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제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5

by 피크나인 2025. 7. 26.

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저는 아직도 중소 제조기업에 가장 적합한 로컬AI용 LLM모델이 어떤것일까? 를 계속 시험하고 있고, 아직도 정답을 모르겠습니다. 다양한 형태의 중소기업과 중소기업이 보유한 복잡하고 난해하고, 표준화 되지 않은 생산데이터를 어떻게 하면 가장 적은 비용과 시간안에 AI를 구축하고, 비 전문가인 현장에서 사용될 수 있을 정도의 로컬AI 구축용 LLM모델을 찾는것은 성공으로 가장 빠르게 접근 할 수 있는 방법입니다. 저는 Ollama 플랫폼 기반의 로컬LLM 모델을 이용한 학습과 시험을 진행하는 것을 선호합니다.

 

그래도 결과가 잘 나오지 않을 때는 다른 LLM도구들에 눈을 돌려 사용해보고 비교해 보기도 합니다. 그래서 개발자 여러분들도 한 번 사용해 보는게 좋을 듯 하여 로컬 LLM 도구를 소개해 보기로 합니다.

 

중소 제조기업에서 활용할 수 있는 로컬 LLM 도구 상위 5선을 제조업 특성에 맞춰 상세히 소개해 보겠습니다.

1. Ollama

Ollama는 현재 가장 주목받는 로컬 LLM 실행 플랫폼으로, 제조업 환경의 엄격한 보안 요구사항과 24시간 무인 운영 환경에 최적화되어 있습니다.

특히 산업용 컴퓨터나 엣지 디바이스에서도 안정적으로 실행되도록 설계되었으며, Docker 컨테이너 기반으로 구축되어 기존 제조 시스템과의 통합이 매우 용이합니다. 제조업에서 가장 중요한 요소인 시스템 안정성과 지속성을 보장하면서도, 복잡한 설정 과정 없이 간단한 명령어로 다양한 AI 모델을 실행할 수 있어 IT 전문가가 부족한 제조 현장에서도 쉽게 도입할 수 있습니다.

 

또한 메모리 사용량을 자동으로 최적화하여 제한된 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하며, 생산 시스템에 영향을 주지 않으면서 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.

제조업 특장점

  • 무인 운영 최적화 : 시스템 재시작이나 장애 발생 시 자동 복구 기능 내장, 24시간 연속 운영되는 제조 라인에서 안정성 보장
  • 산업용 하드웨어 호환 : Intel/AMD 기반 산업용 PC, ARM 기반 엣지 디바이스 모두 지원, 기존 제조 인프라 활용 가능
  • 네트워크 격리 지원 : 완전 오프라인 환경에서 실행 가능, 외부 인터넷 연결 없이도 모든 기능 사용
  • 컨테이너 기반 배포 : Docker/Kubernetes 환경에서 마이크로서비스로 배포, 기존 IT 인프라와 자연스러운 통합

추천모델

  • Llama 2/3 (7B/13B) : 기술 문서 분석, 작업 지시서 자동 생성, 품질 관리 보고서 작성에 최적화
  • Code Llama (7B/13B) : PLC 프로그래밍, 자동화 스크립트 생성, SCADA 시스템 코드 리뷰
  • Mistral 7B : 다국어 기술 문서 번역, 글로벌 공장 간 소통 지원, 법규 준수 문서 작성
  • Phi-3 Mini (3.8B) : 경량화 모델로 현장 태블릿이나 HMI에서 실시간 질의응답

제조업 활용 사례

  • 설비 매뉴얼 지능화 : 수천 페이지 기술 문서를 학습하여 작업자 질문에 즉시 답변, 고장 시 신속한 문제 해결 지원
  • 다국어 작업 지원 : 한국어 작업 지시서를 영어, 베트남어, 중국어로 실시간 번역하여 외국인 근로자 업무 효율성 향상
  • 생산 일보 자동화 : 센서 데이터와 생산 실적을 바탕으로 일일 생산 보고서 자동 생성, 관리자 보고 업무 시간 80% 절약
  • 예방정비 알림 : 설비 가동 이력과 매뉴얼을 분석하여 적절한 정비 시점과 방법을 자동으로 제안

시스템 요구사항

  • CPU: Intel i5 이상 또는 AMD Ryzen 5 이상 (4코어 8스레드 권장)
  • 메모리: 8GB RAM (7B 모델), 16GB RAM (13B 모델), 32GB RAM (70B 모델)
  • 저장공간: SSD 50GB 이상 (모델 파일 및 시스템 운영)
  • 운영체제: Ubuntu 20.04+, CentOS 8+, Windows 10/11, macOS (산업용 Linux 환경 최적화)

로컬AI로 구축된 현장에서 AI기반 예방정비를 실행하는 모습입니다.
AI기반 예방정비를 실행하는 제조현장 예시

2. LM Studio

LM Studio는 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 로컬 LLM 플랫폼으로, 특히 기술적 배경이 부족한 현장 관리자나 품질 관리 담당자도 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

 

제조업에서 중요한 실시간 모니터링 기능을 제공하여 AI 모델의 성능과 자원 사용량을 시각적으로 확인할 수 있으며, 네트워크가 완전히 격리된 보안 환경에서도 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 모델을 손쉽게 다운로드하고 관리할 수 있는 모델 허브 기능을 내장하고 있어, 용도에 따라 최적의 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다.

 

API 서버 모드를 지원하여 기존 MES나 ERP 시스템과의 연동도 매우 간단하게 구현할 수 있어, 제조업체의 디지털 전환 과정에서 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

제조업 특장점

  • 현장 친화적 GUI : 복잡한 명령어 없이 마우스 클릭만으로 모든 AI 기능 사용 가능, 현장 관리자 교육 시간 최소화
  • 실시간 성능 모니터링 : CPU/GPU/메모리 사용량, 응답 시간, 처리량을 실시간 그래프로 표시하여 시스템 상태 즉시 파악
  • 보안 격리 운영 : 인터넷 연결 없이 완전 오프라인 상태에서 모든 기능 이용, 산업 보안 표준 준수
  • 원클릭 모델 관리 : 모델 다운로드, 설치, 업데이트를 GUI에서 원클릭으로 처리, IT 전문 지식 불필요

추천모델

  • Phi-3 Mini (3.8B) : Microsoft 개발 경량 모델, 현장 태블릿에서 품질 데이터 실시간 분석 및 트렌드 예측
  • Zephyr-7B : 안전 규정, SOP, 작업 절차서에 대한 정확한 질의응답, 신입 사원 교육용 AI 어시스턴트
  • OpenHermes-2.5 : 다국어 기술 문서 처리 특화, 글로벌 제조업체의 해외 공장 기술 지원
  • Starling-7B : 대화형 문제 해결 전문, 복잡한 기술적 이슈에 대한 단계별 해결 방안 제시

제조업 활용 사례

  • 품질 기준 즉시 검색 : "이 제품의 치수 공차는?" 같은 질문에 품질 기준서에서 정확한 정보 즉시 제공
  • 다국적 현장 소통 : 한국 본사의 기술 지시사항을 현지어로 번역하여 해외 공장 직원들에게 정확히 전달
  • 설비 고장 1차 진단 : 설비 에러 코드나 증상을 입력하면 매뉴얼에서 관련 정보를 찾아 초기 진단 및 대응 방안 제시
  • 신입 사원 온보딩 : 회사 규정, 안전 수칙, 작업 절차에 대한 질문에 24시간 즉시 답변하는 AI 멘토 역할

GUI 기반 장점

  • 드래그 앤 드롭 파일 업로드 : 기술 문서, 매뉴얼을 단순히 끌어다 놓으면 AI가 자동으로 학습하여 질의응답 가능
  • 대화 이력 관리 : 과거 질문과 답변을 자동 저장하여 문제 해결 과정 추적, 지식 축적 효과
  • 모델 성능 비교 : 여러 모델의 답변을 동시에 비교하여 가장 적합한 모델 선택
  • API 자동 생성 : GUI 설정만으로 REST API 서버 자동 구성, 기존 시스템과 즉시 연동

3. GPT4All 

GPT4All은 완전 오픈소스 기반의 로컬 LLM 플랫폼으로, 제조업에서 가장 중요하게 여기는 투명성과 신뢰성을 보장합니다.

소스코드가 완전히 공개되어 있어 보안 감사나 규제 준수 검토가 용이하며, 상업적 이용에 대한 라이선스 제약이 없어 제조업체가 안심하고 도입할 수 있습니다. 특히 엣지 디바이스나 산업용 임베디드 시스템에서도 실행 가능하도록 최적화되어 있어, 현장의 다양한 하드웨어 환경에서 유연하게 활용할 수 있습니다.

Python과 C++ 라이브러리를 제공하여 기존 제조 시스템과의 직접적인 통합이 가능하며, 제조업체가 자체적으로 커스터마이징하거나 기능을 확장하기에도 매우 적합합니다. 또한 커뮤니티 기반의 지속적인 개발과 개선이 이루어지고 있어, 장기적인 관점에서 안정적인 AI 솔루션을 원하는 제조업체에게 이상적인 선택입니다.

제조업 특장점

  • 완전 오픈소스 투명성 : 모든 소스코드 공개로 보안 감사 및 컴플라이언스 검토 용이, ISO 27001 등 보안 인증 획득 시 필수
  • 라이선스 자유도 : 상업적 이용, 수정, 재배포에 제약 없음, 제조업체가 자체 AI 솔루션 개발 시 법적 리스크 제로
  • 엣지 최적화 : ARM 프로세서 기반 산업용 게이트웨이나 IoT 디바이스에서도 안정적 실행
  • 규제 준수 지원 : FDA, CE 마킹 등 제조업 규제 환경에서 요구하는 소프트웨어 투명성 및 검증 가능성 제공

추천모델

  • GPT4All-J (6B) : 제조 공정 데이터 분석 및 최적화 제안, 생산 효율성 개선 아이디어 도출에 특화
  • Orca Mini (3B/7B) : 소규모 현장 사무소나 품질 관리실용 경량 모델, 일상적인 문서 작업 자동화
  • Vicuna (7B/13B) : 기술 교육 콘텐츠 생성, 작업자 스킬업 프로그램 개발, 안전 교육 자료 제작
  • MPT-7B : 다양한 제조 도메인에서 범용적으로 활용 가능한 균형 잡힌 성능의 기본 모델

제조업 활용 사례

  • 안전 교육 자동화 : 작업별 위험 요소와 대응 방법을 자동으로 정리하여 맞춤형 안전 교육 자료 생성
  • 공정 개선 제안 : 생산 데이터와 품질 데이터를 분석하여 병목 구간 식별 및 개선 방안 제시
  • 규정 준수 체크 : 작업 절차가 ISO 9001, IATF 16949 등 품질 표준에 부합하는지 자동 검토
  • 다국어 매뉴얼 생성 : 한국어 작업 지시서를 기반으로 현지 언어별 상세 매뉴얼 자동 생성

오픈소스 장점

  • 자체 커스터마이징 : 제조업체 고유의 용어나 프로세스에 맞게 모델 파인튜닝 및 기능 추가 가능
  • 벤더 종속성 제거 : 특정 업체에 의존하지 않고 자체적으로 AI 시스템 운영 및 발전 가능
  • 커뮤니티 지원 : 전 세계 개발자 커뮤니티의 지속적인 개선 및 새로운 기능 추가
  • 비용 효율성 : 라이선스 비용 없이 무제한 사용, 대규모 제조 현장에서도 비용 부담 없이 확산 가능

4. LocalAI 

LocalAI는 OpenAI API와 완벽하게 호환되는 로컬 LLM 플랫폼으로, 이미 OpenAI API를 사용하여 개발된 제조업 시스템들을 최소한의 수정으로 로컬 환경으로 마이그레이션할 수 있게 해주는 핵심적인 역할을 합니다.

마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 설계되어 있어 대규모 제조 기업의 복잡한 IT 인프라에서도 안정적으로 운영될 수 있으며, 공장별로 분산 배포하면서도 중앙에서 통합 관리가 가능합니다.

REST API 기반으로 구축되어 있어 기존의 ERP, MES, PLM 시스템과의 연동이 매우 쉬우며, 다양한 프로그래밍 언어에서 동일한 방식으로 접근할 수 있어 개발 및 유지보수 효율성이 뛰어납니다. 또한 로드 밸런싱과 고가용성 구성을 지원하여 24시간 무중단 서비스가 필요한 제조 환경에서도 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.

LocalAI 공식 홈페이지의 이미지 입니다. LocalAI는 OpenAI API와의 완벽 호환 및 기존의 ERP, MES 등의 리거시시스템과의 시스템 연동이 매우 쉬운 장점이 있습니다.
LocalAI 공식사이트 ❘ https://localai.io/

제조업 특장점

  • OpenAI API 완벽 호환 : 기존 ChatGPT API 기반 시스템을 코드 수정 없이 로컬 환경으로 즉시 전환 가능
  • 마이크로서비스 아키텍처 : 각 공장별로 독립적인 AI 서비스 배포, 장애 발생 시 다른 공장에 영향 없이 격리 운영
  • 중앙 통합 관리 : 여러 공장의 AI 서비스를 본사에서 통합 모니터링 및 관리, 글로벌 제조기업 최적화
  • 고가용성 지원 : 로드 밸런서와 클러스터링으로 99.9% 이상 가용성 보장, 생산 중단 위험 최소화

추천 모델

  • Alpaca (7B/13B) : 제조 데이터 분석 및 트렌드 인사이트 도출, 생산 최적화를 위한 데이터 마이닝
  • WizardCoder (15B) : PLC 프로그래밍, HMI 스크립트, 자동화 시스템 코드 자동 생성 및 리팩토링
  • ChatGLM2 (6B) : 중국 공장 지원용 중국어 특화 모델, 현지 직원과의 원활한 소통
  • Llama-2-Chat : 대화형 인터페이스 최적화, 작업자와 자연스러운 질의응답을 통한 업무 지원

제조업 활용 사례

  • ERP 자연어 인터페이스 : "지난 주 A제품 생산량은?" 같은 자연어 질문으로 ERP 데이터 조회 및 분석
  • 다중 공장 AI 허브 : 본사에서 모든 공장의 AI 사용 현황, 성능, 이슈를 실시간 모니터링 및 관리
  • 실시간 생산 질의 : "현재 2라인 가동률은?" "품질 이상 알림 현황은?" 등 실시간 생산 데이터 음성/텍스트 조회
  • 통합 지식 관리 : 전 공장의 기술 문서, 매뉴얼, 노하우를 통합하여 어느 공장에서든 동일한 수준의 기술 지원

API 통합 장점

  • 기존 시스템 연동 : RESTful API로 SAP, Oracle, Siemens 등 기존 제조 시스템과 즉시 연결
  • 다중 언어 지원 : Python, Java, C#, JavaScript 등 모든 프로그래밍 언어에서 동일한 방식으로 접근
  • 스케일링 자동화 : Kubernetes 환경에서 부하에 따른 자동 스케일링, 비용 효율적인 자원 사용
  • 실시간 스트리밍 : WebSocket 지원으로 실시간 대화형 인터페이스 구현, 즉시 응답 가능

5. Text Generation WebUI (Oobabooga) 

Text Generation WebUI는 가장 고급스럽고 세밀한 제어가 가능한 로컬 LLM 플랫폼으로, 제조업의 복잡하고 전문적인 요구사항을 만족시킬 수 있는 강력한 기능들을 제공합니다.

수백 개의 파라미터를 세밀하게 조정할 수 있어 제조업 특유의 전문 용어나 특수한 업무 프로세스에 맞게 AI 모델을 최적화할 수 있으며, LoRA(Low-Rank Adaptation) 기술을 활용하여 기존 모델을 제조 도메인에 특화시킬 수 있습니다.

또한 대화 히스토리를 체계적으로 관리하여 복잡한 기술적 문제의 해결 과정을 단계별로 추적하고 기록할 수 있어, 제조업에서 중요한 문제 해결 노하우의 축적과 전수에 매우 유용합니다. 멀티모달 기능을 지원하여 텍스트뿐만 아니라 도면, 이미지, 그래프 등의 시각적 데이터도 함께 분석할 수 있어, 제조업의 복합적인 정보 처리 요구를 충족시킬 수 있습니다.

Text Generation WebUI 를 GitHub에서 만나 보실 수 있습니다.
Text Generation WebUI ❘ GitHub / Oobabooga

제조업 특장점

  • 전문 용어 최적화 : Temperature, Top-p, Repetition penalty 등 수백 개 파라미터 조정으로 제조업 전문 용어 처리 정확도 극대화
  • 도메인 특화 파인튜닝 : LoRA 어댑터 기술로 자동차, 반도체, 철강 등 각 제조 분야별 특화 모델 개발
  • 문제 해결 과정 추적 : 복잡한 기술 이슈의 질문-답변-후속질문 전체 과정을 체계적으로 기록 및 분석
  • 멀티모달 통합 분석 : CAD 도면, 공정도, 품질 차트 등 이미지와 텍스트를 동시에 분석하여 종합적 인사이트 제공

추천 모델

  • Falcon-7B/40B : 기술 문서 이해 및 복잡한 공학적 문제 분석에 특화, 아랍어권 공장 지원도 가능
  • MPT-7B/30B : 제조 프로세스 최적화 및 시뮬레이션, 다양한 제조 시나리오에 대한 가상 실험 수행
  • RedPajama-INCITE : 오픈소스 기반 제조 지식 베이스 구축, 업계 전체의 지식을 통합하여 활용
  • LLaMA-2-70B : 최고 수준의 추론 능력으로 복잡한 다단계 문제 해결, 고급 엔지니어링 분석

제조업 활용 사례

  • 고급 기술자 전담 AI : 20년 경력 엔지니어 수준의 깊이 있는 기술 상담 및 복잡한 설계 문제 해결 지원
  • 공정 시뮬레이션 질의 : "온도를 10도 올리고 압력을 0.5bar 낮추면 수율이 어떻게 변할까?" 같은 가상 실험 시뮬레이션
  • 다단계 문제 해결 : 설비 고장 → 원인 분석 → 부품 선정 → 교체 절차 → 검증 방법까지 전체 프로세스 가이드
  • 연구개발 지원 : 신제품 개발 시 기존 기술 데이터 분석, 특허 검토, 설계 최적화 방안 제시

고급 기능 활용

  • LoRA 어댑터 활용 : 기본 모델에 회사별 기술 데이터 학습하여 자사만의 전문 AI 어시스턴트 개발
  • 멀티모달 분석 : P&ID 도면 + 운전 매뉴얼 + 센서 데이터를 통합 분석하여 종합적 진단 및 대응 방안 도출
  • 대화 컨텍스트 관리 : 며칠에 걸친 복잡한 프로젝트 논의 내용을 지속적으로 기억하고 맥락 유지
  • 고급 프롬프트 엔지니어링 : Chain-of-Thought, Tree of Thoughts 등 고급 추론 기법으로 복잡한 엔지니어링 문제 해결

6.  제조업별 권장 구성

대기업 제조업 (현대차, 삼성전자, LG화학 등)

대기업 제조업체는 전 세계에 걸친 다중 사이트 운영과 복잡한 기술적 요구사항을 가지고 있어, 가장 강력하고 안정적인 AI 시스템이 필요합니다.

이들 기업은 충분한 IT 인프라와 전문 인력을 보유하고 있어 고성능 모델의 운영이 가능하며, 글로벌 협업과 기술 표준화가 중요한 과제입니다. 또한 엄격한 보안 요구사항과 규제 준수 의무가 있어 완전한 로컬 AI 솔루션이 필수적입니다. 이러한 대기업들은 AI를 단순한 도구가 아닌 핵심 경쟁력으로 활용하여 혁신적인 제품 개발과 공정 최적화를 추진하고 있습니다.

대기업 제조업 기준의 로컬AI 구성(안)
Primary : Ollama + Llama 2 70B (본사 데이터센터)
Secondary : LocalAI (각 공장별 분산 배포)
Advanced : Text Generation WebUI (R&D 센터)
용도 : 전사 기술 지원, 글로벌 협업, 신제품 개발

중견 제조업 (부품업체, 정밀기계, 화학 소재 등)

중견 제조업체는 대기업과 중소기업의 중간 위치에서 효율성과 경제성의 균형을 맞춰야 하는 독특한 위치에 있습니다.

이들은 제한된 IT 자원으로도 충분한 성과를 낼 수 있는 AI 솔루션이 필요하며, 특히 품질 관리와 고객 대응 능력 향상이 경쟁력의 핵심 요소입니다. 대부분의 중견기업들이 대기업의 협력업체 역할을 하고 있어, 대기업의 요구사항에 신속하게 대응할 수 있는 AI 역량이 중요합니다. 또한 해외 진출을 준비하거나 이미 진출한 기업들이 많아 다국어 지원과 글로벌 기준 준수가 중요한 고려사항입니다.

중견 제조업 기준의 로컬AI 구성(안)
Primary: LM Studio + Phi-3 Mini (메인 업무용)
Secondary: GPT4All (현장 사무소)
Support: Ollama + Code Llama (자동화 개발)
용도 : 품질관리, 고객 대응, 기술 문서 관리

중소 제조업 (가공업, 조립업, 소규모 특수 제조)

중소 제조업체는 제한된 예산과 인력으로도 AI의 혜택을 누릴 수 있는 경제적이고 실용적인 솔루션이 필요합니다.

이들 기업의 가장 큰 과제는 복잡한 기술적 설정 없이도 즉시 사용할 수 있는 사용자 친화적인 AI 도구를 찾는 것입니다. 중소기업 특성상 IT 전문가가 부족하기 때문에 설치와 운영이 간단하면서도 일상 업무에 실질적인 도움이 되는 AI 기능이 중요합니다. 특히 작업 지시 전달, 안전 관리, 기본적인 문서화 작업 등에서 AI의 도움을 받아 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

중소 제조업 기준의 로컬AI 구성(안)
Primary: GPT4All + Orca Mini (올인원 솔루션)
Backup: LM Studio (GUI 선호 시)
용도: 작업 지시, 안전 관리, 기본 문서화

7. 제조업 적용 시 핵심 고려사항

보안 및 규정 준수

제조업에서 AI 도입 시 가장 중요한 고려사항은 바로 보안과 규정 준수입니다.

제조업체들은 기업의 핵심 기술과 노하우가 담긴 민감한 데이터를 다루고 있어, 이러한 정보가 외부로 유출되는 것을 절대 방지해야 합니다. 에어갭 환경에서의 완전 독립 실행은 인터넷 연결 없이도 모든 AI 기능을 사용할 수 있게 해주어, 외부 해킹이나 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단합니다.

 

데이터 주권 확보를 통해 모든 데이터가 자사 시설 내에서만 처리되도록 하여, 국가 간 데이터 이전 규정이나 개인정보보호법 등의 복잡한 규제 요구사항도 자연스럽게 충족할 수 있습니다. 또한 ISO 27001과 같은 국제 정보보안 표준을 준수하여 고객사나 협력업체로부터의 보안 요구사항도 만족시킬 수 있습니다.

산업 환경 적응

제조업의 특수한 운영 환경에 맞춘 AI 시스템 설계는 성공적인 도입의 핵심 요소입니다. 24시간 무인 자동화 환경에서의 안정적 동작을 위해서는 시스템 장애나 예외 상황 발생 시 자동 복구 기능과 무인 재시작 기능이 필수적입니다.

 

생산 라인의 속도에 맞춘 실시간 처리 능력은 밀리초 단위의 정밀한 타이밍이 요구되는 제조 공정에서 AI가 실질적인 도움을 줄 수 있게 해줍니다. 글로벌 제조 현장의 언어 다양성을 고려한 다국어 지원은 한국 본사의 기술 지원을 해외 공장에서도 동일한 수준으로 받을 수 있게 하여, 글로벌 품질 표준화와 기술 전수에 큰 도움이 됩니다. 또한 진동, 먼지, 온도 변화 등 제조 현장의 열악한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 하드웨어 호환성이 중요합니다.

시스템 통합

기존 제조 시스템과의 원활한 통합은 AI 도입의 성공 여부를 결정하는 중요한 요소입니다. MES(제조실행시스템)와의 연동을 통해 실시간 생산 데이터를 AI가 분석하고 즉시 피드백을 제공할 수 있어, 생산 효율성과 품질 향상에 직접적인 기여를 할 수 있습니다.

 

REST/GraphQL API를 통한 기존 IT 시스템 연결은 ERP, PLM, SCADA 등 제조업체가 사용하는 다양한 시스템들을 하나의 통합된 AI 생태계로 만들어줍니다. 엣지 배포를 통한 현장 단위의 분산 AI 서비스 구축은 각 생산 라인이나 공정별로 특화된 AI 서비스를 제공하면서도, 전체적으로는 통합된 관리와 운영이 가능하게 해줍니다. 이러한 시스템 통합을 통해 제조업체는 AI를 단순한 부가 도구가 아닌 핵심 운영 시스템의 일부로 활용할 수 있게 됩니다.

8. 실제 구축 시나리오 예시

제조업 현장에서의 실제 AI 구축은 단계적이고 체계적인 접근이 필요합니다.

 

  • 첫 번째 단계는 기본 인프라 구축으로, Ubuntu 20.04 LTS와 같은 안정적인 운영체제 기반에서 Ollama를 설치하고 기본 설정을 완료하는 것입니다.
  • 두 번째 단계에서는 제조업 특화 모델들을 설치하여 각기 다른 용도에 맞는 AI 서비스를 준비합니다. 일반 업무용 Llama2 7B 모델은 기술 문서 분석이나 작업 지시서 생성에 활용되며, 자동화 스크립트 개발용 CodeLlama 7B는 PLC 프로그래밍이나 SCADA 시스템 코드 작성을 지원합니다. 기술 문서 분석용 Mistral 7B는 복잡한 매뉴얼이나 기술 사양서의 내용을 빠르게 검색하고 요약하는 데 사용됩니다.
  • 세 번째 단계는 제조 시스템과의 API 연동 설정입니다. OLLAMA_HOST 환경변수를 설정하여 네트워크 상의 다른 시스템들이 AI 서비스에 접근할 수 있도록 하며, 보안을 위해 내부 네트워크로만 접근을 제한합니다. 무인 운영 환경을 고려하여 시스템 재부팅 시에도 자동으로 AI 서비스가 시작되도록 systemctl을 통한 서비스 등록을 진행합니다.
  • 마지막으로 24시간 안정적인 운영을 위한 모니터링 스크립트를 설치하여, AI 서비스에 문제가 발생할 경우 자동으로 재시작하는 체계를 구축합니다.

이러한 체계적인 구축 과정을 통해 제조업체는 안정적이고 효율적인 로컬 AI 시스템을 운영할 수 있게 되며, 이를 바탕으로 생산성 향상과 품질 개선이라는 실질적인 성과를 달성할 수 있습니다.

 

# 제조업 현장 설치 예시 (Ubuntu 20.04 기준)

# 1. 시스템 업데이트 및 기본 패키지 설치
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install curl wget git htop nvtop -y

# 2. Ollama 설치 (오프라인 환경용 패키지 다운로드 포함)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 3. 제조업 특화 모델 설치
ollama pull llama2:7b           # 일반 업무용 (기술문서 분석, 작업지시서 생성)
ollama pull codellama:7b        # 자동화 스크립트 (PLC 프로그래밍, SCADA 코드)
ollama pull mistral:7b          # 기술 문서 분석 (매뉴얼 검색, 기술사양 요약)
ollama pull phi3:mini          # 경량 현장용 (태블릿, HMI 단말기)

# 4. 제조 시스템과 연동을 위한 API 서버 실행
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve &

# 5. 서비스 자동 시작 설정 (무인 운영 환경)
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

# 6. 방화벽 설정 (보안 강화)
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 11434
sudo ufw enable

# 7. 모니터링 스크립트 설치
cat > ~/ollama_monitor.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
while true; do
    if ! pgrep ollama > /dev/null; then
        echo "$(date): Ollama service down, restarting..."
        systemctl restart ollama
    fi
    sleep 30
done
EOF
chmod +x ~/ollama_monitor.sh

 

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