FMEA[VisualPro Tech Insight] AI와 데이터를 잇는 새로운 표준 ‘MCP’를 이용한 자동 FMEA 분석 기술

 인공지능(AI)기술의 발전으로 우리의 일상 생활은 물론 업무 환경에서도 AI도구는 필수 파트너로 자리매김하고 있습니다. 개인 사용자와 달리 기업의 실무자들은 AI도구를 사용하면서 공통으로 마주하는 과제가 있습니다. 그것은 바로 ‘어떻게 우리 고유의 작업 환경과 데이터를 AI와 안전하고 원활하게 연결할 것인가?’에 대해서 입니다. VisualPro는 이 고민에 대한 해답을 제시하기 위해, 최근 전 세계적으로 주목 받고 있는 혁신적인 기술인 MCP(Model Context Protocol)을 도입했습니다.

<서로 다른 복잡한 연결 방식을 MCP를 통해 규격화>

• MCP(Model Context Protocol)란?

 MCP는 AI 모델이 외부의 데이터 소스나 도구(API, 데이터베이스, 사내 시스템 등)와 안전하게 소통할 수 있도록 만들어진 오픈 소스 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말하자면 AI 생태계를 위한 USB Type C 케이블이라고 표현할 수 있습니다. 우리가 서로 제조사가 다른 다양한 스마트폰, 태블릿, 전자기기를 사용하지만 케이블은 USB Type C 케이블 하나로 모두 사용이 가능한 것처럼 MCP는 다양한 형태의 데이터 환경과 AI 모델 사이의 복잡한 연결 방식을 하나의 공통된 표준으로 규격화해줍니다. <Anthropic 공식 블로그 ‘Introducing the Model Context Protocol’>

<MCP의 작동 구조>

• 왜 MCP가 중요한가?

기존에는 AI가 특정 소프트웨어나 내부 데이터를 활용하려면 각각의 환경에 맞춰 복잡하고 파편화된 맞춤형 연동 코드를 개발해야만 했습니다. 하지만 MCP를 활용하면 다음과 같은 강력한 이점을 얻게 됩니다.

• 표준화되고 매끄러운 연결: 복잡한 개발 과정 없이 표준화된 규격을 통해 AI모델이 VisualPro 환경 내의 데이터와 즉각적으로 상호작용할 수 있습니다.
• 강력한 보안과 통제력: 데이터가 외부 서버로 무분별하게 복사되거나 유출되지 않도록, 사용자의 시스템 내에서 접근 권한을 안전하게 통제하며 AI에 필요한 컨텍스트만 제공합니다.
• 무한한 확장성: 새로운 AI 모델이 등장하거나 데이터 환경이 변화하더라도 규격화된 MCP를 통해 유연하고 빠르게 대처할 수 있습니다.

<ZDNET - ”What is Model Context Protocol? The emerging standard bridging AI and data, explained”>

<사용자에게 통합된 작업 환경 경험을 제공>

결과적으로 VisualPro에 도입된 MCP 기술은 사용자가 번거로운 시스템 설정이나 보안 걱정 없이 오직 본연의 생산성에만 집중할 수 있도록 돕는 혁신적인 도구 역할을 하게 됩니다. 이제 VisualPro가 이 강력한 MCP를 기반으로 구체적으로 어떤 놀라운 AI 연동 기능을 제공하게 되었는지 함께 살펴보겠습니다.

<MCP의 핵심 장점인 보안과 통제력>

• MCP를 이용한 FMEA 분석
  • Claude Chat에 Sonnet 4.6 모델을 사용하여 VisualPro로 FMEA 분석을 진행합니다. 예시로 변속기의 구조 분석 부분에서 3 Level에 해당하는 ‘기어 세트’의 하위 부품을 추천해달라고 한 후 AI가 추천해준 내용에 이상이 없음을 확인하고, 바로 VisualPro에 입력까지 해달라고 요청하면 바로 반영되는 것을 볼 수 있습니다.
    

<기존 VisualPro에 작성된 분석 구조에 추가할 항목을 AI가 추천>

• ‘기어 세트’ 하위에 생성만 된 상태이기 때문에 해당 부품들의 기능은 정의되어 있지 않습니다. 이어서 바로 추가된 항목들에 대해 기능 추천을 요청하고 내용을 확인 후 추가해달라고만 하면 사용자는 일일이 기능을 타이핑할 필요 없이 AI가 각각의 부품에 맞게 기능을 추가해줍니다.
  

<추가한 하위 구조 부품에 대해 기능을 정의하고 입력까지 AI가 지원>

• 이렇게 기본적인 준비가 끝난 상태에서 고장 분석부터 리스크 분석, 최적화까지 한 번에 진행하도록 요청해보겠습니다. AI는 현재까지 입력된 변속기의 전체 구조와 기어 세트 하위에 추가된 부품들의 기능을 정의했으며 이를 바탕으로 각 기능들의 고장을 정의합니다. 심각도나 고장 원인의 경우 사용자가 선택한 VisualPro의 라이브러리 정보를 바탕으로 AI가 판단하게 됩니다.
  

<AIAG-VDA FMEA 기본 Rule과 원리를 AI가 이미 학습한 상태에서 사용자를 지원>

• 리스크 분석에서 AI는 ‘AP를 산정하기 위한 고장 네트워크가 형성되어 있지 않다’는 것을 스스로 파악하고 ‘기어 세트’를 중심으로 ‘고장 영향-고장 모드-고장 원인’의 고장 네트워크 구조를 형성합니다. 이후 고장 원인에 대한 발생도와 검출도를 라이브러리에 저장된 정보를 바탕으로 평가하고, 예방조치와 검출조치를 작성한 후  AP 계산을 진행하여 리스크 분석을 마무리합니다.
  

<기본 입력된 정보만으로 최적화까지 FMEA 분석을 AI가 진행>

• 최적화에서는 기 진행된 리스크 분석의 내용을 바탕으로 분석된 AP를 낮추기 위해 필요한 새로운 발생도와 검출도, 그에 따른 예방조치와 검출조치를 입력하고 마무리 합니다.
  

<최종 결과를 사용자가 지정한 양식의 보고서로 정리 가능>

• 최적화까지 끝난 최종 결과물을 보고서의 형태로 출력이 가능합니다. AI가 판단하여 임의의 양식으로 출력할 수도 있지만 사용자가 기존에 사용하는 양식이나 형태를 지정하여 같은 형태의 보고서로 출력하는 것도 가능합니다.

• 보안 위협에 대한 걱정이 없는 AI 환경 구축: On-Premise & Frontier Models
  • 브이웨이(VWAY)에서는 고객사의 데이터 보안 정책과 요구에 맞춰 두 가지 AI 연동 방식을 지원합니다.
    • Frontier Model 연동: 최신 고성능 AI 모델(GPT-5, Claude 등)과 API 연동을 통해 최고의 성능을 제공합니다.
    • 내부 폐쇄망(On-Premise) 구축: 데이터 유출이 민감한 분야(국방, 자동차, 항공 등)의 고객을 위해, 고객사 내부 서버에 보안이 강화된 sLLM(Smaller Large Language Model, 소형 언어 모델)을 구축하여 외부와의 데이터 교환 없이 로컬(Local)로 안전하게 AI 기능을 지원합니다.
• 결론: 안전 분석의 미래, VisualPro와 함께
  • STPA, FMEA, FTA, TARA 등 다양한 안전 분석 기법을 지원하는 VisualPro는 이제 단순한 ‘도구’를 넘어 엔지니어(Engineer)의 ‘지능형 파트너’로 진화하고 있습니다.
  • 반복적이고 복잡한 작업은 AI의 도움을 받아 시간과 절차를 절약하고, 그렇게 확보된 시간에 엔지니어는 더 중요한 업무인 안전 설계와 검증에 집중하십시오. 브이웨이(VWAY)가 고객사의 데이터 환경에 최적화된 가장 편리하고 안전한 AI 분석 환경을 구축해드립니다.

<TUV-SGS 인증 ‘ISO26262 기능 안전 분석 지원을 위한 소프트웨어 VisualPro’>