Environment Foundry
한국은 세계의 배와 배터리와 반도체를 만듭니다.
우리는 그 현장을 실제 데이터로 보정한 시뮬레이터로 만듭니다. AI는 그 안에서 배우고, 시험받고, 합격한 뒤에야 현장에 들어갑니다. [fig. 1]
오른쪽위 도판은 문자로 그린 3D 점구름입니다. 드래그하면 돌아가고, 초록 점은 고장입니다. 고장을 직접 내 보려면 데모.
I.문제
AI는 언어와 코드를 빠르게 바꿔놓았지만, 공장과 조선소와 정비창에는 아직 들어가지 못했습니다. 모델이 모자라서가 아닙니다. [fig. 2]
- 라인을 멈추고 AI를 시험할 수 없습니다. 비가동 한 시간이 그 AI가 1년 동안 만들 가치보다 클 수 있습니다.
- 고장은 드물고, 일어나면 비쌉니다. 배울 사례가 모이지 않습니다.
- 기록은 PLC 로그, 알람 이력, 작업지시서, 숙련공의 기억에 흩어져 있습니다. 그 숙련공들은 은퇴하고 있습니다.
II.시뮬레이터
현장을 네 개의 층으로 옮기고, 하나의 시간축에서 계산합니다. [fig. 3]
- 코드
- PLC·SCADA·MES의 원본 로직을 가상 PLC에서 그대로 실행합니다. 100밀리초 스캔.
- 물리
- 모터의 발열과 냉각, 베어링 마모, 컨베이어와 프레스의 기구학, 용접과 도장.
- 환경
- 파랑, 기상, 온습도. 설비 바깥의 조건까지.
- 운영
- 작업지시, 승인, 잠금·표지(LOTO), 교대. 규칙을 어기면 기술적으로 옳은 조치도 실패로 채점합니다.
모든 시뮬레이터는 실제 운영 기록과 대조합니다. 재현 오차는 숫자로 만들어 함께 납품합니다.
III.산업
한국이 세계에서 가장 잘하는 물리 산업부터 시작합니다. [fig. 4]
- 제조
- 배터리·디스플레이·전자 라인. 설비 이상 대응 AI 검증, 레시피 변경 사전 시험, 신규 라인 가상 시운전.
- 조선
- 블록 용접·도장, 야드의 크레인 일정, 해상 시운전. 용접 로봇 경로 검증, 숙련 판단의 데이터화.
- 방산
- 정비(MRO) 고장 시나리오와 시험평가 환경. 망분리 상태로, 국내에서만.
IV.일하는 방식
- 관측. 망분리를 전제로 공장 안에서 PLC 태그, 알람, 보전 기록, 작업지시를 모읍니다. 신호명과 제품 정보는 추상화합니다.
- 컴파일. 관측·행동·전이·종료·채점·리셋·권리·출처. 여덟 요소를 모두 갖춰야 데이터가 아니라 환경이라고 부릅니다.
- 검증. 실제 기록을 재생해 오차를 측정합니다. 맞지 않는 시뮬레이터는 납품하지 않습니다.
- 납품. 시뮬레이터와 에피소드와 승인 시험 결과를 출처와 함께 넘깁니다.
[fig. 5]
V.납품과 원칙
- 보정된 시뮬레이터. 라인·도크·정비창 단위. 가상 시운전과 AI 훈련장으로 씁니다.
- 고장→복구 에피소드. 고장 전 상태, 진단, 승인된 조치, 결과, 실패한 시도까지 이어진 기록. 권리를 정리해 재현 가능한 과제로 납품합니다.
- AI 승인 시험. AI를 라인에 넣기 전, 실제 고장 시나리오에서 복구율과 안전 위반과 복구 시간을 잽니다.
그리고 우리가 지키는 것:
- 원본 데이터는 공장 밖으로 나가지 않습니다.
- 접근·평가·학습·파생·재판매·반출 권리를 각각 따로 계약합니다. 애매하면 막힌 쪽으로 처리합니다.
- 방산과 국가핵심기술은 국내에서, 판정받은 범위 안에서만 다룹니다.
VI.파일럿
라인 하나, 8–12주. 시뮬레이터 1개와 재현 오차 리포트, 고장 과제 묶음, 승인 시험 결과를 납품합니다.
- 대기업 스마트팩토리
- MES·FDC·3D 트윈이 이미 있는 곳. 그 아래에 제어 코드와 고장을 재현하는 층을 붙이고, AI를 넣기 전에 승인 시험을 합니다.
- 중소·중견 제조사
- PLC는 있지만 기록이 흩어진 곳. 태그 수집과 보전 기록 정리부터 시작해, 핵심 설비 1–2대의 시뮬레이터에 숙련공의 고장 대응을 남깁니다.
고장 대응을 AI로 바꾸고 싶은 현장, 실제 산업 환경에서 에이전트를 검증하고 싶은 AI 팀, 그리고 PLC·시뮬레이션·조선 도메인의 엔지니어를 찾습니다.
2026 Q4 첫 파일럿 모집 중. 이 페이지의 도판과 데모는 합성 데이터입니다.
지금 시작합니다.
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