설비 정비 자동화를 위한 Amazon Bedrock 기반 생성형 AI 솔루션

생산 설비의 고장을 미연에 방지하고 정비를 최적화하기 위해서는 명확하고 신뢰할 수 있는 정비 권고 사항이 필요합니다. 그러나 기존의 제조 산업에서는 현장 엔지니어가 수기로 작성한 보고서가 제대로 분석되지 않고 단순 보관되는 경우가 많습니다. 이런 상황에서는 많은 전문 지식이 시스템에 축적되지 못하고 낭비될 가능성이 존재합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Bedrock 기반의 생성형 인공지능(Generative AI) 워크플로우를 통해 보고서 디지털화, 메타데이터 추출, 정비 권고 사항 생성, 검증, 지식 베이스 확장까지 자동화할 수 있는 솔루션을 제안했습니다. 이 글에서는 AWS의 대표적인 생성형 AI 서비스인 Amazon Bedrock과 이를 활용한 설비 정비 자동화 구성 방법, 적용 사례에 대해 소개합니다.

솔루션 개요 및 자동화 구성

이번 솔루션의 핵심은 Amazon Bedrock, Amazon Nova Pro, Amazon Textract, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon SageMaker Ground Truth, AWS Step Functions 등 AWS의 다양한 서비스를 조합한 자동화 파이프라인에 있습니다. 이 구성은 Terraform 기반의 IaC(infrastructure as code)를 이용해 손쉽게 구축 및 확장할 수 있습니다.

Automated Ingestion: PDF, 스캔 자료 등 다양한 형태의 정비 보고서를 Amazon Textract로 OCR 인식 후, Amazon Translate로 다국어 번역을 수행해 공통 포맷으로 전환합니다. 이어 Amazon Comprehend를 통해 언어 감지 및 의미 분석을 실시합니다.

Metadata Standardization: Amazon Bedrock Knowledge Bases와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처를 통해 보고서에서 관찰 사항과 조치 목록을 식별하고, 일관성 있는 형식으로 구조화된 데이터로 정리합니다.

Recommendation Generation: Amazon Nova Pro가 내장된 Amazon Bedrock이 축적된 지식 베이스를 참조해 현장 상황에 맞는 권장 조치를 생성합니다. 이 과정에서 정확한 소재 도출, 유사 사례 매칭을 통해 고품질 판단 데이터를 제공합니다.

Expert Validation 및 지속적인 지식 베이스 확장: 생성된 권고안은 SageMaker Ground Truth 기반의 라벨링 워크플로우를 통해 도메인 전문가가 검토 및 검증합니다. 신뢰도 높은 권고안은 새로운 규칙 형식으로 저장되어 지식 베이스를 확장하며, 시스템의 도메인 인텔리전스를 지속적으로 진화시킵니다.

효용성 및 활용 사례

이 솔루션은 생산 설비 유지보수 영역에서 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다.

보고서 디지털화 및 자동 인식: 기존 문서화된 정비 보고서를 자동으로 스캔 및 분석해, 장비 고장 이력 및 조치 내역을 정확하게 파악할 수 있습니다.

정비 권장 사항 자동 생성: RAG 및 NLP 기반 분석을 통해 장비 상태 기반의 맞춤형 권고안 도출이 가능해지고, 이를 바탕으로 고장 예방 유지보수를 실현할 수 있습니다.

지식 축적 및 공유: 검증된 권고안은 엔지니어 전문가 풀의 판단을 넘어 조직의 공통 자산(knowledge base)으로 발전하며, 기업 내 기술 전수가 자동화되는 기반이 마련됩니다.

가이드 및 배포 가이드

해당 솔루션은 GitHub 저장소(https://github.com/aws-samples/sample-bedrock-equipment-maintenance)에서 IaC 및 Lambda 소스 코드와 함께 제공합니다. 실제 배포는 아래와 같은 절차로 진행됩니다.

1. GitHub 저장소 클론 및 사용자 정의: ReportsProcessing 및 RecommendationGeneration 기능을 고객사 포맷에 맞게 수정합니다.
2. Terraform 초기화 및 적용: terraform init → terraform plan → terraform apply 명령어를 통해 솔루션을 배포합니다.
3. Amazon Bedrock Knowledge Base 생성: embedding 모델 정보와 함께 knowledge base를 구성합니다.
4. 테스트 리포트를 업로드하고 Step Function 실행 상태 확인 및 권고안 생성 결과 검증
5. 추후 필요 시 리소스 정리하여 비용 발생 방지

결론

제조 현장의 비정형 보고서 처리에서부터 전문 지식을 활용한 AI 기반 권고안 생성까지 일관된 흐름을 자동화할 수 있는 AWS의 생성형 AI 인프라는 유지보수 혁신의 강력한 도구가 됩니다. 이러한 솔루션은 단순 효율화뿐 아니라 지속 가능한 지식 축적과 품질 향상을 도모하며 기업의 지능형 운영체계로의 전환을 가속화합니다.

특히, 이번 Amazon Bedrock 기반 구성은 보안, 확장성, 형평성을 고려한 AI 응용 구조를 제공하며, 리스크 기반 정비 체계의 자동화를 실현하고자 하는 기업에게 최적의 선택이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-generative-ai-in-amazon-bedrock-for-enhanced-recommendation-generation-in-equipment-maintenance/