ROS2–LLM 기반 스마트제조 워크플로우 자동화 아키텍처
ROS2-LLM-based smart manufacturing workflow automation architecture
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초록
스마트제조 환경에서는 설비의 지능화와 데이터 수집 기술의 발전에도 불구하고, 제조 운영 관리 영역은 여전히 제조실행시스템(MES)에 기반한 정형적 워크플로우와 수작업 의사결정에 크게 의존하고 있다. 이러한 방식은 공정 변경, 설비 이상, 생산 계획 변동과 같은 비정형 이벤트에 대한 대응 속도와 유연성 측면에서 한계를 가진다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 ROS2 기반 제조 이벤트 처리 인프라와 대규모 언어모델(LLM)을 결합한 AI 워크플로우 자동화 파이프라인 구축 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 ROS2를 실시간 제어 계층을 넘어 제조 운영 이벤트 브로커로 확장하고, LLM 기반 AI Agent를 통해 제조 상황을 해석하여 워크플로우를 동적으로 생성·실행·조정하는 구조를 가진다. 또한 기존 MES 중심 운영 방식과 구조적·기능적 비교를 통해 제안 방법론의 확장성과 운영 효율성을 분석하였다. 본 연구는 스마트제조 운영 관리의 새로운 패러다임으로서 Post-MES 기반 지능형 제조 워크플로우 자동화 아키텍처를 제시한다.
Abstract
Despite advances in equipment intelligence and data acquisition technologies in smart manufacturing environments, manufacturing operations management still relies heavily on structured workflows and manual decision-making based on Manufacturing Execution Systems(MES). Such approaches exhibit limitations in terms of responsiveness and flexibility when dealing with unstructured events such as process changes, equipment failures, and production schedule variations. To address these challenges, this study proposes a methodology for constructing an AI-driven workflow automation pipeline that integrates a ROS2-based manufacturing event processing infrastructure with large language models(LLM). The proposed methodology extends ROS2 beyond a real-time control layer to function as a manufacturing operations event broker, while LLM-based AI agents interpret manufacturing contexts and dynamically generate, execute, and adjust workflows. Furthermore, the scalability and operational efficiency of the proposed approach are analyzed through a structural and functional comparison with conventional MES-centered operational frameworks. This study presents a Post-MES intelligent manufacturing workflow automation architecture as a new paradigm for smart manufacturing operations management.