AI 용접 어시스턴트는 용접 결함을 진단하고, 파라미터 범위를 추천하며, 사진이나 설정 정보를 바탕으로 코드를 설명하는 용접 동반자입니다. 지난주 쿠폰을 잊어버리고 실행하지도 않은 암페어를 지어내는 일반 챗봇과 달리, 이 에이전트는 공정, 금속, 확인된 소견을 기억합니다. Jenova의 통합 플랫폼을 기반으로 구축되었으며, OpenAI, Anthropic, Google 등의 모델을 사진 분석 및 절차 문서 도구와 결합합니다. 이 에이전트는 코칭을 제공하지만, 합격 또는 불합격 판단은 여전히 자격을 갖춘 검사자와 적용되는 코드의 책임입니다.
용접공의 어시스턴트는 설정 설명이나 용접 사진을 바탕으로 기공, 언더컷, 융합 불량, 슬래그, 균열을 진단합니다. AI는 리플 간격으로 이동 속도의 일관성을, 비드의 볼록함으로 파라미터 균형을, 토우의 워시로 작업 각도를, 스테인리스 또는 티타늄의 HAZ 변색으로 차폐 품질을 판독합니다. 각 불연속은 수수께끼가 아니라 다음과 같은 단서로 다뤄집니다.
비드에서 보이는 것으로 판단되는 내용은 합격 판정이 아니라 코칭으로 제시됩니다.
용접공의 어시스턴트는 하나의 마법 같은 숫자가 아니라 스틱, MIG/MAG, 플럭스 코어드, TIG, 서브머지드 아크에 대한 파라미터 범위를 제공합니다. 단락, 스프레이, 펄스 GMAW는 서로 다른 공정으로 취급하며, TIG 시작점은 두께와 극성에 맞춰 조정됩니다. 스틱 암페어는 전극 제조사가 제시한 범위의 중간값에서 시작한 뒤 용융지를 관찰하며 조정합니다. 입열은 전압, 암페어, 이동 속도가 함께 변하는 방식으로 다뤄집니다. 실제로 HAZ 경도와 변형을 바꾸는 요소가 바로 이 조합이기 때문입니다. 환기, 렌즈 차광도, 밀폐 용기 용접 금지와 같은 내용은 해당될 때 다음 단계에 자연스럽게 포함되며, 별도의 훈계처럼 덧붙이지 않습니다.
용접공의 어시스턴트는 질문하는 사람에 맞는 언어로 용가재, 차폐 가스, 이음부 준비, 예열, 저수소 작업 관행을 안내합니다. 취미 용접자에게는 이 강재에 예열이 필요하며 그렇지 않으면 HAZ에 균열이 생길 수 있다는 점과 온도 확인 방법을 설명합니다. 엔지니어에게는 탄소 당량 로직, E7018 보관, L등급 스테인리스가 존재하는 이유, 고온 균열 저항을 위한 페라이트, 필요한 경우의 이종 금속 버터링을 설명합니다. 사용자가 말하지 않은 예열, 75/25 혼합 가스, 전극을 임의로 가정하지 않습니다.
용접공의 어시스턴트는 눈앞의 작업 수준에 맞춰 AWS D1.1:2025, ASME IX, API 1104, ISO/EN 관련 질문에 답합니다. 작업장 관행과 계약상 반드시 지켜야 하는 요구사항을 구분하고, 필수 변수와 사전 인증 개념을 구분해 설명하며, 표 번호를 지어내기보다 현재 코드북을 직접 확인해야 할 때를 알려줍니다. 확인된 쿠폰 결과가 나오면 같은 대화에서 그 결과를 Google Drive 또는 Notion에 저장할 작업장 WPS 개요로 전환할 수 있으므로, 다음 교대조가 기억만으로 파라미터 범위를 다시 구성할 필요가 없습니다.
| 기존 방식 | 용접공의 어시스턴트 |
|---|---|
| 수석 용접공이 오기를 기다림 | 사진 또는 설명을 통한 즉각적인 진단 |
| 벽면 차트에서 암페어 하나만 확인 | 노브 간 관계를 포함한 파라미터 범위 |
| 서로 충돌하는 검색 및 동영상 답변 열 개를 비교 | 정확히 이 설정에 맞춘 원인 우선순위 |
| 마감 시간에 코드 조항을 찾아 헤맴 | 이유까지 설명하는 쉬운 단계별 안내 |
무제한 메모리 vs. 챗봇의 망각
일반 챗봇은 지난주 3G 상향 E7018 쿠폰에서 결합부에 125암페어가 이미 너무 뜨거웠다는 사실, 전압이 아니라 밀 스케일이 기공의 원인이었다는 사실, 이미 검토한 AWS D1.1:2025 시각 검사 기준을 잊어버립니다. 용접공의 어시스턴트는 세션 간에 공정, 모재, 두께, 자세, 배제된 원인, 확인된 파라미터 범위를 유지합니다. 이 기록을 잃으면 같은 노브를 다시 조정하며 또 다른 쿠폰을 소모하거나, 이미 효과가 입증된 비드와 모순되는 WPS 설명을 작성하게 됩니다.
다중 모델 AI 이용
필릿 사진에서 리플 간격과 토우 워시를 판독하는 일은 탄소 당량에 따른 예열 로직을 설명하거나 ASME IX 필수 변수 목록을 작성하는 일과 다릅니다. 이 에이전트는 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등의 모델 사이를 전환할 수 있으므로 쿠폰 사진, 야금학, 절차 문서 작성을 하나의 공급업체 모델에 억지로 맡기지 않아도 됩니다. ChatGPT는 OpenAI에, Claude는 Anthropic에 머뭅니다. 전면 사진 판독에는 강하지만 코드북에는 약한 잠금형 모델이 있을 수 있고, 그 반대도 가능합니다.
엔드투엔드 작업을 위한 지능형 도구 통합
생산 작업 흐름은 용접 사진과 명시된 설정 → 작업 지시서에 따른 진단 질문 → 원인 우선순위와 파라미터 범위 → 확인된 결과를 WPS 개요에 기록하는 순서로 진행됩니다. 대화에 필요할 때 Google Search는 최신 용가재 또는 코드 표현을 찾고, Google Drive, Dropbox, Notion은 절차 메모를 보관합니다. 음성 텍스트 변환을 사용하면 현장 용접자가 장갑을 낀 채 타이핑하지 않고 캣워크 상황을 설명할 수 있습니다. 이는 설정 차트의 답변이 아니라, 절차에 따라 통제되는 진단입니다.
라미네이트된 스티커가 아닌 결함 우선 작업장 로직
용접공의 어시스턴트는 실제로 가지고 있는 불연속, 이음부, 금속에서 시작합니다. 바람, 밀 스케일, 슬래그를 가둘 수 있는 직전 비드의 볼록한 형상까지 고려한 뒤 결함이 생긴 이유를 설명합니다. 벽면 차트는 3G 상향 위빙을 볼 수 없습니다. 동영상은 사용자의 리플 패턴을 확인할 수 없습니다. AI는 사용자가 말하지 않은 암페어를 지어내지 않습니다.
미국의 용접 인력은 약 771,000명에 이르며, 이 중 157,000명 이상이 은퇴를 앞두고 있고 2029년까지 약 320,500명의 신규 용접공이 필요합니다. 작업장에서는 AWS D1.1:2025에 따라 여러 공정을 함께 운영하지만, “왜 이 크레이터에 균열이 생겼지?”라는 질문에 답하던 사람들이 대체되는 속도보다 빠르게 현장을 떠나고 있습니다. 이 에이전트는 이러한 판단을 혼자 내려야 하는 사람들을 위해 만들어졌습니다.
첫 비드를 연습하는 취미 용접자 및 차고 제작자
140암페어급 MIG로 트레일러 견인봉이나 연습 플레이트를 만들다가 시작부가 스위스 치즈처럼 구멍 나는 경우가 있습니다. AI는 “더 큰 장비를 사라”는 결론에 앞서 노즐 상태, 프리플로, CTWD, 표면 준비를 우선순위로 제시하고, 해당 부품이 단순한 쿠폰이 아니라 책임 문제가 될 수 있는 부품인지 알려줍니다.
숙련공 및 구조물 제작 작업장 리드
A36 또는 A572 Gr 50 패키지와 E71T-1, 1F/2F/3F 혼합 작업을 수행하면서 CWI가 스키드에 오기 전에 예열, 수소 관리 관행, 시각적 불합격 여부를 점검해야 하는 사람들입니다.
현장 및 유지보수 용접자
자기 차폐 플럭스 코어드 용접으로 캣워크나 바람 부는 곳에서 작업하고, 사진 한 장을 보내며, 관리자가 결과를 기다리는 상황에 놓인 사람들입니다. 부스에서의 작업과 리프트에서의 작업에 같은 도구를 사용할 수 있습니다.
CWI 응시자 및 검사관 교육생
Part A 기초, Part B 작업 품질 유형 질문, Part C 코드 적용 훈련을 통해 조항에서 출발해 학습합니다. 예를 들어 반복 하중을 받는 부재에서 언더컷이 제한되는 이유나 레플리카가 무엇을 보여주려는지를 익힐 수 있습니다.
용접 엔지니어 및 절차 작성자
GTAW 304, 퍼지 및 층간 온도, ASME IX에 따른 필수 변수에 대한 WPS 개요를 시작하면서도, 대화형 AI가 자격 인증 판정을 내리는 것처럼 행동하지 않기를 원하는 사람들입니다.
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모든 요금제는 월 단위로 청구되며 일일 사용량 제한이 없습니다. 각 결제일에 전체 할당량을 즉시 사용할 수 있습니다.
용접공의 어시스턴트는 일반적인 챗봇 스크립트가 아니라 불연속, 이음부, 모재에서 시작하는 AI 용접 코치입니다. 사용자가 공정을 설명하거나 정면 사진을 보내면 가능한 원인의 우선순위를 정하고, 파라미터 범위를 제시하며, 다음 변경 사항 뒤에 있는 야금학 또는 코드 로직을 설명합니다. 첫 비드를 연습하는 취미 용접자에게는 작업장 언어로 말하고, 6G 셀룰로식 루트를 수행하는 숙련공에게는 동료 수준으로 대화합니다.
용접공의 어시스턴트는 일반 챗봇이 버리는 쿠폰 이력을 유지합니다. 이미 효과가 입증된 7018 범위, 이미 배제한 기공 원인, 이미 검토한 D1.1:2025 조항을 기억합니다. OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등의 모델 사이를 전환할 수 있으므로 필릿 사진, 탄소 당량에 따른 예열 설명, WPS 서술을 하나의 공급업체 모델에 억지로 맡기지 않아도 됩니다. 사진을 입력하면 원인 우선순위와 수정 방법 및 파라미터 범위를 제시하고, 이후 Drive 또는 Notion에 절차 메모를 작성할 수 있습니다. ChatGPT와 Claude는 단일 모델 대화 안에 머뭅니다.
용접공의 어시스턴트는 용접 사진, 음성 텍스트 변환, Google Search, Google Drive, Dropbox, Notion을 사용해 비드 진단부터 서면 절차 작성까지 지원합니다. 대화에 필요할 때 Search는 최신 용가재 또는 코드 표현을 제공하고, Drive, Dropbox, Notion은 WPS 개요를 보관하므로 다음 교대조가 CTWD와 가스 유량을 기억만으로 다시 구성할 필요가 없습니다. 캣워크에서는 음성 입력으로 장갑을 낀 채 타이핑하는 일을 대신할 수 있습니다.
아니요. 용접공의 어시스턴트는 비드에서 보이는 것으로 추정되는 내용, 즉 언더컷, 기공, 오버랩, 불균일한 충전 등을 지적하고, 사용자가 코드를 명시하면 이러한 특징을 일반적인 합격 판단 기준과 연결해 설명할 수 있습니다. 하지만 자격을 갖춘 시각 검사자나 NDT를 대체할 수는 없습니다. 원격 사진은 체적 검사 및 표면 검사 방법이 확인하도록 설계된 조명, 표면 상태, 접근성 문제를 놓칠 수 있습니다. 결과를 코칭으로 받아들이고 WPS와 검사 책임자의 판단을 통해 검증하세요.
용접공의 어시스턴트는 실제 파라미터와 정직한 관찰 내용을 제공할 때 교육 및 진단 지원 도구로서 정확한 답변을 제공합니다. 하지만 CWI가 아니며, 자격이 없는 사용자에게 가스 배관이나 운전 중인 용기를 용접하라고 지시하지 않습니다. 구조용 강재, 압력 장비, 파이프라인 작업에서는 여전히 자격을 갖춘 WPS와 적용 코드가 기준입니다. AWS D1.1:2025, ASME IX, API 1104 또는 이에 상응하는 ISO/EN 표준을 따라야 합니다.
네. Part A 기초, Part B 작업 품질 유형 질문, Part C 코드 적용 훈련을 요청하면 용접공의 어시스턴트가 조항에서 출발해 가르칩니다. 일반적인 훈련 주제로는 반복 하중을 받는 부재에서 언더컷이 제한되는 이유, 필수 변수가 작동하는 방식, 레플리카가 보여주려는 내용 등이 있습니다. 근거가 없는 표 번호를 지어내지 않으며, 현재 코드북을 직접 확인해야 할 때를 알려줍니다.
용접공의 어시스턴트는 SMAW, GMAW, FCAW, GTAW, SAW를 지원하며, 와이어 공정에서는 단락, 스프레이, 펄스 이행도 포함합니다. A36 및 A572 Gr 50과 같은 탄소강, 304/308L 스테인리스, 알루미늄, 티타늄이 작업에 필요한 경우 해당 야금학과 함께 다뤄집니다. 산화 피막, 감응화, L등급 용가재, 페라이트, 변색 등이 그 예입니다. 공정, 두께, 자세, 전극 또는 와이어를 명시하면 AI가 말하지 않은 금속을 임의로 가정하지 않습니다.
용접공의 어시스턴트는 스티커에 적힌 하나의 숫자가 아니라 파라미터 범위와 노브 간 관계를 제공합니다. 전압을 높이면 비드가 평평해집니다. 이때 와이어 송급 속도를 함께 조정하지 않으면 이행 모드와 입열이 동시에 바뀝니다. 스틱 범위는 전극 제조사가 제시한 범위의 중간값에서 시작한 뒤 용융지의 상태에 따라 조정합니다.
네. 용접공의 어시스턴트는 웹, iOS, Android에서 모든 기능을 동일하게 제공하며, 장갑을 반쯤만 벗은 상태에서도 음성 텍스트 변환을 사용할 수 있습니다. 현장 용접자는 리프트 사이에 바람에 대한 판단, 사진 진단, “이 강재에 맞는 전극 중 지금 가지고 있는 것은 무엇인가요?”와 같은 질문에 활용할 수 있습니다.
아니요. 용접공의 어시스턴트는 사용자가 무엇을 보고 있는지, 무엇을 설정했는지, 무엇을 이미 시도했는지를 묻고, 사용자가 말하지 않은 암페어, 전압, WFS, 가스 유량, 예열을 지어내지 않습니다. 사진이 판단에 도움이 된다면 사진을 요청합니다. CTWD, 이동 각도, 표면 상태, 주변 온도 등을 더 자세히 알려줄수록 추측해야 하는 부분이 줄어듭니다.
용접공의 어시스턴트는 공정, 용가재, 퍼지, 층간 온도, ASME IX에 따른 필수 변수가 될 수 있는 항목을 포함한 시작용 WPS 개요를 작성할 수 있으며, 확인된 작업장 결과를 기록하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 그 개요는 자격을 갖춘 절차도 아니고 승인 도장도 아닙니다. 코드가 적용되는 구조물 또는 압력 작업에서는 AI가 자격을 갖춘 절차와 실제 검사자를 안내합니다.
용접공의 어시스턴트는 AWS D1.1:2025, ASME IX, API 1104, ISO/EN 관련 질문을 작업장에서 사용하는 쉬운 언어로 탐색하고, 인용 뒤에 있는 이유까지 설명합니다. 2025년 구조물 작업에 2020년 기준의 지식으로 접근하면 작업장 감사에서 문제가 발생할 수 있습니다. AI는 자격 요건, 검사 기준, 재료 참조가 변경된 경우 이를 알려줍니다. 대화를 코드북처럼 취급하지 않고 현재 코드북을 펼쳐 확인해야 할 때를 말해줍니다.
용접공의 어시스턴트는 세계에서 가장 강력한 AI 에이전트 플랫폼인 Jenova의 일부입니다. Jenova는 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등의 선도적인 AI 모델에 대한 통합 접근을 제공하며, 엔드투엔드 작업 완료를 위한 지능형 도구 통합 기능도 제공합니다. 이 플랫폼은 세션 간 지속 메모리, 자동화된 작업 흐름 오케스트레이션, 웹, iOS, Android 간 완전한 기능 동등성을 제공합니다. 뉴욕에 기반을 둔 기술 기업 **Azeroth Inc.**가 개발한 Jenova는 70개국 이상의 사용자에게 서비스를 제공합니다.
개발자를 위해 Jenova Agent API는 오케스트레이션, 다중 모델 라우팅, 메모리, 저장소, MCP 도구 지원 기능이 내장된 완전 관리형 에이전트 백엔드를 제공합니다. 이를 통해 원시 LLM API, 벡터 데이터베이스, 사용자 지정 도구 서버를 직접 연결해야 하는 필요성이 줄어듭니다.