칠레제조2025 – 진행 중엠프레사스 CMPC
펄프 공장의 정비 기록, 정비 계획, 공정 모니터링용 생성형 AI 에이전트
CMPC는 자체 데이터 플랫폼의 AI 에이전트로 정비 계획 수립 시간을 최대 2시간에서 약 10분으로 줄였다
문제
CMPC 공장의 정비 인력은 점검 기록을 손으로 작성했고, 계획 담당자는 기록 한 건마다 과거 자료를 뒤져 계획을 세우는 데 최대 2시간을 썼다. 브라질 과이바 공장에서만 연간 약 44,000건의 기록이 나왔다.
접근 방식
CMPC는 6년에 걸쳐 자체 개발한 데이터 플랫폼 위에 AI 에이전트를 만들었다. 이 플랫폼은 센서 데이터, 매뉴얼, 운영 표준, 엔지니어링 보고서, 정비 기록을 모은다. 과이바에서는 점검자가 음성으로 관찰 내용을 말하면 에이전트가 디지털 양식을 채운다. 계획 에이전트는 전문가가 하던 검색을 되풀이해 약 40초 만에 계획을 제안하고, 최종 결정은 계획 담당자가 내린다. 칠레 산타페 공장에서는 에이전트가 핵심 성과 지표를 감시하고 편차를 진단해 교대 책임자에게 왓츠앱이나 이메일로 권고를 보낸다.
주요 수치
시사점
에이전트는 CMPC가 6년간 쌓은 데이터 플랫폼을 활용했고, 정비 계획의 최종 판단은 지금도 계획 담당자가 내린다.
분류
출처
출처 요약
이 기사는 CMPC 공장의 AI 활용 세 가지를 소개했다고 보도했다. 과이바의 정비 기록용 음성 에이전트, 정비 계획 에이전트, 산타페의 KPI 모니터링 에이전트다. 기록 한 건당 13분 절감, 과이바 연간 약 44,000건, 계획 시간이 최대 2시간에서 약 10분으로 단축됐다고 밝혔다. 산타페 에이전트의 결과와 가동 시점은 설명하지 않았다.
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