제조업을 위한 LLM 전략적 도입 방향

 

사용자 중심의 AI는 출시되었지만 실제 기업에 도입할만한 방향과 정책은 확실하지 않는 경우가 있습니다.

 

전략과 기획을 수립 하여 로드맵을 수립 하기 위한 준비가 필요할때이며, 사전 체크 리스트를 위해 저희 생각이 보탬이 되고자 작성 하였습니다.

 

 

✅ LLM 도입 전 기업의 검토사항 (표)

구분	항목	설명	제조업 적용 포인트
1. 목적 정의	활용 목적	어떤 업무에 LLM을 활용할 것인가 (예: 고객지원, 매뉴얼 생성 등)	기술문서 자동화, 설비 운영 매뉴얼 생성, 품질 보고서 요약
	ROI 분석	도입 대비 효과 분석, 비용 절감 및 업무 효율화 여부	문서작성 시간 절감, 기술지원 비용 절감
2. 데이터	내부 데이터 품질	사용 데이터의 정확성, 최신성	설비 센서 로그, 공정 매뉴얼, 품질 데이터 등
	보안 및 민감정보	PII, 산업기밀 노출 위험 여부	기밀 공정정보, 제품 설계자료 보호 필요
3. 기술 인프라	모델 형태	API 활용 or 자체 모델 구축 여부	온프레미스 vs 클라우드 API 기반 결정
	기존 시스템 연계	MES, ERP, PLM 등과 연계 가능성	공정 분석/지식관리 시스템과 통합 고려
4. 법률·윤리	개인정보 보호	GDPR, 국내법 등 준수 여부	고객/협력사 정보 처리 제한 고려
	모델 편향/오류 대응	잘못된 정보 생성 시 대응책	작업자 안전, 품질 리스크 방지 대책 마련
5. 비용/ROI	도입 및 운영 비용	API 이용료, 인프라 비용	API 호출 최소화 구조 설계, ROI 시뮬레이션
	유지보수 계획	모델 업데이트/성능 유지	장기 유지비용 추정 및 대응 계획 필요
6. 조직 운영	사내 정책 수립	사용 가이드라인, 승인 절차 등	작업 현장용 사용 제한 설정 필요
	직원 교육	프롬프트 작성법 등 교육 필요	현장 작업자/기술자의 활용 교육 포함

 

🏭 제조업을 위한 LLM 전략적 도입 방향

🎯 1. 목표 중심 도입

• 반복적이고 문서 기반의 업무부터 자동화
• 예: 설비 매뉴얼 요약, 고객 기술 문의 응답, 품질 보고서 초안 생성
• “현장 중심”보다 “지식 중심” 업무에 우선 적용 (현장은 보수적 접근)

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🧠 2. 전문 도메인 지식 기반의 사내 데이터 강화

• LLM은 사내 전용 데이터와 함께 써야 정확도 향상
• 설비 매뉴얼, 생산지침서, 공정 레시피 등 벡터화하여 검색 가능하게 구축
• 사내 문서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 체계 추천

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🔐 3. 보안/기밀정보 대응 체계 필수

• 사내 중요 공정 정보 및 설계도면 등의 외부 전송 방지
• 자체 서버형 모델(LLaMA, Mistral 등 오픈소스) 도입 고려
• 외부 API 사용 시 암호화 및 로그 관리 체계 필요

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⚙️ 4. 기존 시스템과의 통합 우선

• MES/ERP/PLM 등 주요 시스템과 LLM 통합 고려
• 예: 설비 이상 알람 → LLM 요약 → 조치 매뉴얼 생성
• API 형태로 업무 자동화 플로우에 삽입 가능

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🏗 5. 파일럿 → 단계적 확장 전략

• 초기에는 파일럿 프로젝트로 작게 시작
• 예: 품질관리팀 문서 요약 자동화, 기술지원팀 챗봇
• 성과 분석 → 조직 내 확산 → 내부 포털화

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👨‍🏫 6. 현장 직원/기술자 대상 교육 병행

• 기술자도 이해할 수 있는 프롬프트 가이드 마련
• "LLM은 도구다"라는 관점에서 활용법 교육

 

위의 글은 AI 도움을 받아 작성한 글이며, 디지털 트렌스포메이션의 변화를 위해 페리는 동참 할것입니다.

도움이 필요 하시다면 언제든지 연락 주시기 바랍니다.