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생성형 LLM 기반

공정 Flowchart 자동 생성

자연어로 공정 시퀀스를 설명하면 Mermaid Flowchart를 자동 생성

생성형 LLM이 공정 설명을 이해하여 Flowchart를 생성하고, 이후 PLC 코드는 룰베이스로 안정적으로 변환합니다

개발 배경 및 필요성
❌
기존 문제점
  • 설비 담당자/PLC 엔지니어/개발자 간 "말로 설명"에 의존하여 커뮤니케이션 비용 발생
  • 시퀀스 변경 시 플로우차트를 수작업으로 다시 그려야 하는 문서 유지보수 부담
  • 노드/라벨/에러/Reset/Precondition 표기가 사람마다 달라 품질 편차 발생
  • 생성형 PLC 코드: 학습 데이터 부족으로 현 기술로는 안정적 생성 불가능
  • 문서와 실제 시퀀스 간 버전 불일치로 디버깅 혼란 야기
✅
해결 방안 (AI 자동 생성)
  • 생성형 LLM으로 Flowchart 생성: 자연어 공정 설명 → Mermaid Flowchart 자동 출력
  • Flowchart → PLC 코드는 룰베이스: 생성된 Flowchart를 기반으로 PLC 코드 안정적 변환
  • 2단 생성 전략: 거시(Macro) 뼈대 + 미시(Micro) 상세를 분리하여 정확도 향상
  • 표준화된 출력 형식: graph LR 고정, 일관된 노드/라벨/점선 규칙 강제
  • 온프레미스 AI 서버: 사내 데이터 보안 유지하며 운영 가능
핵심 가치
⏱️
문서화 시간 절감
수작업 플로우차트 작성 시간을 AI 자동 생성으로 대폭 절감
자동화
📐
표기 표준화
노드/라벨/에러/Reset 표기 규칙을 강제하여 품질 편차 최소화
일관성
🔄
실시간 업데이트
시퀀스 변경 시 플로우차트를 즉시 재생성하여 최신 상태 유지
동기화
🔍
디버깅 효율
Macro→Micro 드릴다운으로 문제 지점 탐색을 빠르게 수행
가시성
입출력 형식
📥 입력 (자연어 공정 설명)
STN1 이동 공정에서
그립퍼모터1은 좌측으로 이동한 후
우측으로 이동하고,
이어서 그립퍼모터2는
하강한 다음 상승하도록
그래프를 만들어줘
→ LLM 생성
📤 출력 (Mermaid Flowchart)
graph LR
  subgraph STN1_이동
    A["그립퍼모터1.LEFTRUN"]
    B["그립퍼모터1.RIGHTRUN"]
    C["그립퍼모터2.UP"]
    D["그립퍼모터2.DOWN"]
    A --> B --> C --> D
  end
자연어 → Flowchart (LLM) → PLC 코드 (룰베이스)
생성형 LLM으로 공정 Flowchart를 자동 생성하고,
생성된 Flowchart를 기반으로 PLC 코드는 룰베이스로 안정적으로 변환합니다
🤖 LLM Flowchart 생성 📊 Mermaid 출력 ⚙️ 룰베이스 PLC 변환 🔒 온프레미스 지원
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