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제조 AI 사례: 전임자의 퇴사에도 공정 히스토리를 유지하는 방법

2026. 2. 19.

Hayden

"그거 담당하시는분, 지난달에 퇴사했는데요?"

제조 현장에서 가장 무서운 말입니다. 설비에 문제가 생겼거나 특정 공정의 승인 조건을 확인해야 하는데, 담당자가 없으면 모든 게 멈춥니다. 전임자가 남긴 수천 개의 PDF, 점검 시트, 작업 표준서들... 파일은 산더미인데 정작 지금 당장 필요한 '해결책'은 어디에 있는지 아무도 모릅니다. 이것이 바로 현장 관리자들이 매일 겪는 '지식의 단절'입니다. 사람은 떠나도 공정은 멈추지 말아야 하기에, 위슬리(Wissly)는 사내의 모든 파편화된 기록을 통합해 누구나 10년 차 전문가의 지식에 즉시 접근할 수 있는 환경을 만듭니다.

이제 담당자를 찾아 헤매는 대신, 위슬리가 현장의 고질적인 문제들을 어떻게 해결하는지 시연을 통해 확인해 보세요.

제조 지능화의 완성: 지식 단절을 끊어내는 3단계 솔루션

1-1. [지식 전수] "그때 어떻게 했더라?" 전임자의 기억을 되살리는 5초 탐색

장치에 이상이 생겼지만 담당자는 자리를 비운 상황일때, 지금 당장 현장에서는 수년 치의 '설비 점검 시트'를 일일이 뒤져서 문제를 해결해야합니다. 파일명만 봐서는 내용을 알 수 없어 반나절을 허비하며 지원적 손실이 발생합니다.

Wissly(위슬리)는 한번의 업로드로 수천 장의 점검 기록을 이미 다 읽고, 이해하고 있습니다. 질문 한 번에 과거의 모든 수치를 스캔합니다. 하여, 위슬리에 질문 한번이면, 누구든지10년 차 전문가처럼 업무를 수행해 나아갈 수 있습니다.

[영상 1] 초고속 히스토리 탐색

질문: "최근 1년간 수소 발생 장치(H2-GEN-01)의 전해질 농도 점검 이력 중 특이사항이 있었던 날짜를 다 찾아줘."

위슬리가 수천 장의 [설비기계일상점검시트]를 스캔하여 농도 수치가 불안정했던 날짜와 당시 점검자(김철도 등)를 표로 정리해 보여줍니다.

1-2. [리스크 관리] "매뉴얼 따로, 현장 따로" 서류 간의 숨은 모순 찾기

생산성을 높이려고 전극 시스템을 50kW급으로 교체했는데, 현장 작업자가 실수로 10kW 시절의 낡은 표준서를 보고 설비를 가동한다면 어떻게 될까요? 수천 장의 문서 더미 속에서 어떤 표준서가 업데이트되지 않았는지 일일이 찾아내는 것은 사실상 불가능합니다.
Wissly(위슬리)는 사이의 '논리적 구멍'을 스스로 찾아냅니다. 단순히 글자를 읽는 것이 아니라, 변경된 설비 이력과 현재 가이드라인의 수치를 대조하여 공정의 불일치를 즉시 리포트로 출력합니다

[영상 2] 신규 매뉴얼 및 변경 이력 비교

질문: "2025년 11월 변경된 '전극 시스템(10kW→50kW)' 내역이 현재 [작업표준서]의 관리 항목 수치와 일치하는지 분석해줘."
결과: 위슬리가 [작업변경이력]과 [작업표준서]를 대조합니다. "변경 이력에는 50kW급으로 되어 있으나, 표준서에는 여전히 10kW급으로 기재되어 있음"이라는 불일치 리포트를 생성합니다.

1-3. [신뢰와 보안] "AI를 믿어도 될까?" 근거가 보이는 확신과 철통 보안

제조 현장에선 '카더라'식 답변은 허용되지 않습니다. 근거가 불분명한 AI의 답변만 믿고 공정 수치를 조절했다간 대형 사고가 날 수 있기 때문입니다. 또한, 우리 공장의 핵심 기술(도면, 특허)이 외부 AI 학습에 쓰일까 봐 도입 자체가 조심스럽습니다.
위슬리는 답변의 출처를 정확히 하이라이트하여 보여주며, 데이터가 외부로 절대 유출되지 않는 폐쇄형 보안 환경에서 작동합니다.

[영상 3] 100% 팩트 체크 및 보안

Wissly(위슬리)가 답변한 수소수 제조 공정의 pH 관리 수치(7.0~7.5) 옆에 있는 [p.1] 버튼을 클릭합니다.
결과: 화면 우측에 실제 [작업표준서] PDF가 열리며 해당 수치에 초록색 하이라이트가 쳐집니다. (하단 자막: "모든 데이터는 외부 서버로 유출되지 않는 폐쇄형 보안 환경에서 처리됩니다.")