(주)라임씨에스아이, 제조현장 ‘디지털트윈 기반 산업안전 관리시스템’ 런칭

UWB 위치데이터 기반 실시간 관제… 경보–조치–기록–재발방지까지 “증빙 중심” 안전관리 체계 제공

MCP 기반 멀티 LLM 연동 구조로 기업별 보안·비용 요구에 맞춘 단계적 AI 고도화 지원

(주)라임씨에스아이는 제조현장의 지게차 운행 및 작업자 동선 위험을 예방하기 위한 ‘디지털트윈 기반 산업안전 관리시스템’을 공식 런칭했다고 밝혔다.

이번 시스템은 UWB 기반 위치측정(RTLS) 데이터를 활용해 지게차·작업자·작업구역 정보를 실시간으로 수집하고, 위험 상황을 관제 화면에서 직관적으로 확인할 수 있도록 설계됐다. 특히 단순 경보 제공을 넘어, ‘경보–조치–기록–재발방지’로 이어지는 운영 이력을 체계적으로 남겨 현장 안전관리의 증빙과 사후 검증이 가능한 것이 특징이다.

“현장 예산·운영 현실”을 반영한 저비용·저허들 안전관리 모델

제조현장의 안전관리 시스템 도입은 필요성이 높지만, 예산과 운영 인력의 제약으로 인해 고가·고난이도 시스템 도입이 쉽지 않았다. 라임씨에스아이의 산업안전 관리시스템은 이러한 현실을 고려해 규제 최소 충족 수준에서 즉시 적용 가능한 운영 구조를 기본으로 제공하면서도, 실증 데이터를 축적해 단계적으로 고도화할 수 있도록 데이터 체계를 표준화했다.

또한 현장 운영 과정에서 빈번히 발생할 수 있는 불필요한 경보를 줄이기 위해 오탐/과탐 저감 운영정책(임계거리 튜닝, 반복 경보 억제, 작업구역별 룰 분리)을 운영 규정 형태로 적용할 수 있도록 설계했다.

보안·거버넌스 강화… 기업별 데이터 파티셔닝 및 RBAC 적용

본 시스템은 다사업장·다기업 확산을 고려해 기업별 데이터 파티셔닝(분리) 구조를 기본으로 하고, 역할 기반 접근통제(RBAC) 및 감사 로그 체계를 적용했다. 이를 통해 각 사업장은 자사 데이터만 접근 가능하며, 정책 변경·조회·조치 등 주요 행위 이력을 추적할 수 있어 공공기관 연계 제출 문서에서도 요구되는 보안 요건을 충족하도록 구성됐다.

MCP 기반 ‘멀티 LLM 연동’… 안전 문서화·리포트 자동화 중심 AI 적용

AI 기능은 현장 수용성과 책임성 확보를 위해 ‘자동 제어’가 아니라 안전관리 문서화 및 운영 지원 중심으로 적용된다. 라임씨에스아이는 MCP(Model Context Protocol)를 추상화 계층으로 두어, 기업의 보안·비용·서비스 수준에 맞춰 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 등 Public LLM과 LLaMA, HuggingFace 기반 Private LLM을 선택적으로 연동할 수 있는 구조를 마련했다.

특히 AI 기능은 비식별·요약 기반 데이터 전달과 관리자 승인(Human-in-the-loop)을 기본 원칙으로 적용해, 정책 적합성과 운영 책임성을 동시에 확보한다는 방침이다.

향후 계획: 산업단지 확산 및 레퍼런스 기반 상용화 본격화

라임씨에스아이는 이번 런칭을 시작으로 제조현장 레퍼런스를 확대하고, 산업단지 단위 확산을 위한 다사업장 운영 모델을 고도화할 계획이다. 또한 현장 실증을 통해 축적되는 데이터를 기반으로 안전관리 리포트 자동화, SOP 기반 질의응답, 위험구간 개선 권고 등 AI 고도화 기능을 단계적으로 상용화할 예정이다.

(주)라임씨에스아이 관계자는 “현장의 안전은 기술 그 자체보다 ‘운영 가능하고, 증빙 가능한 체계’를 만드는 것이 핵심”이라며 “이번 시스템은 제조현장의 현실적인 도입 여건을 반영해 즉시 적용 가능한 안전관리 기반을 제공하면서, 데이터 축적을 통해 AI 고도화로 확장 가능한 구조를 갖췄다”고 말했다.

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