승강기 고장 나면 기술자 대신 AI가 먼저 본다…회로도까지 읽는 챗봇 등장

기사의 이해를 돕기위해 AI로 생성한 이미지입니다

[엘모아=편집부] 승강기 유지관리 현장에 인공지능(AI)이 본격적으로 들어오고 있다.

독일 승강기 제어반 업체 Kollmorgen 계열의 IT 회사인 K-solutions는 최근 대형언어모델(LLM) 기반의 자체 서비스 챗봇을 개발했다고 밝혔다. 목표는 고객과 기술자에 대한 대응 시간을 줄이고, 기존의 규칙기반 시스템보다 더 기술적이고 종합적인 답변을 제공하는 것이다.

이 시스템의 핵심은 단순한 질의응답형 챗봇이 아니라는 점이다.

LIFTjournal 보도에 따르면 이 챗봇은 일반 기술문서를 기반으로 답하는 데 그치지 않고, 기술자가 특정 승강기를 식별하면 그 승강기의 실제 회로도와 배선목록을 읽어 답변할 수 있다. 또 제어기가 온라인으로 연결돼 있으면 현재 이벤트 메모리까지 직접 분석해 이론상 구조가 아니라 “지금 이 순간 그 승강기에서 실제로 무슨 일이 벌어지고 있는지”를 파악할 수 있다.

쉽게 말해 기술자가 “왜 이 승강기가 멈췄는지”를 물으면 AI가 매뉴얼 속 일반론만 말하는 것이 아니라, 해당 승강기의 실제 회로와 최근 오류기록을 바탕으로 원인 후보를 좁혀주는 방식이다.

K-solutions는 이 챗봇이 처음에는 고객사와 기술자를 위해 개발됐지만, 지금은 자사 기술지원부서에서도 사실상 1차 대응 도구로 활용되고 있다고 설명했다. 회사 측은 즉각적인 응답, 백오피스 부담 완화, 더 정밀한 문제 진단을 주요 장점으로 제시했다.

이 과정에서 예상 밖의 효과도 나타났다.

회사는 AI를 시험하는 과정에서 자사 기술문서의 표현이 불명확하거나 논리적 빈틈이 있는 부분을 오히려 더 잘 발견할 수 있었다고 밝혔다. 즉 AI가 문서를 이해하지 못하는 지점은 현장 기술자도 헷갈릴 가능성이 높은 지점이라는 뜻이다. K-solutions는 이를 계기로 사람과 기계 모두가 이해하기 쉬운 문서 구조로 자사 문서를 다시 정비했다고 설명했다.

법적·안전적 한계도 분명히 선을 긋고 있다.

K-solutions는 이 시스템을 EU AI Act상 제한된 위험(limited risk) 범주의 보조 시스템으로 보고 있으며, 안전과 관련한 최종 판단을 자율적으로 내리는 시스템은 아니라고 설명했다. 사용자는 AI와 대화하고 있다는 점을 사전에 인지하고 확인해야 한다.

결국 이 AI는 숙련 기술자를 대체하는 것이 아니라, 기술자가 현장에서 더 빨리 판단할 수 있도록 돕는 도구에 가깝다. LIFTjournal도 이를 두고 “경험 많은 기술자의 대체재가 아니라 복잡한 기술과 신속한 현장 서비스를 연결하는 강력한 도구”라고 평가했다.

이번 사례가 주목되는 이유는 승강기 유지관리의 중심이 단순한 출동과 수리에서 데이터 해석과 디지털 지원으로 이동하고 있음을 보여주기 때문이다.

승강기 제어시스템과 문서, 오류기록이 점점 복잡해지는 상황에서 기술자 한 사람의 경험에만 의존하기보다, AI가 회로도와 이벤트 메모리를 함께 읽고 필요한 정보를 즉시 찾아주는 방식은 유지관리 효율을 크게 바꿀 수 있다. 특히 숙련 인력 부족이 문제로 지적되는 시장에서는 더 관심을 끌 가능성이 있다.

한국에서도 시사점은 분명하다.

국내 승강기 유지관리업계 역시 단순 점검을 넘어 제어반, 인버터, 통신, 원격 모니터링 등 전자·디지털 요소의 비중이 커지고 있다. 앞으로는 고장을 잘 고치는 기술자뿐 아니라 복잡한 기술정보를 빠르게 해석하고 현장 대응 속도를 높일 수 있는 디지털 지원체계가 경쟁력이 될 가능성이 크다.

특히 노후 승강기 증가와 유지관리 인력 문제를 고려하면, AI가 회로도와 오류기록을 읽고 1차 진단을 돕는 기술은 향후 유지관리 품질과 대응 속도를 좌우하는 요소가 될 수 있다. 다만 실제 도입을 위해서는 기술문서 표준화, 데이터 접근권한, 보안, 오진 방지 책임체계 등도 함께 검토돼야 한다.

엘모아 한 줄 요약

승강기 AI는 단순 챗봇이 아니라 회로도와 고장이력을 읽어 기술자의 판단을 돕는 ‘디지털 정비 파트너’로 진화하고 있다.

업계 체크포인트

• K-solutions의 AI 챗봇은 특정 승강기의 회로도와 배선목록, 온라인 상태의 이벤트 메모리까지 읽어 현장 고장진단을 지원한다.
• 회사는 이 시스템을 고객 지원용으로 시작했지만 현재는 자사 기술지원의 1차 대응 도구로도 활용하고 있다고 설명했다.
• AI 도입 과정에서 기술문서의 불명확한 표현과 논리적 빈틈이 드러나 문서 품질 개선 효과도 나타났다.
• 국내 업계도 앞으로는 숙련 기술자 확보와 함께 회로도·이벤트 데이터·기술문서를 빠르게 연결하는 디지털 유지관리 체계가 중요해질 전망이다.

엘모아 편집부

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