스마트 팩토리 LLM

스마트 팩토리와 LLM의 관계

LLM

• Large Language Model : 대규모 언어 모델

LLM의 스마트팩토리 적용

1. 데이터 통합 및 해석

LLM은 다양한 형식의 데이터를 텍스트로 변환하고 해석할 수 있습니다. 센서 데이터, 생산 로그, 품질 보고서 등을 통합하여 의미 있는 인사이트를 추출합니다

2. 자연어 인터페이스

복잡한 공장 시스템을 음성 명령으로 제어할 수 있게 합니다. 예를 들어, "오후 2시 A설비 이상 떨림"이라고 말하면 이상 신호가 기록되고, "최근 발생한 이상 떨림과 조치법 알려줘"라는 질문에 대해 관련 정보를 제공합니다.

3. 지식 기반 구축

공장 운영 매뉴얼, 과거 문제 해결 사례, 전문가 지식 등을 LLM에 학습시켜 종합적인 지식 기반을 구축합니다. 이를 통해 복잡한 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있습니다.

4. 예측 분석 및 최적화

LLM은 과거 데이터 패턴을 학습하여 미래 상황을 예측하고, 최적의 운영 방안을 제안할 수 있습니다. 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어집니다.

5. 다중 모달 학습

최신 LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입력을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 공장 환경의 복잡한 데이터를 종합적으로 분석할 수 있습니다.

6. 실시간 의사결정 지원

LLM은 실시간으로 유입되는 데이터를 분석하여 즉각적인 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, 생산라인의 병목현상이나 품질 이상을 실시간으로 감지하고 해결책을 제시할 수 있습니다.

스마트팩토리와 LLM의 관계

• LLM은 방대한 양의 데이터를 분석하고 이해하여 공장 운영과 관련된 복잡한 문제들에 대한 해결책을 제시합니다.
• 작업 지시, 기계 간 통신, 이상 상태 감지 등을 자동으로 처리 한다. 이로 인해 공장의 자동화 수준을 한층 더 높이고 인간의 개입을 최소화합니다.
• 공정의 비효율성을 식별하고 개선점을 찾아낸다. 이를 통해 공장 운영에 효율성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
• 생산 공정을 신속하게 조정하고 다양한 제품에 대응할 수 있는 유연한 생산 시스템을 구축할 수 있다.
• 생성형 AI는 복잡한 시스템 구축 없이도 자연어 입력만으로 다양한 자동화 작업을 수행할수 있다. 그리고 이것은 RPA(Robotic Process Automation)를 넘어선 초 자동화를 가능하게 한다.
• 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 예측 유지보수, 품질관리, 수요예측등에 활용될 수 있다.

RPA(Robotic Process Automation)
소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 업무 프로세스를 자동화하는 기술
RPA는 미리 정의된 규칙에 따라 작동하는 반면, AI는 데이터 기반으로 학습하고 의사결정

LLM과 AI

• Large Language Model vs Artifical Intelligence
• 차이점

1. LLM은 AI의 한 분야인 자연어 처리에 특화된 모델
   AI는 기계가 인간의 지능을 모방하는 광범위한 분야

2. LLM은 텍스트 이해와 생성에 초점을 맞춘 기능
   AI는 주로 학습, 추론, 문제 해결 등 다양한 인지 기능을 포함

3. LLM은 텍스트에 대한 이해가 높기 때문에 주로 텍스트 기반 작업에 사용
   AI는 컴퓨터 비전, 로봇공학, 음성인식 등 다양한 분야에 적용

4. LLM은 대규모의 텍스트 데이터를 필요
   AI는 텍스트 이외 대규모 데이터를 필요

5. LLM은 주로 트랜스포머 아키텍처 기반
   AI는 알고리즘과 아키텍처 기반
   

Transformer 아키텍처

• 정의 : 구글이 자연어 처리를 위해 발표한 딥러닝 모델
• 장점 : 병렬 처리 능력과 장거리 의존성 포착능력(시퀀스 내의 멀리 떨어진 요소들 사이의 관계를 효과적으로 파악)
• 구조
  1. Encoder-Decoder
  - 입력 문장을 이해하는 인코더
  - 출력 문장을 이해하는 디코더
  

2. Multi-Head attention

• 어텐션 연산을 병렬적으로 처리하여 효율성을 높임
• 어텐션 연산의 개념
  • 주어진 쿼리(query)에 대해 키(key)와 값(value)의 집합을 사용하여 출력을 계산하는 과정

3. Positional attention

• 단어의 위치 정보를 모델에 제공

4. Feed-Forward attention
-각각의 attention층에 다음에 위치하여 추가적인 특징을 추출을 수행

5. 레이어 정규화와 잔차 연결

• 모델의 안정성과 학습 효율성을 높입니다.
• 잔차 연결은 층의 입력을 그 층의 출력에 직접 더하는 기법입니다.

유전 알고리즘

• 정의 : 자연계의 진화 체계를 모방한 메타휴리스틱 알고리즘
• 진화 원리 적용: 찰스 다윈의 "적자생존" 이론을 기반
• 최적화 도구: 복잡한 문제에 대한 최적의 해결책을 찾는 데 사용
• 순서도
  초기 집단 생성 (가능한 해결책들의 집단을 생성 ) > 적합도 평가 (각 해결책의 품질을 평가) > 선택 (더 나은 해결책을 선택) > 교차 (선택된 해결책들을 조합하여 새로운 해결책을 만듦) > 돌연변이 (일부 해결책에 무작위 변화를 준다.) > 반복 (여러 세대에 걸쳐 반복)
• 복잡한 문제에 대한 최적의 해결책을 도출