[Plant Simulation Study #28] AI가 제조 공정을 분석하고 모델링까지? Codex 5.3 기반 Plant Simulation 자동화 (ViveModeling)
1. 들어가며: 시뮬레이션 모델링의 새로운 패러다임
제조 컨설팅과 시뮬레이션 업무에서 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 무엇일까요? 바로 현상을 파악하고 이를 모델로 구현하는 '모델링' 과정입니다. 최근 AI 에이전트 기술이 급격히 발전함에 따라, 이제 시뮬레이션 엔지니어의 업무 방식도 변화하고 있습니다. 오늘은 OpenCode(Codex 5.3)를 활용해 Plant Simulation 모델링을 자동화하는 ViveModeling 프로세스를 소개합니다.
2. 프로젝트 환경 및 도구
이번 실험에 사용된 스택은 다음과 같습니다.
- Simulation: Siemens Plant Simulation 2024
- AI Agent: Codex 5.3 (OpenCode 기반)
- Environment: Oh-my-opencode (에이전트 제어 및 실행 환경)
3. 핵심 워크플로우: 진단에서 최적화까지
Step 1. 시나리오 분석 및 Baseline 진단
먼저 AI 에이전트가 현재 생산 라인의 문제점을 분석합니다. 영상에서는 Station 1의 Blocked 상태와 Station 3의 Waiting 상태를 인지하고, 병목(Bottleneck) 구간인 Station 2의 데이터를 수집하며 시작합니다.
Step 2. AI 기반 대안 생성 (ViveModeling)
에이전트는 분석된 데이터를 바탕으로 해결책을 제시합니다.
- 대안 1: Station 2를 고속 장비로 교체 (Cycle Time 단축)
- 대안 2: 병목 구간 전후에 Buffer(대기 공간) 추가 이 과정에서 사용자가 직접 SimTalk 코드를 짤 필요 없이, 에이전트가 ViveModeling 프로토콜을 통해 모델 개체를 제어하고 시나리오별 코드를 자동 생성합니다.
Step 3. 병렬 시뮬레이션 및 결과 검증
생성된 여러 대안을 동시에 실행하여 Throughput(수율) 변화를 실시간으로 비교합니다. 최종적으로 에이전트는Blocked 상태를 해소하면서도 비용 효율이 가장 높은 'Sweet Spot'을 찾아내고 상세 레포트를 출력합니다.
4. 시연 영상 (ViveModeling 실습)
영상 주요 타임라인:
- 03:40 - AI 에이전트의 모델 구조 파악 및 대안 설계
- 09:15 - 시나리오별 병렬 시뮬레이션 실행
- 14:58 - 최종 최적화 결과(Before/After) 비교 분석
5. 마치며: 시뮬레이션의 미래, ViveModeling으로 열다
최근 IT 업계에서는 Vivecoding이 큰 화두가 되고 있습니다. 하지만 저는 여기서 한 걸음 더 나아가, 제조 시뮬레이션 분야에서 Vivemodeling이 가질 수 있는 거대한 가능성을 이번 프로젝트를 통해 보여드리고 싶었습니다.
단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, AI가 공정의 논리적 구조를 스스로 분석하고 모델링 전 과정을 자동화하는 세상이 오고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 시뮬레이션 엔지니어가 반복적인 모델 구축 작업에서 벗어나, 더 가치 있는 의사결정과 전략 수립에 집중할 수 있도록 사람의 수고를 획기적으로 덜어줄 것입니다.
AI와 사람이 협업하는 이 새로운 모델링 패러다임이 제조 현장의 혁신을 앞당길 것이라 확신합니다.