제조 특화 ‘CS Q-Vision’, 라벨링 없이 품질검사 AI 모델 학습…폐쇄망 적용도 지원
AI·데이터 전문기업 씨에스리가 산업 현장의 데이터 분석과 제조 품질검사를 자동화하는 AI 솔루션을 선보인다. 자연어로 데이터 분석 과정을 수행하는 AI 에이전트부터 별도 라벨링 없이 제조 품질검사 모델을 구축하는 비전 AI까지 실제 업무에 적용할 수 있는 기술을 집중 소개한다.
씨에스리(대표 이춘식)는 오는 21일부터 23일까지 일산 킨텍스 전시장에서 열리는 '산업AI EXPO 2026'에 참가해 AI 기반 데이터 분석 자동화 솔루션 '빅재미(BigZami)'와 제조 특화 AI 품질진단 솔루션 'CS Q-Vision'을 선보인다고 밝혔다.
이번 전시에서 주력으로 소개하는 빅재미는 데이터 수집과 전처리, 분석, 시각화로 이어지는 데이터 분석 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 AI·데이터 분석 솔루션이다. 복잡한 코딩이나 전문적인 분석 기술 없이도 현업 사용자가 산업 현장에서 발생하는 데이터를 직접 분석하고 업무에 활용할 수 있도록 설계했다.
최근에는 AI 에이전트 기술을 접목한 '데이터 바이브 분석' 기능을 추가해 분석 자동화 수준을 높였다.
사용자가 자연어로 분석 목적이나 질문을 입력하면 AI 에이전트가 데이터를 확인한 뒤 필요한 분석 절차를 구성하고 전처리부터 분석까지 단계별로 수행한다. 사용자는 AI가 만든 분석 흐름을 직접 확인하고 필요한 단계만 수정하거나 다시 실행할 수 있다.
분석 결과는 그래프와 표 등으로 시각화할 수 있으며 분석 워크플로를 저장해 반복적으로 활용하거나 다른 사용자와 공유하는 것도 가능하다. 반복적인 분석 작업을 줄이면서 데이터 기반의 현황 파악과 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞췄다.
씨에스리는 제조 현장의 품질검사에 AI를 적용한 'CS Q-Vision'도 전시한다. 제조 품질검사를 자동화하는 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼으로 정상 이미지를 이용해 검사 모델을 학습하고 이상이 발생한 영역을 히트맵으로 보여준다.
검사 데이터를 업로드하면 별도의 코딩이나 라벨링 작업 없이 AI 모델을 학습할 수 있다. 모델 테스트 단계에서는 이상 영역을 히트맵으로 확인하고 민감도를 조정해 현장에 필요한 검출 기준을 설정할 수 있다.
실제 제조 시스템과 연계 방식도 다양화했다. 이미지 업로드를 이용한 화면 검사뿐 아니라 REST API를 이용한 기존 시스템 연동을 지원한다. 스탠드얼론 앱과 ONNX를 이용하면 외부 네트워크 연결이 제한된 폐쇄망 환경에서도 독립적으로 실행할 수 있다.
씨에스리는 이번 전시에서 빅재미와 CS Q-Vision을 통해 기업이 보유한 데이터를 분석하는 단계부터 제조 현장의 품질검사까지 AI를 실제 업무에 적용하는 방안을 제시할 계획이다.
이춘식 씨에스리 대표는 “산업 현장에서 AI를 도입하기 위해서는 기술 자체뿐만 아니라 실제 업무에 적용하고 지속적으로 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다”며 “이번 전시를 통해 데이터 분석과 제조 품질검사 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 소개하고, 기업이 보유한 데이터를 효과적으로 활용해 업무 효율을 높이고 AX 전환을 추진할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
권상희 기자 shkwon@etnews.com
