스마트공장 MES와 LLM의 연결 사례

MES는 생산 현장의 데이터를 모으고 관리하는 시스템이고, LLM은 사람이 던지는 자연어 질문을 이해해 답변하는 AI 모델이다. 두 시스템을 연결하면 작업자가 메뉴를 찾아 들어가지 않아도 생산, 품질, 설비, LOT, 센서 데이터를 질문형으로 조회하고 요약할 수 있다.

1. MES와 LLM을 연결한다는 의미

MES는 생산실적, 작업지시, 품질검사, 불량, 설비가동, 재고, LOT 이력 같은 데이터를 가지고 있다. 기존에는 사용자가 MES 메뉴를 직접 찾아가 날짜, 설비, 품목, 공정 조건을 선택한 뒤 조회해야 했다.

LLM을 연결하면 사용자는 “어제 불량률이 가장 높은 설비는?”, “오늘 미완료 작업지시는?”, “LOT A123은 어디까지 진행됐어?”처럼 자연어로 질문할 수 있다. 시스템은 질문 의도를 해석하고 MES 데이터를 조회한 뒤, 표와 요약문으로 결과를 보여준다.

핵심: MES와 LLM의 연결은 AI가 MES를 대체하는 것이 아니라, MES 데이터를 쉽게 조회하고 해석하게 해주는 자연어 인터페이스를 만드는 것이다.

2. 전체 연결 구조

실제 구조는 단순히 LLM이 DB에 바로 접속하는 방식이 아니다. 보통은 웹 화면, Python 백엔드, 로컬 LLM, MES DB, 조회 템플릿, 권한 제어가 함께 구성된다.

사용자 질문
→ 웹 화면 또는 챗봇 입력
→ Python 백엔드가 질문 수신
→ LLM이 질문 의도와 조건 분석
→ 사전 정의된 MES 조회 템플릿 선택
→ MES DB에서 SELECT 조회
→ 조회 결과를 LLM이 자연어로 요약
→ 화면에 표, 설명, 이상 여부 표시

구성요소역할

웹 화면	사용자 질문 입력, 답변·표·차트 표시
Python 백엔드	LLM 호출, SQL 템플릿 적용, MES DB 조회, 권한 검증
로컬 LLM	질문 의도 분류, 조건 추출, 결과 요약
MES DB	생산, 품질, 설비, 센서, LOT 데이터 제공
스키마/업무용어 사전	테이블 의미, 컬럼 설명, 불량률·가동률 같은 계산 기준 정의

3. 현장 적용 사례

아래 사례는 스마트공장 MES에서 현실적으로 적용하기 좋은 LLM 연계 유형이다. 실제 구축 시에는 회사의 MES 테이블 구조와 업무 기준에 맞춰 조회 항목을 조정하면 된다.

1. 생산실적 자연어 조회작업자가 “어제 라인별 생산량 알려줘”라고 질문하면 LLM이 날짜와 조회 기준을 파악한다. 백엔드는 생산실적 테이블에서 라인별 생산수량을 집계하고, LLM은 “A라인이 1,250개로 가장 높고 B라인은 계획 대비 92% 수준입니다”처럼 요약한다.
2. 불량률 및 품질 이슈 분석“이번 주 불량률이 높은 품목은?”이라는 질문이 들어오면 품질·생산 데이터를 함께 조회한다. 단순 불량수량만 보는 것이 아니라 생산수량 대비 불량률을 계산해 품목별 순위를 보여줄 수 있다.
3. 설비 비가동 현황 확인관리자가 “오늘 멈춘 설비 있어?”라고 물으면 설비가동 이력에서 비가동 상태와 사유를 조회한다. LLM은 설비명, 정지 시간, 비가동 사유를 요약해 우선 확인해야 할 설비를 알려준다.
4. LOT 추적 질의“LOT A123 지금 어디까지 갔어?”라는 질문에 대해 LOT 이력 테이블을 조회한다. 현재 공정, 마지막 처리 설비, 작업 시간, 검사 결과를 함께 보여주면 현장 추적 시간이 줄어든다.
5. 온도·센서 이상 이력 조회IoT 센서 데이터가 MES와 연계되어 있다면 “어제 3호기 온도 이상 있었어?” 같은 질문이 가능하다. 기준 상한·하한을 벗어난 시간대와 최대값을 조회하고, LLM이 이상 발생 구간을 설명한다.
6. 작업지시 미완료 현황 요약“오늘 미완료 작업지시 정리해줘”라고 물으면 작업지시 상태를 조회한다. 품목, 지시수량, 완료수량, 납기, 지연 가능성을 한 번에 요약할 수 있다.
7. 관리자용 일일 생산 브리핑매일 아침 “어제 생산 현황 요약해줘”라는 질문 또는 자동 리포트를 만들 수 있다. 생산량, 불량률, 비가동 설비, 미완료 작업, 주요 이상 데이터를 한 문단과 표로 제공한다.