예측 유지보수를 위한 멀티모달 생성형 AI 어시스턴트 구축 사례

예측 유지보수를 위한 멀티모달 생성형 AI 어시스턴트 구축과 활용

산업 현장에서 설비의 불시 고장을 사전에 예방하고자 predictive maintenance(예측 유지보수)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이번 글에서는 Amazon의 생성형 AI 플랫폼인 Amazon Bedrock을 사용하여, 예측 유지보수에서 발생하는 문제의 근본 원인을 정확히 진단하고 자동화된 대응을 가능하게 하는 멀티모달 AI 어시스턴트의 구축 사례와 주요 기능을 안내합니다.

개요

예측 유지보수는 장비 센서의 데이터를 수집, 분석해 장비가 고장날 가능성을 사전에 예측하고, 그에 따라 적절한 시점에 유지보수를 시행하는 전략입니다. 이를 통해 공정 중단을 최소화하고, 장비 수명을 연장하며, 운영 효율을 극대화할 수 있습니다. 이 글에서는 Amazon이 자사 물류 센터 장비에 적용한 사례를 토대로, 실제 산업에 어떻게 적용 가능한지를 설명하고자 합니다.

사례 구성은 두 가지 단계로 나뉘며, 첫 번째는 센서를 통해 알람을 생성하는 단계이고, 두 번째는 문제의 근본 원인을 다각도로 진단하는 단계입니다. 특히 두 번째 단계에서는 Amazon Bedrock과 생성형 AI 모델을 활용, AI 기반 챗봇이 문제 해결을 지원함으로써 작업자의 판단력을 돕고 유지보수 프로세스를 자동화합니다.

센서 알람 생성 단계

장비 고장을 사전에 감지하는 첫걸음은 온도, 진동 등 주요 지표를 지속적으로 모니터링하는 것입니다. Amazon은 Amazon Monitron 센서를 활용해 장비 상태를 실시간 측정하고 있으며, 측정된 데이터는 AWS로 자동 전송되어 머신러닝 기반의 분석 및 알람 트리거에 활용됩니다.

근본 원인 진단 및 생성형 AI 챗봇 적용

두 번째 단계에서는 초기에 발송된 알람의 원인을 진단하고, 작업자가 실제로 어떤 조치를 취해야 하는지를 분석합니다. 여기서 적용된 생성형 AI 어시스턴트는 다음과 같은 주요 기능을 갖추고 있습니다.

1. 시계열 데이터 분석

• Streamlit UI를 통해 센서 데이터를 업로드하면, 자동으로 그래프를 생성해 이상 패턴을 식별하고 ISO 진동 규격(ISO 20816-1)을 기준으로 동작 상태를 경고 또는 알람으로 분류합니다.

2. 진단 기반 대화 흐름

• Python으로 구성된 초기 질문 세트를 통해 LLM이 사용자의 입력에 따라 대화를 주도하며, 상황에 맞는 맞춤 솔루션을 추천합니다.

3. 멀티모달 기능

• 생성형 AI가 이미지, 음성 및 영상 데이터를 포함한 입력을 해석할 수 있도록 설계되어 있어, 매뉴얼 이해 및 비주얼 분석에서도 강력한 분석력을 발휘합니다.

챗봇과의 대화를 통해 AI는 단순 대답을 넘어서 다음 단계의 조치, 점검할 영역 및 교체 필요한 부품까지 구체적으로 제시합니다.

멀티모달 RAG(검색 증강 생성) 활용

생성형 AI의 핵심은 단순 회의적 데이터 기반 분석을 넘어 기술 문서, 매뉴얼, 이미지 등을 통합하여 여럿 형태의 정보를 동시에 처리하고 최적의 해답을 제시하는 것입니다.

• 이미지 분석: 고장 부위의 사진을 업로드하면 시각적 손상 징후(균열, 변색 등)를 파악
• 음성 분석: 전문가의 녹음된 음성 노트를 실시간 텍스트로 전환하여 분석
• 영상 분석: 작동 영상에서 이상 조짐을 프레임 단위로 추출해 종합 진단 실시
• 매뉴얼 검색: PDF 매뉴얼 구문을 벡터화해 필요한 내용을 빠르게 탐색

이러한 접근은 정보 검색 정확도를 획기적으로 높이며, 작업자가 보다 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

자동화 및 향후 확장 방향

Amazon의 멀티모달 어시스턴트는 현재도 다음과 같은 방향으로 확장하고 있습니다.

• 자동 워크오더 생성 및 작업 할당
• 성공적인 이전 진단 사례 기반 추천 시스템 구성
• 영상 기반 문서 검색 및 회전부위 감지 고도화
• 실제 사례 반영한 클라우드 기반 지식베이스 강화

결론

이번 Amazon 사례는 예지 정비에서 발생하는 진단 지연이나 부정확한 판단을 지능형 챗봇과 자동화 플랫폼을 통해 어떻게 최소화할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 특히 Amazon Bedrock 기반의 Claude 모델과 RAG 기법을 활용한 멀티모달 분석은 진동, 온도뿐만 아니라 이미지, 음성까지 통합적으로 대응할 수 있다는 점에서 큰 강점으로 작용합니다.

이를 통해 작업자의 업무 효율, 설비의 가동률, 유지보수 정확성이 크게 개선되며, 제조, 물류, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업에 적용 가능한 범용 솔루션으로 성장하고 있습니다. 이러한 솔루션 도입은 단순한 기술 선택을 넘어, 기업의 경쟁력 확보와 혁신 전략으로 연결될 수 있는 중요한 요소입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-multimodal-generative-ai-assistant-for-root-cause-diagnosis-in-predictive-maintenance-using-amazon-bedrock/