LLM 융합 ROADMAP

로드맵 & 결론

구현 로드맵 · 결론 · 전략적 메시지

구현 로드맵

Phase 1: 기반 구축
현재 진행 중
  • 인과 그래프 모델 정의
  • JSON/SQLite 저장 구조
  • XGI/XGK 코드 생성기
  • AB/MELSEC Generator 확장
Phase 2: 전용 AI 연동
다음 단계
  • 자연어 → 인과 그래프 변환 LLM
  • 기존 전용 AI 출력 import
  • 통합 시뮬레이션 UI
Phase 3: 디지털 트윈 고도화
장기 목표
  • AAS 기반 실시간 트윈 동기화
  • 예측 유지보수 연계
  • 에이전트 기반 자율 최적화

벤더 전용 AI 평가

강점
  • 자사 PLC/HMI 환경에 깊이 통합된 코드·문서 생성
  • 숙련도 격차를 줄이고 반복 업무를 줄여주는 생산성 도구
한계
  • 멀티 벤더 라인 전체를 하나의 모델로 보는 시각 부재
  • 벤더 전환·설비 이식 시 로직 재사용 구조 없음

통합 인과 그래프 기반 플랫폼의 포지션

  • 특허화된 인과 언어: causal language와 세그먼트 기반 모델링
  • 벤더 중립 그래프: 설비/라인 전체를 벤더 중립적으로 표현
  • 룰베이스 코드 생성: 시뮬레이션 가능한 PLC 코드를 자동 생성하는 상위 엔진
핵심 메시지

"3대 메이커가 각자의 컨트롤러 전용 AI라면,
우리는 이들을 하나로 엮는 라인 통합 AI 플랫폼이다"