인도제조2025 – 진행 중아폴로타이어
경화 프레스 근본 원인 분석을 위한 에이전트형 도구 Manufacturing Reasoner
아폴로타이어는 에이전트형 AI 도구로 경화 프레스 근본 원인 분석에 드는 노력을 약 88% 줄였다
문제
공장 엔지니어들은 자동 경화 프레스의 건식 사이클 시간이 왜 늘었는지 추적하는 데 몇 시간씩 썼다. 프레스 한 대마다 확인할 하위 요소가 25개가 넘는다.
접근 방식
아폴로는 AWS와 함께 Amazon Bedrock Agents 위에 Manufacturing Reasoner를 만들었다. 엔지니어가 자연어로 질문하면 차트, 통계적 공정 관리 화면, 근본 원인 단서와 함께 실시간 및 일일 알림을 받는다. 시범 운영을 거쳐 공장 3곳, 경화 프레스 250대 이상으로 넓혔다. 아폴로는 다른 영역으로 확대할 계획이었다.
주요 수치
less than 10 minutes도구를 쓸 때 문제 한 건의 근본 원인을 찾는 시간, AWS 블로그 기준
88%건식 사이클 시간 근본 원인 분석에 드는 노력의 감소폭, AWS 블로그 기준
INR 15 million승용차 래디얼 부문의 연간 절감 목표, AWS 블로그 기준
시사점
글은 문제 한 건당 기준 시간으로 7시간과 2시간을 모두 제시하므로, 시간 절감폭은 어느 쪽을 쓰느냐에 따라 달라진다.
분류
출처
출처 요약
[1]AWS Machine Learning Blog2025년 6월 16일
AWS와 아폴로는 경화 프레스 분석을 위한 Amazon Bedrock 기반 에이전트형 도우미를 설명했다. 문제 한 건에 10분 미만, 노력 88% 절감, 연간 1,500만 루피 절감 목표를 보도했고, 공장 3곳에서 쓰인다고 밝혔다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
