센서보다 먼저 쌓여 있던 데이터
예지보전이라고 하면 보통 진동·온도 센서와 IoT 게이트웨이를 먼저 떠올립니다. 그런데 대부분의 공장에는 센서를 달기 훨씬 전부터 쌓여 온 데이터가 있습니다. 바로 정비 일지와 작업 지시 메모입니다. "3호기 컨베이어 벨트 사행, 텐션 조정 후 정상", "유압 펌프 소음, 커플링 마모 확인 후 교체" 같은 기록이 10년, 20년치 쌓여 있습니다.
이 데이터가 거의 쓰이지 않는 이유는 단순합니다. 자유 텍스트라서 집계가 안 되고, 검색해도 표현이 제각각이라 원하는 사례가 나오지 않습니다. 결국 "이 증상은 예전에 김 반장님이 고치셨는데"라는 기억에 기대게 됩니다. 문제는 그 숙련 보전원들이 하나둘 퇴직한다는 점입니다. 사람이 떠나면 기록은 남아도 그 기록을 읽어 낼 사람이 사라집니다.
정비 텍스트의 품질 문제부터 다루기
정비 일지를 분석에 쓰려면 먼저 품질 문제를 인정해야 합니다.
LLM은 이 지점에서 특히 쓸모가 있습니다. 현장 용어 사전과 설비 마스터를 프롬프트에 함께 넣고, 각 일지에서 고장 현상·추정 원인·실시 조치·교체 부품·설비 코드를 구조화 필드로 추출하게 합니다. 원문에 근거가 없는 필드는 추측하지 말고 "불명"으로 두도록 지시하는 것이 중요합니다. 빈칸이 많은 데이터가 그럴듯하게 채워진 데이터보다 훨씬 안전합니다.
고장 유형 분류 체계 만들기
필드를 추출했다면 다음은 코드 체계입니다. 현상(소음, 누유, 과열, 정지), 원인(마모, 이완, 오염, 설정 오류), 조치(조정, 교체, 청소, 재설정)를 계층형 코드로 설계합니다. 석유화학 업계의 신뢰성 데이터 표준인 ISO 14224의 고장 모드·원인 분류를 참고하면 처음부터 만드는 부담을 줄일 수 있습니다.
코드 체계를 확정한 뒤 기존 이력 전체를 LLM으로 재분류하고, 반드시 사람 검수 샘플링을 거칩니다. 예를 들어 3만 건 중 무작위 300건을 보전 담당자가 검토해 코드별 정확도를 측정하고, 정확도가 낮은 코드는 정의와 예시를 보강해 다시 분류합니다. 이 과정을 두세 차례 반복하면 어떤 코드를 믿고 쓸 수 있는지 판단할 수 있습니다.
유사 고장 검색과 조치 추천
구조화된 이력이 갖춰지면 실제 현장 기능을 만들 수 있습니다. 작업자가 "프레스 2호기 슬라이드 하강 시 이음"이라고 입력하면, 시스템은 같은 설비의 과거 사례를 먼저 보여 주고 이어서 동종 설비의 사례를 제시합니다. 임베딩 기반 의미 검색과 설비·코드 필터를 함께 쓰면 표현이 달라도 같은 고장을 찾아낼 수 있습니다.
핵심은 추천 근거를 반드시 노출하는 것입니다. LLM이 요약한 "가능성 높은 원인"마다 근거가 된 원문 이력 링크를 붙이고, 근거 사례가 없으면 추천하지 않도록 설계합니다. 정비 현장에서 출처 없는 그럴듯한 답변은 오히려 위험합니다. 작업자가 원문을 직접 확인하고 판단할 수 있어야 신뢰가 쌓입니다.
CMMS·MES와의 연동
별도 화면으로 만든 시스템은 결국 쓰이지 않습니다. 작업 지시를 생성하는 순간 CMMS 화면에 유사 사례와 추천 조치가 함께 표시되어야 합니다. 작업 완료 시에는 "추천이 맞았는지", "실제 조치는 무엇이었는지"를 한두 번의 클릭으로 입력받아 피드백으로 축적합니다. 이 피드백이 다음 추천의 품질을 높입니다.
MES의 설비 정지 이력과 결합하면 반복 고장 설비 리포트도 만들 수 있습니다. 같은 원인 코드가 90일 안에 세 번 이상 발생한 설비를 자동으로 추려 내면, 사후 수리를 반복하던 설비를 예방보전 계획이나 개선 대상에 올릴 근거가 생깁니다.
도입 단계와 기대 효과 측정
도입은 단계적으로 진행하는 것이 좋습니다.
효과는 MTTR(평균 수리 시간)과 반복 고장률로 측정합니다. 예를 들어 파일럿 라인의 MTTR이 120분에서 90분으로 줄면 25% 단축입니다. 도입 전 3~6개월의 기준값을 먼저 확보해 두어야 효과를 객관적으로 비교할 수 있습니다.
POLYGLOTSOFT는 MES·설비관리 시스템 구축 경험과 LLM 기반 RAG 기술을 결합해, 정비 이력 정제부터 고장 코드 체계 설계, 유사 사례 추천, CMMS·MES 연동까지 전 과정을 지원합니다. 쌓여만 있던 정비 일지를 보전 노하우 자산으로 바꾸고 싶으시다면 지금 상담을 요청해 주십시오.