설비고장 대비 말하는 AI 예지보전 시스템 온디바이스 LLM으로 시작합니다
작성일
유센스는 브로드센스 GU300 게이트웨이에 온디바이스 LLM 엔진을 탑재한 AI 예지보전 시스템을 개발 중입니다. 알람을 검증해 전달하고 현장 작업자가 이해할 수 있는 문장으로 안내합니다.
설비 알람이 울려도 실제 조치가 필요한 상황인지 판단하기 어려운 경우가 많습니다.
기존 임계값 기반 시스템은 '오탐(False Alarm)'이 많아 현장에서 알람을 무시하게 되는 악순환이 생기기 쉽습니다.
1. LLM의 역할: 알람 검증
브로드센스 GU300에 탑재할 온디바이스 LLM 은 대화형 챗봇이 아닙니다.
설비고장으로 임계값 알람이 발생했을 때 그 맥락을 분석해 오탐·오류를 걸러내는 AI 신뢰도 검증 엔진으로 작동합니다.
- 기존 방식: 진동 첨도 6.2 → 임계값 초과 → 알람 전송 → 오탐 발생 → 알람 무시
- LLM 방식: 진동 첨도 6.2 → 최근 3일 추세 + 온도 동반 상승 + 패턴 교차 검증 → 신뢰도 0.87 → 진짜 알람만 전송
2. 서버 없이 게이트웨이 안에서 처리(망 분리)
이 AI 예지보전 시스템의 또 다른 핵심은 모든 AI 연산이 GU300 내부에서 완결된다는 점입니다.
외부 클라우드나 인터넷 연결 없이 폐쇄망/망분리 환경에서도 자체 운영이 가능합니다.
데이터 흐름은 아래와 같이 게이트웨이 하나에서 완결됩니다.
브로드센스 무선 센서 (진동·온도, 2.4㎓ BLE)
→ 전처리 프로세스(Node-RED, FFT 분석)
→ 시계열 DB(influxDB 로컬 저장)
→ 온디바이스 LLM 엔진(고장 진단·추론)
→ 생성형 AI 진단 가이드 생성
→ 로컬 HMI(태블릿/PC) 표시
3. 수치 대신 문장으로 안내
기존 대시보드는 FFT 그래프나 RMS(실효값) 수치 등 전문 지식 없이는 해석이 어려웠습니다.
온디바이스 LLM 은 이 정보를 현장 작업자가 바로 이해할 수 있는 '언어'로 바꿔 말해줍니다.
- Before(기존 대시보드): FFT 그래프· RMS 수치 표시 → 전문가만 해석 가능
- After(LLM 진단 가이드): "로터 언밸런스로 인한 진동 상승, 즉각 중단 불필요, 다음 교대조 때 앵커 볼트 체결 상태 확인 권장"
4. 기존 인프라 연동+BroadVibra 내장
현장 적용에서는 기존 시스템과의 연결이 중요합니다.
GU300 기반 구성은 SCADA, HMI, PLC, DCS 등 기존 인프라와의 통합 연동을 고려하고 있으며
브로드비브라(Broad Vibra) 소프트웨어 내장을 통해 공장 설비 운영 부담을 낮추는 방향을 제시합니다.
5. 핵심 기능 요약
① 오탐 저감: LLM 신뢰도 검증으로 오탐을 줄여 전달
② 자연어 진단 가이드: 수치 대신 언어로 조치 방향 제시
③ 현장 완결형 구조: 서버/클라우드 없이 GU300 내부에서 AI 연산 완결(망 분리)
④ 기존 인프라 연동: SCADA/HMI/PLC/DCS 통합 지원
⑤ BroadVibra 내장: 구독료 없는 영구 라이선스 기반 운영
설비고장 알람이 많아질수록 중요한 건 '알람 개수'가 아니라 '알람의 신뢰도'입니다.
유센스는 GU300 기반 온디바이스 LLM 검증 엔진을 통해 오탐을 줄이고 현장에서 바로 이해하고 실행할 수 있는
'말하는 AI 예지보전 시스템'을 구현하는 방향으로 개발을 진행하고 있습니다.
망 분리 요구 여부, 센서 구성(진동·온도), 알람 운영 방식, 기존 인프라 연동 조건을 알려주시면
현장 조건에 맞는 AI 예지보전 솔루션 방향을 함께 제안 드리겠습니다.