제조특화 LLM, 전문 솔루션을 찾는다면
안녕하세요.
제조기업을 위한 AI 기술 파트너, 디피니트입니다.
오늘은 제조특화 LLM에 대한 특징과 장점에 대해 알려드리고,
전문 솔루션, 다비스에 대해 소개해 드리겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. 제조특화 LLM 특징과 장점
제조 특화 LLM은 제조업의 특수성을 고려하여 개발된 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 제조 공정, 품질 관리, 설비 유지보수, 공급망 관리 등 제조업의 핵심 영역에 특화되어 있습니다.
그럼 제조특화 LLM의 특징과 장점을 알아보기 전,
왜 제조기업에게 특화된 LLM이 필요한지 그 이유를 먼저 알아볼게요.
1) 제조기업 맞춤형 LLM의 필요한 이유
제조업에서 생성형AI를 성공적으로 활용하는 방법 중 하나는 해당 제조기업 특성에 맞는 '맞춤형 LLM'이 필요합니다. 이건 마치 우리 제조현장에 딱 맞는 작업복을 만드는 것과 비슷합니다.
⦁ 제조 도메인 특화 LLM
: 우리 제조현장의 언어를 이해하는 LLM이 필요합니다. 예를 들어, '사출성형'이나 '열처리' 같은 용어를 정확히 이해하는 LLM이 필요한데 이를 위해선 제조기업만을 위한 sLLM 모델을 구축하는 것이 필요합니다.
⦁ 데이터 연결
: 우리 공장의 모든 데이터(ERP, MES, 센서 등)를 LLM에 연동하기 위해선 각 데이터에 대한 내용을 LLM이 완벽하게 이해하고 SQL로 변환해 데이터베이스에 접근하여 원하는 데이터를 찾을 수 있어야 합니다. 이를 위해선 데이터 정리가 필요하며 이 정리된 데이터베이스에 sLLM이 연동되어야 합니다..
⦁ 보안
: 우리 공장의 중요한 정보를 안전하게 지키면서 LLM을 사용하기 위해서는 맞춤형 LLM이 필요합니다.
주로 온프레미스 방식으로 구축하거나 관리자 권한별로 접근 가능한 데이터를 설정합니다.
2) 제조현장 맞춤형 LLM의 주요 특징과 장점
그럼 제조현장에 특화된 맞춤형 LLM의 주요 특징과 장점을 알아볼게요.
￭ 제조 용어 이해
: 제조업 특유의 전문 용어와 약어를 정확히 이해하고 처리합니다.
￭ 실시간 공정 데이터 수집
: MES 시스템과 연동하여 제조 공정에서 수집되는 실시간 데이터를 수집하고 챗봇과 대화만으로 해당 데이터를 조회할 수 있습니다. 이를 통해 생산 데이터를 분석하여 공정 개선점을 발견하고 최적화 전략을 수립할 수 있습니다.
￭ 예측 유지보수
: 실시간 수집된 설비 데이터를 사용자가 조회하고 고장 징후를 발견할 수 있습니다.
￭ 품질 관리
: 실시간 수집된 제품 품질 데이터를신속하게 조회하여 품질관리를 할 수 있습니다.
￭ 안전 관리
: 작업장 안전 규정을 작업자들에게 안내해 줄 수 있습니다.
이러한 특징들은 다음과 같은 장점이 가져옵니다.
￭ 생산성 향상
: LLM은 제조 공정을 최적화하고 효율성을 높여 생산성을 크게 향상시킵니다.
￭ 의사결정 지원
: 방대한 제조 데이터를 자연어로 해석하여 데이터 기반의 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 합니다.
￭ 전문성 증폭
: AI와 인간의 협업을 통해 전문가의 역량을 증폭시키고, 복잡한 문제를 해결합니다.
￭ 비용 절감
: 자원 낭비를 최소화하고 운영을 최적화하여 비용을 절감합니다.
02. 제조특화 LLM 솔루션, 다비스
그럼 다음으로 디피니트가 제공하는 제조특화 LLM 솔루션, 다비스를 소개해 드려볼게요.
먼저 다비스 챗봇의 구동 영상을 보여드릴게요.
아래 재생버튼을 클릭해 확인해주세요.
제조기업에 특화된 다비스(DARVIS) 챗봇은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
제조 데이터 통합: ERP, MES 등 제조 기업의 핵심 시스템 데이터를 통합하여 활용합니다.
생산성 향상: 내부 정보 검색 시간을 크게 줄여 제조 현장의 효율성을 높입니다.
맞춤형 보안: 직급별, 부서별로 정보 접근 권한을 세밀하게 설정하여 제조 기업의 중요 데이터를 보호합니다.
다비스 챗봇은 이러한 기능들을 통해 제조기업의 디지털 전환을 가속화하고, 생산성과 경쟁력을 향상시키는 데 기여합니다.
추가적으로 제조특화 sLLM은 제조기업이 사용하는 복잡하고 무거운 시스템 속 데이터베이스에 접근해야합니다.
사용자가 요구하는 정확한 정보를 가져오기 위해서는
TEXT TO SQL LLM 기술 구현이 굉장히 중요합니다.
TEXT TO SQL LLM 기술은 자연어로 된 질문을 데이터베이스에서 실행 가능한 SQL 쿼리로 변환하는 기술입니다. 여기에 RAG 기술로 보완해 정확한 정보를 사용자에게 제공할 수 있습니다.
03. 단계별 도입
디피니트는 처음부터 전면도입을 제안하지 않습니다.
PoC 단계부터 적용해 볼 것을 제안드립니다.
PoC는 Proof of Concept의 약자로, 특정 기술이 실제로 효과가 있는지 증명하고 검증하는 과정입니다.
기업에서 가장 비효율적인 업무를 발견하고 관련 데이터를 정리한 후, 다비스를 파일럿 버전으로 도입하신다면 잠재적인 실패 비용을 줄일 수 있습니다. 이후 전면 도입을 하셔도 늦지 않습니다.
다비스는 맞춤형 챗봇 개발도 도와드리고 있습니다.
원하시는 기능과 요구사항을 미팅에서 말씀해주시면 구현 가능성 여부를 검토해 자세히 알려드립니다.
오늘은 제조특화 LLM에 특징과 장점 그리고 디피니트의 다비스를 소개해 드렸는데요.
실제 제조기업에서 활용 중인 사례가 궁금하시다면 아래 링크를 클릭해 확인해주세요.
제조 기업의 AI 챗봇 활용 사례 ( 제조업 벤츠의 챗GPT를 활용한 데이터 분석)
식품 제조업 AI 도입 및 적용 사례(국내외 실제 기업사례)
감사합니다.
