제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결

제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결

 "AI가 우리 공정을 정말 이해할까?

"

최근 한 정밀 가공 업체 생산팀장님의 고민입니다.

"ChatGPT에게 우리 CNC 가공 조건 물어봤는데, 교과서 같은 답만 주더라고요. 우리 설비 특성도, 우리 재료의 미묘한 차이도 모르는데... 이걸 어떻게 믿고 쓰나요?"

맞습니다. 일반 AI는 여러분의 공장을 모릅니다.

하지만 Ontology-driven Causal Prompt를 활용하면 상황이 완전히 달라집니다.

Ontology-driven Causal Prompt란?

한마디로 정의하면

"우리 공장의 지식 체계(온톨로지)와 원인-결과 관계(인과관계)를 AI가 이해하도록 구조화된 질문 방식"

3가지 핵심 요소

1) Ontology (온톨로지) = 우리 공장의 '개념 사전'

일반 AI는 "용접기"를 추상적으로만 이해합니다. 온톨로지로 정의하면:

• 설비: 우리 2호 용접기, OTC 브랜드, 전류 범위 150-300A, 실제 출력 -5% 낮음
• 재료: 협력사 A의 SM490, 두께 6mm, 경도 HRC 27.5 (표준보다 0.5 낮음)
• 공정: 우리 표준 작업 조건 220-240A, 27-29V

2) Causal (인과관계) = '왜 그런가?'의 메커니즘

일반 AI: "전류를 높이면 품질에 영향을 줍니다" (모호함)

인과관계 명시: 전류 230A → 입열량 1.1 kJ/mm → 용융지 크기 증가 → 침투깊이 5.0mm → 인장강도 505MPa ✓

만약 전류를 260A로 과다 증가하면: 전류 260A → 입열량 1.8 kJ/mm (과다) → 결정립 조대화 + 기공 발생 → 강도 저하 + 불합격 ✗

3) Prompt = AI에게 정확히 질문하기

일반 질문: "용접 품질 어떨까요?" → AI: 애매한 일반론 답변

구조화된 질문: "우리 2호 용접기(-5% 출력), 협력사A SM490(HRC 27.5), 전류 230A, 전압 28V, 속도 35cm/min 조건에서:

1. 입열량 계산
2. 침투깊이 → 기공률 → 강도로 이어지는 인과 체인 분석
3. 합격 확률 예측
4. 최적화 제안" → AI: 정확한 정량 분석 + 근거 있는 제안

일반 AI vs. Ontology-driven AI 비교

사례: CNC 불량률 35% → 4% 달성

문제 상황

경남 부품 가공 업체, SM45C 외경 선삭 작업

• 불량률: 35% (표면 거칠기 불합격)
• 주축회전수: 1,200 RPM
• 목표: Ra 1.6 μm 이하

현장의 혼란:

• 숙련공 A: "RPM 낮춰야 해"
• 숙련공 B: "이송을 줄여야지"
• 공장장: "둘 다 해봤는데 안 되는데?"

AI 진단 (인과관계 추적)

절삭속도 계산: Vc = (π × 80 × 1,200) / 1,000 = 301.6 m/min → SM45C 권장(80-150 m/min)의 2배 초과!

인과 체인 분석:

절삭속도 301.6 m/min (과다) ↓ 절삭온도 급상승 (+250°C) ↓ 공구 열마모 가속 (+200%) ↓ 표면거칠기 Ra 4.2 μm (목표 1.6 초과) ✗

핵심 원인: RPM이 아니라 절삭속도가 문제!

해결책

즉시 조치:

1. 주축회전수: 1,200 → 500 RPM
2. 냉각: Flood → High-Pressure 40bar

결과 (3일 적용):

• 불량률: 35% → 4% ✓
• 공구수명: 40분 → 145분 (+262%)
• 월 800만원 절감

공장장 평가:

"30년 경력도 감으로 찾던 걸, AI가 물리 법칙으로 정확히 찾았습니다."

(사례는 이해를 위한 가상 사례입니다)

핵심 성공 요인: 우리 데이터 + 인과관계

왜 "우리 데이터"가 중요한가?

일반 AI의 한계: "SM45C는 120 m/min으로 가공하세요" (표준 조건)

우리 공장 현실:

• 우리 CNC-350: 강성 낮음 → 120 m/min 불가
• 우리 SM45C: 중국산, HRC 26 (표준 28 대비)
• 우리 공구: TiN 코팅 (TiAlN 아님)

결과: 표준 조건 적용 → 불량 발생!

인과관계가 결정적인 이유

상관관계만 보면: 데이터 분석 → "RPM 높을 때 불량 많음" → 결론: "RPM 낮추자" → 적용: 효과 없음 ✗

인과관계를 찾으면: RPM 높음 → 절삭속도 과다 → 온도 상승 → 공구 마모 → 불량 → 진짜 원인: 절삭속도 → 적용: 불량 83% 감소 ✓

구축 방법  

1주차: 데이터 확인

필수 데이터:

• 설비 사양서
• 공정 파라미터 이력
• 품질 검사 결과

데이터 부족해도 OK! 설비 사양 + 표준 조건만으로도 일반 AI 대비 3배 정확

2주차: 온톨로지 설계

우리 공장 '개념 사전' 만들기

Equipment: 우리 용접기 2호 - 전류 범위, 실제 출력 -5% Material: 협력사A SM490 - 두께, 경도 HRC 27.5 Process: 우리 표준 - 전류 220-240A, 전압 27-29V Quality: 우리 기준 - 침투 >4.8mm, 기공 <1.5%

3주차: 인과관계 도출

방법 1: 베테랑 기술자 인터뷰

질문: "2호기는 왜 전류를 10A 더 높이나요?" 답변: "출력이 약해서 침투가 얕게 나와요"

→ 인과규칙: 설비 = 2호기 → 출력보정 -5% → 전류 +10A 필요

방법 2: 실험 검증

전류 변화 실험 (다른 조건 고정):

• 200A → 침투 4.3mm
• 220A → 침투 4.8mm
• 240A → 침투 5.3mm
• 260A → 침투 5.8mm (기공 4.5% 급증!)

→ 인과관계 확정: 전류 10A 증가 → 침투 0.15mm 증가 (200-250A 범위) 전류 >250A → 기공 급증 (위험 구간)

4주차: AI 시스템 가동

Prompt 템플릿 예시:

우리 회사 용접 온톡로지: [설비, 재료, 공정 정보] 인과관계: [전류→입열→침투→강도 체인] 현재 조건: 2호기, 협력사A, 230A, 28V, 35cm/min 분석 요청: 합격 확률, 리스크, 최적화 제안

→ AI 실행 → 결과 확인!

지금 바로 시작하기

자가 진단 (30초)

□ 설비 사양서 있음 

□ 공정 조건 기록함 

□ 품질 결과 저장함 

□ 불량 원인 분석함 

□ 기술자 노하우 문서화 원함

2개 이상 체크: 바로 시작 가능!

3단계 실행

1단계 (오늘): 엑셀로 현재 공정 조건 기록 시작

2단계 (이번 주): 베테랑 인터뷰

• "왜 그렇게 하세요?"
• "언제 문제가 생기나요?"
• "어떻게 해결하셨나요?"

3단계 (이번 달): 전문가 상담

결론

성공 공식

우리 데이터 × 인과관계 × 온톨로지 = AI가 베테랑처럼 판단

핵심 메시지

일반 AI: "이론적으로 이래요" → 활용도 30%

Ontology-driven AI: "우리 설비로 이 조건 쓰면, 이런 물리 메커니즘으로 품질이 나빠집니다. 과거 데이터가 95% 신뢰도로 증명합니다" → 활용도 90%

선택의 순간

"AI에게 교과서를 읽게 할 것인가?" "우리 공장의 지식과 인과관계를 학습 시킬 것인가?"

 

아래는 바로 사용 가능한 Prompt로 여러분 회사 실제 데이터로 교체하여 사용가능합니다. 이때 설비 정보,재료 정보, 품질 기준를 여러분 회사 데이터로 교체하시면 됩니다

Prompt: 

# ONTOLOGY CONTEXT: 우리 회사 GMAW 용접 도메인

## 1. 설비 정의 (Equipment)
### 보유 용접기
- WeldingMachine_01 (1호기)
 * 제조사: Lincoln Electric
 * 전류 범위: 150-300A
 * 전압 범위: 24-32V
 * 출력 보정: 표준 (0%)
 * 상태: 양호

- WeldingMachine_02 (2호기)
 * 제조사: OTC
 * 전류 범위: 150-300A
 * 전압 범위: 24-32V
 * 출력 보정: -5% (실측 데이터 기반)
 * 상태: 정상 (출력 낮음 특성 있음)

## 2. 재료 정의 (Material)
### 협력사별 소재 특성
- SM490_SupplierA (협력사 A)
 * 두께: 6mm
 * 평균 경도: HRC 27.5 (표준 28 대비 -0.5)
 * 탄소 함량: 0.18% (KS 범위 0.16-0.20 내)
 * 인장강도: 490-520 MPa
 * 특이사항: 표준보다 약간 연질

- SM490_SupplierB (협력사 B)
 * 두께: 6mm
 * 평균 경도: HRC 28.5 (표준 대비 +0.5)
 * 탄소 함량: 0.20% (상한선)
 * 인장강도: 510-540 MPa
 * 특이사항: 표준보다 약간 경질, 용접 시 주의

### 용접 와이어
- Type: ER70S-6
- 직경: 1.2mm
- 보호가스: Ar 80% + CO2 20% 혼합

## 3. 공정 표준 (Process Standards)
### 우리 회사 표준 작업 조건
- 전류(Current): 220-240A (표준 범위)
- 전압(Voltage): 27-29V (표준 범위)
- 이동속도(TravelSpeed): 30-40 cm/min
- 보호가스 유량: 18-22 L/min (최적)
- 예열 온도: 50-80°C (6mm 기준)

### 작업 환경
- 작업장 온도: 15-25°C
- 습도: 40-60%

## 4. 품질 기준 (Quality Standards)
### 우리 회사 합격 기준
- 침투깊이(PenetrationDepth): ≥4.8mm (80% of 6mm)
- 기공률(PorosityRate): <1.5% (KS 2% 대비 엄격)
- 인장강도(TensileStrength): ≥500 MPa (안전율 포함)
- 비드 폭(BeadWidth): 8-15mm
- 외관: 균일, 언더컷 <0.5mm

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## 인과관계 체인 (Causal Chains)

### Chain 1: 전류 → 입열량 → 침투깊이
전류 증가 (예: 220A → 240A)
 → 입열량 증가 = (Current × Voltage × 60) / (Speed × 1000)
   → 용융지 온도 상승
     → 용융지 크기 확대
       → 침투깊이 증가
         [분기점]
         IF 입열량 ≤ 1.6 kJ/mm
         THEN 침투 적정 + 기공 최소 → 합격 ✓
         
         IF 입열량 > 1.8 kJ/mm
         THEN 과입열 → 기공 급증 + 결정립 조대화 → 불합격 ✗

### Chain 2: 설비 특성 → 출력 보정 → 파라미터 조정
IF 설비 = WeldingMachine_02 (2호기)
THEN 실제출력 = 명목출력 × 0.95
 → 동일 침투 달성 위해 전류 +10A 보정 필요
 → 예: 1호기 230A = 2호기 240A

### Chain 3: 재료 특성 → 용접성 → 조건 조정
IF 재료 = SM490_SupplierB (협력사 B, 경질)
THEN 탄소 함량 높음 (0.20%)
 → 용접부 경화 경향 ↑
 → 예열 온도 +20°C 필요 (80°C 이상)
 → 냉각속도 제어 중요

### Chain 4: 이동속도 → 입열량 밀도 → 품질 분기
속도 감소 (예: 40 → 30 cm/min)
 → 단위 길이당 입열량 증가 (+33%)
   → IF 입열량 1.0-1.5 kJ/mm: 최적 → 합격률 95%
   → IF 입열량 > 1.8 kJ/mm: 과다 → 기공 발생 ↑

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## 추론 규칙 (Inference Rules)

### Rule 1: 설비별 전류 보정
IF Equipment = WeldingMachine_02
THEN Current_Actual = Current_Setting + 10A
REASON: 출력 보정계수 0.95

### Rule 2: 재료별 예열 온도
IF Material = SM490_SupplierB
AND Thickness = 6mm
THEN PreheatingTemp ≥ 80°C
REASON: 탄소 함량 높아 경화 방지 필요

### Rule 3: 입열량 기반 합격 판정
IF 1.0 ≤ HeatInput ≤ 1.4 kJ/mm
AND 220A ≤ Current ≤ 240A
AND 27V ≤ Voltage ≤ 29V
THEN Probability(합격) = 92%
CONFIDENCE: 95% (과거 500건 데이터 기반)

### Rule 4: 과입열 위험 판정
IF HeatInput > 1.8 kJ/mm
THEN Probability(기공률 >2%) = 75%
AND Probability(강도 <480 MPa) = 65%
ACTION: 전류 감소 또는 속도 증가 필수

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## 현재 작업 조건

### 작업 정보
- 날짜: 2026년 2월 10일
- 작업자: 김철수 (경력 5년)
- 작업 위치: 1공장 용접 라인

### 사용 설비 및 재료
- 설비: WeldingMachine_02 (2호기)
- 재료: SM490_SupplierA (협력사 A)
- 재료 로트: LOT_2026020501
- 두께: 6mm

### 설정 파라미터
- 전류(Current): 230A
- 전압(Voltage): 28V
- 이동속도(TravelSpeed): 35 cm/min
- 보호가스 유량: 20 L/min
- 예열 온도: 50°C
- 와이어 송급속도: 6 m/min

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## 분석 요청

다음 항목을 순서대로 분석해주세요:

### 1. 입열량 계산 및 평가
- 공식: HeatInput = (Current × Voltage × 60) / (TravelSpeed × 1000)
- 현재 조건에서 입열량 계산
- 최적 범위(0.8-1.6 kJ/mm) 대비 평가
- 물리적 의미 설명

### 2. 설비 보정 적용
- 2호기 출력 특성(-5%) 반영
- 실제 입열량 재계산
- 1호기 대비 차이 분석

### 3. 인과 체인 추적
- Chain 1: 전류 230A → 입열량 → 침투깊이 예측
- Chain 4: 속도 35cm/min → 입열 밀도 → 품질 분기점 판단
- 각 단계별 물리적 메커니즘 설명

### 4. 품질 예측 (정량적)
다음 표 형식으로 제시:

| 품질 항목 | 예측값 | 우리 기준 | 판정 | 신뢰도 |
|----------|--------|----------|------|--------|
| 침투깊이 | X.X mm | ≥4.8mm | ⭕/❌ | XX% |
| 기공률 | X.X% | <1.5% | ⭕/❌ | XX% |
| 인장강도 | XXX MPa | ≥500MPa | ⭕/❌ | XX% |
| 비드폭 | XX mm | 8-15mm | ⭕/❌ | XX% |

### 5. 종합 합격 확률
- 전체 합격 확률: XX%
- 주요 리스크 요인: [나열]
- Critical Factor: [가장 영향 큰 요소]

### 6. 최적화 제안
현재 조건에서 합격률을 95% 이상으로 높이기 위한 구체적 조정안:

1. [파라미터명]: [현재값] → [제안값]
  - 근거: [인과 체인 기반 설명]
  - 예상 효과: [정량적 개선 수치]

2. [파라미터명]: [현재값] → [제안값]
  - 근거: [인과 체인 기반 설명]
  - 예상 효과: [정량적 개선 수치]

최종 예상 결과:
- 합격률: 현재 XX% → 개선 후 YY%
- 주요 개선 지표: [구체적 수치]

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## 출력 형식 요구사항

1. 모든 계산 과정을 단계별로 명시
2. 인과관계 추론 경로를 명확히 표시
3. 예측값에 신뢰구간 포함
4. 물리적 메커니즘 설명 필수
5. 즉시 현장 적용 가능한 실행안 제시

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