AGV를 더 살까?
데이터로 찾은 답은 운영 기준이었습니다

1이런 고민 있으신가요?

• AGV는 쉬지 않고 달리는데
  라인은 자재를 기다립니다바빠 보이는 것과 잘 나르는 것은 다릅니다
• 현장은 AGV를 더 사자고 합니다수천만 원짜리 결정인데 효과를 장담할 수 없습니다
• 설비 능력은 충분한데
  출하 목표를 못 채웁니다원인이 설비 밖에 있을 수 있습니다
• 개선안을 라인에서 직접 시험하기엔
  위험하고 비쌉니다먼저 가상 공장에서 돌려 보면 됩니다

2가상 공장 A가 보내온 것

하우징을 가공·조립하는 2개 라인을 24시간 돌리는 공장입니다. 하루 출하 목표는 3,600개인데 최근 3일은 하루 2,900개 안팎에 머물렀고, 현장은 AGV 1대 추가 구매를 요청했습니다. 이 공장이 보낸 것은 평소 회사에 있는 자료 그대로입니다.

3AI가 도면에서 디지털 트윈을 만듭니다

AI에게 준 것은 이 데이터와 고객의 요청 한 문단뿐입니다. N-XI와 연동된 AI가 설계 트윈을 만들고, 도면 좌표대로 설비와 벽·셔터·기둥·안전펜스까지 배치한 뒤, 운영 데이터로 공정 시간과 불량률, AGV 사양, 보충 기준을 넣었습니다. 사람이 화면에서 한 작업은 없습니다.

트윈은 운영 데이터로 보정했습니다. 현재 조건으로 24시간을 5회 실행한 결과 하루 출하는 실측 대비 −4.6%, AGV 운반 작업 수는 −0.7% 차이로 현실을 재현했습니다.

4진단: AGV가 부족한 게 아니었습니다

현재 상태를 시뮬레이션하자 원인이 숫자로 드러났습니다. AGV는 쉴 틈 없이 달리지만, 한 번에 적재 용량의 절반도 싣지 못하고 있었습니다.

설비 능력은 하루 약 3,790개로 목표보다 큽니다. 출하를 묶고 있던 것은 AGV 대수가 아니라 한 번에 조금씩 자주 나르게 만드는 보충 기준이었습니다.

5해결안 비교: 같은 공장, 네 가지 조건

AI는 현장 요청안(AGV 1대 추가)과 스스로 도출한 대안을 같은 트윈에서 24시간씩 5회 반복해 비교했습니다. 막대는 하루 출하량 5회 평균이고, 점선은 목표 3,600개입니다.

시나리오마다 같은 난수 시드 5개로 반복해 조건 차이만 비교했습니다.

• AGV 1대 추가는 출하가 늘지만 목표의 92.7%에 그치고, 늘어난 AGV 4대도 다시 쉴 틈이 없어집니다.
• 보충 기준 변경만으로 1회 운반량이 8개로 늘고, 운반 작업은 하루 1,674회에서 915회로 줄면서 출하는 목표의 99.8%에 이릅니다. AGV는 46.1%의 시간을 쉽니다.
• 보충 기준을 바꾸면 AGV 1대가 빠져도 출하가 유지됩니다. 정비 중인 차량이 있어도 목표를 지킬 여유가 생깁니다.

6AI가 작성한 보고서

진단부터 해결안 비교, 권고안과 적용 시 고려 사항까지 AI가 직접 작성한 보고서입니다. 모든 수치는 근거가 된 시뮬레이션 실행으로 추적할 수 있습니다.