로 활용할 수 있는 지식으로 전환하는 것이 중요하다”며 “현장 담당자가 필요한 정보와 판단 근거를 확인하고 보다 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하겠다”고 말했다.