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[IT뉴스]아이비즈소프트웨어, 공정 데이터·전문가 지식 결합… 이상 예측부터 현장 의사결정 지원까지

온카뱅크관리자

2026-09-16 10:47:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ugbHH3GhTO">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d64d718fdbabbdfe6460b314d7fc72f85273f32adffe4d4f70d79780766da1cf" dmcf-pid="7aKXX0Hlls" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아이비즈소프트웨어 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dt/20260916104312817gqnm.png" data-org-width="617" dmcf-mid="pHtXX0HlWC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dt/20260916104312817gqnm.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아이비즈소프트웨어 제공
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          <p contents-hash="74cfe475731bfb2554445f83ed9c89b2cc53642a92ac85e4dd2ba4b96bae91ac" dmcf-pid="zN9ZZpXSWm" dmcf-ptype="general"><br> AI 전문기업 아이비즈소프트웨어가 제약·바이오 제조현장의 공정 데이터와 숙련 전문가의 경험을 결합한 제조 AI 기술 개발에 나섰다.</p>
          <p contents-hash="0aa88b4613b72335320c25f9cb7d6ba43bde71dbe8daf9d6663e5cef8f71fb06" dmcf-pid="qj255UZvvr" dmcf-ptype="general">아이비즈소프트웨어는 제조기록서, 공정 운전 데이터, 설비 데이터, 표준운영절차서(SOP)와 현장 전문가 인터뷰를 종합적으로 분석해 제조 암묵지 데이터를 구축하고 있다. 전문가가 특정 공정 상황에서 무엇을 확인하고 어떤 기준에 따라 판단·대응하는지를 추출해 AI가 학습할 수 있는 데이터로 구조화하는 작업이다.</p>
          <p contents-hash="fb0eefe5314d06ed569c8b3b009aefcd9734e23d7d64bbf944124cc23b7dce8f" dmcf-pid="BAV11u5TSw" dmcf-ptype="general">사업 대상은 원료의약품(API) 제조 과정의 반응·결정화·여과·건조 공정이다. 온도, pH, 압력, 투입량, 반응시간, 교반속도, 유량, 진공도 및 습도 등 주요 공정변수와 제품 품질 간의 관계를 분석하고, 이상 상태가 발생하기 전에 나타나는 변화와 숙련자의 대응 방식을 체계적인 데이터로 정립한다.</p>
          <p contents-hash="eeb2d13c7dd837970a77b6f944cf46c0f9cb7cfe025b7790b83964a9f7485591" dmcf-pid="bcftt71ySD" dmcf-ptype="general">이번 사업은 수치형 공정 데이터뿐만 아니라 현장 전문가의 경험과 판단까지 AI 학습 범위에 포함한다는 점에서 차별화된다. 아이비즈소프트웨어는 전문가 인터뷰를 공정 단계, 발생 상황, 판단 근거, 수행 조치 및 예상 결과와 연결해 실제 공정에서 활용할 수 있는 제조 암묵지 데이터로 구축하고 있다.</p>
          <p contents-hash="4dae1e1feef9297df60a382ce0c835a92cfd64d28f4ac08d49f4d5828301815f" dmcf-pid="Kk4FFztWyE" dmcf-ptype="general">구축된 데이터는 공정 상태 예측, 이상 징후 탐지, 품질 편차 분석 및 최적 공정조건 추천을 위한 AI 모델 개발에 활용된다. 표준운영절차서와 제조지시·기록서, 전문가 인터뷰 등 비정형 자료는 대규모 언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 통해 현장형 제조 지식으로 전환할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="01bc9b580d99f235b648f8ac172c8b1e3fd6de7a7bb405072ce5a43f2ed6fb58" dmcf-pid="9E833qFYSk" dmcf-ptype="general">현장 작업자가 자연어로 질문하면 승인된 문서와 검증된 전문가 지식을 바탕으로 필요한 작업 절차와 이상 상황 대응 정보를 제공하는 AI 서비스도 함께 개발한다. 이를 통해 작업자는 복잡한 문서를 일일이 확인하지 않고도 필요한 정보를 신속하게 찾을 수 있으며, 기업은 개인에게 의존해 온 제조 노하우를 조직의 디지털 자산으로 축적할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="37a44fcfec011920c4a31160c9c6561ddddafa9832d5907c5c828d15e05d41a6" dmcf-pid="2D600B3Glc" dmcf-ptype="general">아이비즈소프트웨어는 사업 총괄기관으로서 데이터 활용체계 설계부터 AI 모델 개발, 시스템 통합 및 현장 실증까지 사업 전반을 담당한다. 원천 데이터와 가공 데이터 간의 연결관계, 변경 이력과 분석 결과의 추적 가능성을 확보하고, AI가 제시하는 예측과 권고의 근거를 확인할 수 있는 품질관리체계도 마련할 예정이다.</p>
          <p contents-hash="4b280b0e73c7b1757b207f414c1a3c1512f3654d6b4c0d2570f3643d86893549" dmcf-pid="VwPppb0HCA" dmcf-ptype="general">이상준 아이비즈소프트웨어 사업총괄은 “이번 사업은 전문가의 노하우를 단순히 기록하는 데 그치지 않고, 실제 공정 운영과 품질관리에 활용할 수 있는 AI 자산으로 전환하는 데 의미가 있다”며 “현장에서 신뢰하고 사용할 수 있는 제조 AI 시스템을 구현해 제약·바이오를 비롯한 다양한 제조산업으로 확대해 나가겠다”고 말했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1756be4485b04164bfd52e86a3d9368decdbe38a1e2c5b30803ec0af9e6ad87" dmcf-pid="fAV11u5Tlj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아이비즈소프트웨어 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dt/20260916104314155fvie.png" data-org-width="640" dmcf-mid="UrQUUKpXhI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dt/20260916104314155fvie.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아이비즈소프트웨어 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5811e707effd09783f6ad94b4cdc7ac1e5c897b80bee0e1949e75f8af3311cf6" dmcf-pid="4cftt71yCN" dmcf-ptype="general"><br> 박영서 기자 pys@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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