Before01
기업 개요
- 통합 MES 데이터 방대·복잡
- 정보 조회에 5~10분 소요
- 야간 IT 지원 부재
AI
LLM 어시스턴트
사내 데이터와 대화하는 가장 스마트한 업무 비서
OVERVIEW
질문을 SQL로 바꾸는 대신,물어보면 답이 나오게 만듭니다
사내 데이터와 문서를 자연어 한 줄로 꺼내 쓰는 업무 환경으로 옮깁니다.
예시 대화
MES AI 어시스턴트LLM
생산·설비·품질에 대해 물어보세요
KEY FEATURES
LLM 어시스턴트를 이루는 네 가지 기능
실시간 데이터 인텔리전스부터 모델 허브, 시각화, 사용자 기반 Agent까지 이어집니다.
Capability Index04
Assistant Capability
01 / 04
01
실시간 데이터 인텔리전스
통합 AI 모델 허브
복잡한 데이터를 시각화
사용자 기반 AI Agent
복잡한 쿼리 언어(SQL 등) 없이, 자연어 질문만으로 내부 데이터베이스 및 문서를 즉시 분석하여 데이터 전문가의 도움 없이도 현업 부서에서 실시간으로 비즈니스 인사이트를 도출하여 의사결정 속도를 획기적으로 개선합니다.
Management Scope
- 자연어 쿼리
- 즉각적 인사이트
- 대화형 인터페이스
- 비즈니스 인텔리전스
- 지능형 검색/탐색
- 데이터 정밀도
자연어 질의 응답
현장 데이터나 문서 관련 질문을 일상적인 언어로 입력하면 AI가 즉시 정확한 답변을 제공
WORKFLOW
기능별로 이어지는 실제 업무 흐름
기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.
문서와 업무 시스템을 검색 가능한 지식으로
- 01
원천 연결
MES·ERP·문서
- 02
문서 정리
OCR·분할·메타정보
- 03
검색 준비
색인·임베딩·버전
- 04
권한 반영
역할·접근 범위
함께 남기는 정보
01
문서 출처·개정일
02
DB 필드·업무 의미
03
사용자·접근 권한
운영 확인
최신 문서와 조회 권한이 확인되었나요?
YES
허용 자료 → 검색 대상
NO
구본·권한 없음 → 제외·정리
업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
무엇을 연결하고,어떤 업무로 이어질까요?
입력 데이터부터 현장의 결과까지.
01 / INPUT
01업무 데이터MES·ERP·생산·재고
02기업 지식SOP·매뉴얼·정비 이력
03사용자 맥락질문·역할·조회 권한
CONNECTED OPERATIONS
LLM Assistant
질문 의도·권한 확인
데이터·문서 통합 검색
근거 있는 답변·시각화
03 / OUTPUT
✓질의응답업무 데이터·문서 답변
✓시각 보고표·그래프·조회 기준
✓업무 안내관련 절차·후속 질문
01 / INPUT
01업무 데이터MES·ERP·생산·재고
02기업 지식SOP·매뉴얼·정비 이력
03사용자 맥락질문·역할·조회 권한
CONNECTED OPERATIONS
LLM Assistant
질문 의도·권한 확인
데이터·문서 통합 검색
근거 있는 답변·시각화
CONNECTED OPERATIONS
LLM Assistant
질문 의도·권한 확인
데이터·문서 통합 검색
근거 있는 답변·시각화
03 / OUTPUT
✓질의응답업무 데이터·문서 답변
✓시각 보고표·그래프·조회 기준
✓업무 안내관련 절차·후속 질문
공통 식별자 · 기준정보 · 이력으로 연결결과 확인 → 다음 운영에 반영
주요 사용자현장 관리자품질·보전 담당경영·지원 부서
METHOD
기술 구현 방식
자연어를 해석해 사내 데이터에서 답을 찾아 되돌리는 구조입니다.
수집 단계01 →
Data Ingestion
MES / ERP 연동
REST API / DB 커넥터
사내 문서 수집
SOP / 메뉴얼 / 도면
프롬프트 입력
자연어 입력
작업 지시 / 공정설비 지식베이스품질 기준설비 현황
문서 전처리OCR / DLA
구조분석 · 청킹 · 메타데이터 태깅
임베딩 / 인덱싱
텍스트 벡터화 (임베딩) · 버전 관리 · 접근권한 설정
Target System
벡터 DB
문서 레이크
대화 이력
모델링 분석 단계02 →
AI/ML Modeling
분석 및 예측
RAG 검색 증강 생성
벡터 DB 유사도 검색 · LLM 컨텍스트 답변 생성
AI 에이전트
MES/ERP API 자동 호출
도메인 파인튜닝
현장 용어·공정 지식 학습
멀티모달 응답
시각 정보 기반 답변 생성
피드백/고도화
모델 성능 평가
이력 / 조치결과 수집
MLOps 재학습
서비스 단계03
지능형 서비스
Chat bot
문서 질의응답
검색 증강 생성
에이전트 자동화
학습 성과 분석 체계
피드백 루프 구축
자동 보고서 생성
방대한 기업 데이터를 지능적으로 학습하여 업무 의사결정을 지원합니다.
고객 서비스
제조/공급망
인적 자원(HR)
영업/마케팅
은행/금융
교육
고객 서비스
제조/공급망
인적 자원(HR)
영업/마케팅
은행/금융
교육
데이터도 매뉴얼도 뒤지지 않고 AI가 근거와 함께 답합니다.
- 생산·품질 데이터
- 설비 상태
- 설비 매뉴얼·SOP
- 정비·고장 이력
- 현장 질문
LLM Assistant
- 질문 의도 해석
- 데이터·문서 통합 검색
- 근거와 함께 답변·조치 제시
- 의사결정 시간
- 자료 검색 시간
- 초동 조치 정확도
- 데이터 활용률
EFFECT
구축 효과
의사결정 시간·자료 검색 시간·초동 조치 정확도·데이터 활용률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
- 01
의사결정 시간 단축
흩어진 지표와 이력을 한 번에 모아 근거와 함께 답하므로, 회의와 보고를 거치던 판단이 그 자리에서 끝납니다.
판단 소요근거 제시보고 단계 - 02
자료 검색 시간 단축
표준서·매뉴얼·과거 이력을 자연어로 찾아 문서 위치가 아니라 필요한 문장을 바로 돌려줍니다.
탐색 시간문서 범위검색 정확도 - 03
초동 조치 정확도 향상
같은 상황의 과거 조치와 표준 절차를 함께 제시해, 담당자가 바뀌어도 첫 대응이 흔들리지 않습니다.
초동 조치절차 준수재발 문의 - 04
데이터 활용률 향상
쌓아만 두던 문서와 로그가 질문에 답하는 형태로 쓰이면서, 현장이 실제로 참조하는 데이터의 범위가 넓어집니다.
참조 범위질의 건수활용 부서
CASE STUDY
구축 사례
자연어 질의로 생산 정보 조회를 평균 7분에서 30초 이내로 줄인 사례입니다.
도입기업 업종
3개 사업장 통합 MES 운영 제조업
After02
구축 내용
- MES 연동 대화형 AI 도입
- 질문을 SQL로 자동 변환
- 차트·표 시각화, 음성 답변
구축 효과
자연어 한 줄로 MES를 조회하는 LLM 어시스턴트 구축
- 생산 정보 조회 시간
- 도입 전 평균 7분, 도입 후 30초 이내
- 현장 관리자 MES 활용도
- 도입 전 65%, 도입 후 94%
- IT 부서 커스텀 리포트 요청 (월)
- 도입 전 40건, 도입 후 8건
- 신규 관리자 교육 시간
- 도입 전 16시간, 도입 후 2시간
B기업 구축 사례에서 확인된 수치입니다.