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스마트팩토리 · DX

Agentic AI 실행솔루션

현장의 반복 판단 업무를 AI 에이전트가 실행까지 처리하는 실행형 AI 솔루션

Type B · Specialized Solution — 고객이 궁금해하는 것 “이 문제를 어떻게 해결하는가?”

Customer Challenge

  • 현장의 반복 판단 업무(이상 보고 분류, 조치 지시, 리포트 작성)가 사람 손에 남아 병목이 됩니다.
  • 판단 기준이 담당자 머릿속에 있어 야간·주말에는 대응이 지연됩니다.
  • 챗봇을 도입해도 조회로 끝나 실제 업무가 줄지 않습니다.

What it is

개념

Data 와 LLM(범용·특화), Orchestration AI(Agents) 플랫폼 위에서 동작하는 실행형 AI 솔루션입니다. 데이터 조회·판단·시스템 조작을 에이전트 워크플로로 묶어, 기존 제조 시스템 위에 판단·실행 계층을 얹습니다.

Key Capabilities

01

에이전트 워크플로 실행

데이터 조회 → 판단 → 시스템 조작까지를 하나의 워크플로로 자동화합니다.

02

실행(액션) 연결

조회로 끝나지 않고 기존 시스템에 조치를 반영합니다.

03

기존 시스템 위 계층 구조

MES 등 운영 중인 시스템을 교체하지 않고 에이전트 계층으로 얹는 구조입니다.

04

LLM 선택 적용

범용 LLM 과 제조 특화 LLM 을 업무 성격에 맞게 조합해 사용합니다.

05

제품군 적용 지점 · SPC AI Assistant

Factova SPC 에 탑재된 자연어 질의 기능으로, 관리도 분석·공정능력 평가·용어 설명·특정 기간의 공정 상태 요약을 제공해 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 지원합니다.

06

제품군 적용 지점 · Super Agent

SPC 및 FDC 매뉴얼과 OCAP·MES 를 연계하여 레시피 변경 이력·설비 이벤트·Lot 이력 등 다양한 데이터를 기반으로 근본 원인 분석을 수행합니다. (영문 브로슈어 표기: AI Super Agent)

07

제품군 적용 지점 · LLM 기반 시뮬레이션

Worldworks Logistic Simulation 에서 자연어로 시나리오를 생성·수정할 수 있게 해, 사용자 친화적인 시뮬레이션 환경을 제공합니다.

Key Benefits

정성

  • 반복 판단 업무가 자동화되어 대응 속도가 빨라집니다.
  • 야간·무인 운영 범위가 넓어집니다.
  • 판단 기준이 에이전트로 남아 담당자에 의존하지 않습니다.

Why LG CNS

실행까지 가는 설계
단순 챗봇이 아니라 시스템에 조치를 반영하는 실행 단계를 전제로 설계했습니다.
Factova 데이터 모델 전제
Factova 솔루션군의 데이터 모델과 통합을 전제로 하므로 도입 마찰이 작습니다.
제조 도메인 자산 보유
MES·공정관리·품질·물류·설비 제어 솔루션을 직접 구축·운영해 온 도메인 지식을 에이전트의 판단 규칙으로 옮길 수 있습니다.

Architecture / Integration

AI Intelligence 계층
Data → LLM(범용·특화) → Orchestration AI(Agents) 플랫폼 순으로 쌓이며, 그 위에서 Agentic AI 실행 솔루션이 동작합니다.
제조 실행 계층 연계
SCM·MES·DCS·RMS·FDS·VM·WMS·QMS·FMEA·EMS 등 제조 실행·분석 시스템과 연결해 조회와 조치를 수행합니다.
로봇 영역 확장
같은 AI Intelligence 기반 위에 로봇 학습·운영 플랫폼이 함께 놓여, 판단 결과를 물리 실행으로 확장할 수 있습니다.
연계 · 생성형 3D 환경 구축
Physics-Aware World Builder 가 사진 한 장·현장 스캔 데이터로 로봇 AI 가 학습할 물리기반 3D 환경을 자동 생성하고(Image·Scan to Scene), USD 표준 기반으로 로봇 시뮬레이터·학습 파이프라인과 그대로 연계됩니다.
로봇 계층 구성
제조 Landscape 의 로봇학습/운영 영역에 로봇학습 플랫폼(Forge)과 로봇운영 플랫폼(Baton)이 놓여, AI Intelligence 계층의 판단을 물리 실행으로 잇습니다.

Target

대상 산업·고객

대상 산업
제조 실행·공정관리 시스템을 이미 운영 중이며 예외 대응 업무량이 많은 산업 전반
대상 고객
이상 보고 분류·조치 지시·리포트 작성 같은 반복 판단 업무의 병목을 없애려는 기업, 야간·주말 대응 체계를 넓히려는 기업

Use Case

활용 시나리오

설비 이상이나 품질 이탈이 보고되면 에이전트가 관련 데이터를 조회해 유형을 분류하고, 판단 규칙에 따라 조치를 지시하며, 결과를 리포트로 정리합니다. 사람은 예외 중의 예외만 확인합니다.

ⓘ 구성 요소 상태 — 필수(◎) 미작성 1건
  • Reference — 도입 사례

Type B 기준 필수 요소입니다. 원본 자료 확보 후 채웁니다 — 빈 섹션은 화면에 노출하지 않습니다.

원고 content/solutions-v2/agentic-ai.md · AI 초안 · 검수 전 · 담당 검토 필요