제조 AI, 도메인 특화 LLM이 중요한 이유

최근 제조업에서는 AI(인공지능) 및 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 자동화와 데이터 기반 의사결정이 핵심 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 

특히, 제조업에 특화된 LLM은 산업별 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며, 생산성 및 효율성 향상, 예측 유지보수, 품질 관리, 공급망 최적화 등의 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다.

그래서 오늘은 제조 AI, 도메인 특화 LLM이
중요한 이유에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

오늘의 목차입니다.

01. AI와 LLM이 제조업에 미치는 영향

먼저 AI와 LLM이 제조업에 어떤 영향을 끼치고 있는지 자세히 살펴볼게요.

1) 데이터 기반 의사결정 강화

제조업은 방대한 산업 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 분석하는 것이 필수적입니다. 기존 AI 모델은 일반적인 데이터 분석에 초점을 맞췄다면, 제조업 특화 LLM은 공정, 설비, 부품 데이터 등을 학습하여 산업 맞춤형 인사이트를 제공합니다.

2) 자동화 및 생산성 향상

AI와 LLM은 스마트 팩토리 구축을 가속화하며, 예측 유지보수를 통해 장비 고장을 사전에 방지하고, 생산 라인의 운영 최적화를 실현합니다. 또한, 문서 처리 자동화, 업무 지능화 등을 통해 반복적인 업무를 줄이고, 직원들이 더 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.

3) 품질 관리 및 예측 유지보수

AI 기반 비전 검사 시스템과 LLM을 활용한 데이터 분석 기술을 통해 제품 결함 감지 및 이상 탐지가 가능합니다. 이를 통해 불량률을 줄이고, 실시간 공정 모니터링을 통해 생산 효율을 극대화할 수 있습니다.

위에서 설명드린 3가지 영향을 통해 인공지능(AI) 기술의 급속한 진보는 제조업 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션의 도입이 가속화되고 있습니다. 

이는 생산 프로세스의 최적화와 운영 효율성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 

특히, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을
활용한 실시간 제조 데이터 분석 및 인사이트 도출 시스템의 구축이
기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 

이러한 시스템은 복잡한 생산 데이터를 신속하게 처리하고 해석하여, 의사결정 과정을 가속화하고 예측적 유지보수, 품질 관리, 공급망 최적화 등 다양한 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 

결과적으로, LLM 기반의 실시간 데이터 분석 환경 구축은 제조업체들이 Industry 4.0 시대에 적응하고 경쟁우위를 확보하는 데 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다.

02. 제조업 맞춤형 LLM이 필요한 이유

하지만, 제조 환경에서 LLM 기반의 실시간 데이터를 통합해 분석하기 위해서는 챗GPT와 같은 일반적인 LLM을 기업에서 사용할 수 없습니다. 그래서 제조업에 특화되 LLM의 필요성을 함께 살펴보고자 합니다.

1) 제조 도메인 특화 언어 모델의 필요성

일반적인 LLM은 광범위한 데이터를 학습하지만, 제조업에 특화되지 않아 특정 공정, 장비, 재료 등에 대한 정확한 이해가 부족할 수 있습니다. 반면, 제조업 특화 LLM은 산업별 용어와 데이터를 학습하여 정확도 높은 분석과 의사결정 지원을 제공합니다.

좀 더 구체적으로 제조 도메인 특화 LLM의 필요성을 설명드리면 다음과 같습니다.

• 도메인 특화 정보 부족

일반적인 LLM은 광범위한 데이터셋을 학습하지만, 제조업에서 사용하는 전문 용어, 장비 특성, 프로세스 변수 등에 대한 이해가 부족할 수 있습니다. 반면, 제조업 특화 LLM은 해당 산업의 특정 데이터를 학습하여 더 정밀한 분석이 가능합니다.

• 보안 및 데이터 프라이버시 문제

제조업에서는 공장 운영 데이터, 제품 설계 정보, 공급망 데이터 등 민감한 정보가 포함됩니다. 일반적인 LLM은 외부 서버에서 데이터를 처리하는 경우가 많아 보안 위험이 존재하지만, 제조업 맞춤형 LLM은 온프레미스 또는 폐쇄형 환경에서 운영될 수 있어 보안성을 높일 수 있습니다.

2) 제조 분야 특화 AI 챗봇, 다비스

디피니트(Dfinite)의 DARVIS는 제조업을 포함한 다양한 산업 분야에서 기업 내부 정보를 효율적으로 통합하고 관리하는 AI 비서입니다.   

 특히 제조분야에 특화해 미세조정한 LLM과 Text-to-SQL 기술을 활용하여 기업의 데이터 활용도를 극대화합니다.

 

1. 제조분야 특화 sLLM 활용

DARVIS는 기존 LLM에 디피니트만의 기술력이 적용된 제조업 특화 미세조정 기술을 적용하였습니다. 

제조분야에 더 똑똑하고 효율적으로 동작하기 위해 다음과 같은 최적화를 진행해 개발하였습니다.

1. 제조분야에 맞춘 최적화  

 

제조관련 데이터를 추출하는데 SQL이 더 정확하게 생성되도록 AI 모델을 조정

기업의 데이터베이스 구조(DB 스키마)에 맞춰 AI가 단어를 이해하는 방식을 최적화

자주 사용되는 SQL 패턴을 학습해 더 정확한 쿼리를 생성하도록 설정

2. 속도와 성능 개선   

답변 속도를 빠르게 하기 위해 AI 모델을 가볍게 개발

기업의 데이터 특성에 맞춰 AI가 정보를 분석하는 방식을 조정

더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 배치 크기와 문맥 길이를 최적화

3. 정확도 향상   

각 산업에서 많이 쓰는 전문 용어를 더 잘 이해하도록 조정

기업별 데이터 패턴을 파악해 더 적절한 SQL을 생성하도록 설정

SQL 문법이 정확하게 적용되도록 결과를 정교하게 조정

이러한 최적화를 통해 DARVIS는 3초 이내의
빠른 응답 속도와 100% 정확한 SQL 생성 능력을
동시에 갖추게 됩니다.

2. Text-to-SQL 기술의 적용

DARVIS의 특허받은 Text-to-SQL 기술을 활용합니다. 사용자가 자연어로 데이터 요청을 하면, 이를 정확한 SQL 쿼리로 변환하여 데이터베이스에서 필요한 정보를 추출하는 기술인데요. 

이로써 SQL 문법을 모르는 사용자도 쉽게 데이터에 접근하고 분석할 수 있습니다. 또한, 추출된 데이터는 차트나 그래프 등 시각화된 형태로 제공되어 이해도를 높입니다. 

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DARVIS는 제조업체에서 생산 공정 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 발견하여 대응하는 데 활용됩니다. 

 이를 통해 생산 효율성과 품질을 향상시키는 데 기여하며, 기업 내부 데이터의 효율적인 관리와 활용을 지원합니다.

특히 제조업 분야에서의 데이터 기반 의사결정과 업무 효율성 향상에 크게 기여하고 있습니다.

오늘은 제조 AI 기술에서 도메인 특화 LLM이 중요한 이유에 대해 알아보았습니다.

제조분야에 특화된 LLM 활용과 보안을 위해 필요하다는 것을 알 수 있었습니다.

디피니트의 다비스 챗봇 도입 사례가 궁금하신 분들은 아래 링크를 클릭하시면 더욱 자세히 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.

다비스 챗봇 도입 사례