설비 공정 데이터 GraphRAG PoC사례
Nayeon Park
·
2025. 11. 21.
다음으로 소개할 적용 사례는 설비 공정 과정에서 증상에 대한 조치를 그래프 모델링으로 해결한 사례입니다.
공정 데이터의 특징
제조 설비의 고장이나 이상이 발생했을 때, 그 원인을 파악하고 적절한 조치를 결정하는 일은 숙련자의 경험과 복잡한 로그 해석에 크게 의존해왔습니다. 동일한 증상이라도 설비의 부위나 작동 환경에 따라 원인이 달라질 수 있고, 그에 따른 조치 방법 역시 다양하기 때문에, 이를 체계적으로 정리하고 탐색하기가 쉽지 않았습니다. 특히 고장 증상과 원인 간의 관계는 다대다(Many-to-Many) 구조를 가지기 때문에, 기존의 표 형태 데이터로는 이러한 복잡한 연관성을 한눈에 파악하기 어려웠습니다.
퓨처워크랩은 이러한 문제를 해결하기 위해 설비 공정 데이터를 그래프 형태로 모델링하는 PoC를 진행했습니다. 이를 통해 사용자가 입력한 ‘부위’와 ‘증상’ 정보를 바탕으로, 해당 문제와 연관된 ‘원인’과 ‘조치’, 그리고 더 나아가 관련된 ‘부품 정보’ 등의 부가 정보까지 함께 탐색해 논리적인 추론이 가능한 Graph 기반 시스템을 구현했습니다.
데이터 구조화: 관계 중심의 지식 그래프 설계
설비 공정 과정에서 발생하는 데이터를 부위(Part)–증상(Symptom)–원인(Cause)–조치(Action) 구조로 수집하여 그래프 형태로 모델링할 수 있습니다. 그래프 내에서 각 엔티티(부위, 증상, 원인, 조치)는 노드(Node)로 정의되고, 이들 간의 관계는 엣지(Edge)로 연결됩니다.
(부위)-[:HAS_SYMPTOM]->(증상) (증상)-[:CAUSED_BY]->(원인) (원인)-[:RESOLVED_BY]
이러한 관계 구조를 통해 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라,
“왜 특정 부위에서 이런 증상이 발생하고, 어떤 원인으로 이어지며, 어떤 조치로 해결되는가”
라는 인과적 흐름 을 명확히 탐색할 수 있습니다.
또한, 같은 원인을 공유하는 서로 다른 증상들을 함께 확인함으로써, 설비 전반의 취약 지점이나 반복적 문제 패턴을 파악할 수도 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 설비에서 동일한 ‘센서 케이블 불량’이 주요 원인으로 반복적으로 등장한다면, 이는 부품 품질이나 설치 환경 등 시스템적 개선을 발견하는 단서가 될 수 있습니다.
이처럼 그래프 구조는 단순 검색을 넘어 문제 간의 관계를 학습하고 재활용하는 기반이 됨을 알 수 있는데요. 한 번의 고장 분석이 단일 사례로 끝나지 않고, 다른 설비나 조건에서도 적용 가능한 지식으로 축적됩니다.
[그림 6] 설비 데이터셋을 기반으로 구축한 그래프 모델의 일부 (모자이크 처리)
이렇게 구축된 구조는 Cypher 쿼리문으로 탐색이 가능합니다. 예를 들어 사용자가 특정 부위 이름을 입력하면, 해당 부위에서 발생할 수 있는 모든 증상을 조회할 수 있습니다.
MATCH (p:부위 {name: $location_name})-[:has_symptom]->(s:증상) RETURN DISTINCT s.name AS name ORDER BY
또한 사용자가 ‘부위’와 ‘증상’을 함께 입력하면, 그에 연결된 원인과 조치를 한 번에 조회할 수도 있습니다.
MATCH path = (p:부위 {name: $location_name})-[:has_symptom]->(s:증상 {name: $symptom_name})-[:caused_by]->(c:원인)-[:resolved_by]->(a:조치) RETURN c.name AS cause, a.name AS action
이처럼, 그래프 관계 기반 질의를 통해 사용자는 이해 가능하고 설명력 있는 추론 결과를 얻을 수 있습니다.
3-3 확인할 수 있는 인사이트
기존에는 단순한 테이블 형태로 저장되어 있던 부위, 증상, 원인, 조치 정보가 그래프 상에서 유기적으로 연결하여 문제 해결를 위한 구조로 재구성된 관계형 지식망을 구축할 수 있었습니다. 또한 사용자가 입력한 ‘부위’와 ‘증상’ 정보를 기반으로 그래프 DB에서 관련 원인과 조치를 자동으로 찾아주는 기능을 구현함으로써, 기존의 수동적인 진단 과정을 자동화된 탐색 프로세스로 전환할 수 있음을 검증했습니다. 이를 기반으로 고장 증상에 대해 진단 및 원인을 알려주는 챗봇의 형태로 활용될 수 있음을 확인했는데요.
[그림 7] 증상 원인 그래프 기반 챗봇 활용 예시(모자이크 처리)
챗봇은 사용자가 자연어 형태로 증상을 입력하면, 그래프 DB를 기반으로 관련 원인과 조치, 그리고 연결된 부품 정보를 탐색해 진단 결과를 대화 형태로 안내합니다. 이를 통해 현장 엔지니어나 관리자는 복잡한 데이터베이스 쿼리 없이도, 그래프 기반의 지식 검색 기능을 직관적인 챗봇 인터페이스로 사용할 수 있게 되었습니다.
챗봇은 단순한 QA 수준을 넘어, 그래프 상의 관계를 활용해 “유사 증상 사례”나 “조치 실패 이력”까지 함께 추천할 수 있으며, 향후에는 AI 에이전트 기반 설비 진단 어시스턴트로 확장할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.
[그림 8] 조치 체크리스트 추천 챗봇 활용 예시(모자이크 처리)
4. 마무리
퓨처워크랩은 기업이 보유한 방대한 비정형 데이터를 지식으로 전환하는 구조적 접근을 꾸준히 연구하고 있습니다. 문서, 설비, 로그 등 형태가 다른 데이터라도 그 속의 개념과 관계를 연결하면, 조직 내 정보는 단순한 데이터베이스가 아니라 서로 연관된 지식 네트워크로 재구성될 수 있습니다. 이번에 소개한 적용 사례들을 통해 모두 비정형 데이터를 이해 가능한 지식 형태로 전환하는 실질적인 가능성을 보여주었습니다.
퓨처워크랩의 온톨로지 그래프 기반 솔루션은 이러한 데이터 간 연결을 체계화하여, 기업이 보유한 다양한 자산(문서, 로그, 센서, 매뉴얼 등)을 통합적으로 탐색하고 문제 원인을 추론하거나 결정을 지원하는 차세대 지식 AI 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 앞으로도 퓨처워크랩은 데이터를 넘어, 데이터 간의 관계를 이해하는 AI를 통해 기업의 의사결정, 업무 자동화, 그리고 지식 관리의 새로운 패러다임을 만들어가고자 합니다.
끝.
다음으로 소개할 적용 사례는 설비 공정 과정에서 증상에 대한 조치를 그래프 모델링으로 해결한 사례입니다.
공정 데이터의 특징
제조 설비의 고장이나 이상이 발생했을 때, 그 원인을 파악하고 적절한 조치를 결정하는 일은 숙련자의 경험과 복잡한 로그 해석에 크게 의존해왔습니다. 동일한 증상이라도 설비의 부위나 작동 환경에 따라 원인이 달라질 수 있고, 그에 따른 조치 방법 역시 다양하기 때문에, 이를 체계적으로 정리하고 탐색하기가 쉽지 않았습니다. 특히 고장 증상과 원인 간의 관계는 다대다(Many-to-Many) 구조를 가지기 때문에, 기존의 표 형태 데이터로는 이러한 복잡한 연관성을 한눈에 파악하기 어려웠습니다.
퓨처워크랩은 이러한 문제를 해결하기 위해 설비 공정 데이터를 그래프 형태로 모델링하는 PoC를 진행했습니다. 이를 통해 사용자가 입력한 ‘부위’와 ‘증상’ 정보를 바탕으로, 해당 문제와 연관된 ‘원인’과 ‘조치’, 그리고 더 나아가 관련된 ‘부품 정보’ 등의 부가 정보까지 함께 탐색해 논리적인 추론이 가능한 Graph 기반 시스템을 구현했습니다.
데이터 구조화: 관계 중심의 지식 그래프 설계
설비 공정 과정에서 발생하는 데이터를 부위(Part)–증상(Symptom)–원인(Cause)–조치(Action) 구조로 수집하여 그래프 형태로 모델링할 수 있습니다. 그래프 내에서 각 엔티티(부위, 증상, 원인, 조치)는 노드(Node)로 정의되고, 이들 간의 관계는 엣지(Edge)로 연결됩니다.
(부위)-[:HAS_SYMPTOM]->(증상) (증상)-[:CAUSED_BY]->(원인) (원인)-[:RESOLVED_BY]
이러한 관계 구조를 통해 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라,
“왜 특정 부위에서 이런 증상이 발생하고, 어떤 원인으로 이어지며, 어떤 조치로 해결되는가”
라는 인과적 흐름 을 명확히 탐색할 수 있습니다.
또한, 같은 원인을 공유하는 서로 다른 증상들을 함께 확인함으로써, 설비 전반의 취약 지점이나 반복적 문제 패턴을 파악할 수도 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 설비에서 동일한 ‘센서 케이블 불량’이 주요 원인으로 반복적으로 등장한다면, 이는 부품 품질이나 설치 환경 등 시스템적 개선을 발견하는 단서가 될 수 있습니다.
이처럼 그래프 구조는 단순 검색을 넘어 문제 간의 관계를 학습하고 재활용하는 기반이 됨을 알 수 있는데요. 한 번의 고장 분석이 단일 사례로 끝나지 않고, 다른 설비나 조건에서도 적용 가능한 지식으로 축적됩니다.
[그림 6] 설비 데이터셋을 기반으로 구축한 그래프 모델의 일부 (모자이크 처리)
이렇게 구축된 구조는 Cypher 쿼리문으로 탐색이 가능합니다. 예를 들어 사용자가 특정 부위 이름을 입력하면, 해당 부위에서 발생할 수 있는 모든 증상을 조회할 수 있습니다.
MATCH (p:부위 {name: $location_name})-[:has_symptom]->(s:증상) RETURN DISTINCT s.name AS name ORDER BY
또한 사용자가 ‘부위’와 ‘증상’을 함께 입력하면, 그에 연결된 원인과 조치를 한 번에 조회할 수도 있습니다.
MATCH path = (p:부위 {name: $location_name})-[:has_symptom]->(s:증상 {name: $symptom_name})-[:caused_by]->(c:원인)-[:resolved_by]->(a:조치) RETURN c.name AS cause, a.name AS action
이처럼, 그래프 관계 기반 질의를 통해 사용자는 이해 가능하고 설명력 있는 추론 결과를 얻을 수 있습니다.
3-3 확인할 수 있는 인사이트
기존에는 단순한 테이블 형태로 저장되어 있던 부위, 증상, 원인, 조치 정보가 그래프 상에서 유기적으로 연결하여 문제 해결를 위한 구조로 재구성된 관계형 지식망을 구축할 수 있었습니다. 또한 사용자가 입력한 ‘부위’와 ‘증상’ 정보를 기반으로 그래프 DB에서 관련 원인과 조치를 자동으로 찾아주는 기능을 구현함으로써, 기존의 수동적인 진단 과정을 자동화된 탐색 프로세스로 전환할 수 있음을 검증했습니다. 이를 기반으로 고장 증상에 대해 진단 및 원인을 알려주는 챗봇의 형태로 활용될 수 있음을 확인했는데요.
[그림 7] 증상 원인 그래프 기반 챗봇 활용 예시(모자이크 처리)
챗봇은 사용자가 자연어 형태로 증상을 입력하면, 그래프 DB를 기반으로 관련 원인과 조치, 그리고 연결된 부품 정보를 탐색해 진단 결과를 대화 형태로 안내합니다. 이를 통해 현장 엔지니어나 관리자는 복잡한 데이터베이스 쿼리 없이도, 그래프 기반의 지식 검색 기능을 직관적인 챗봇 인터페이스로 사용할 수 있게 되었습니다.
챗봇은 단순한 QA 수준을 넘어, 그래프 상의 관계를 활용해 “유사 증상 사례”나 “조치 실패 이력”까지 함께 추천할 수 있으며, 향후에는 AI 에이전트 기반 설비 진단 어시스턴트로 확장할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.
[그림 8] 조치 체크리스트 추천 챗봇 활용 예시(모자이크 처리)
4. 마무리
퓨처워크랩은 기업이 보유한 방대한 비정형 데이터를 지식으로 전환하는 구조적 접근을 꾸준히 연구하고 있습니다. 문서, 설비, 로그 등 형태가 다른 데이터라도 그 속의 개념과 관계를 연결하면, 조직 내 정보는 단순한 데이터베이스가 아니라 서로 연관된 지식 네트워크로 재구성될 수 있습니다. 이번에 소개한 적용 사례들을 통해 모두 비정형 데이터를 이해 가능한 지식 형태로 전환하는 실질적인 가능성을 보여주었습니다.
퓨처워크랩의 온톨로지 그래프 기반 솔루션은 이러한 데이터 간 연결을 체계화하여, 기업이 보유한 다양한 자산(문서, 로그, 센서, 매뉴얼 등)을 통합적으로 탐색하고 문제 원인을 추론하거나 결정을 지원하는 차세대 지식 AI 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 앞으로도 퓨처워크랩은 데이터를 넘어, 데이터 간의 관계를 이해하는 AI를 통해 기업의 의사결정, 업무 자동화, 그리고 지식 관리의 새로운 패러다임을 만들어가고자 합니다.
끝.
