35분
제조 매뉴얼에서 학습 데이터 추출하는 5가지 전략
학습 데이터 준비
제조 매뉴얼에서 학습 데이터 추출하는 5가지 전략
QLoRA 파인튜닝 > 학습 데이터 준비
학습 목표
설비 매뉴얼에서 Q&A 데이터를 체계적으로 추출한다 데이터 소스별 추출 전략을 구분한다 카테고리별 데이터 분포 목표를 설정한다
제조 매뉴얼에서 학습 데이터 추출
전략 1: 에러 코드 테이블 -> Q&A 변환
매뉴얼 원본 (에러 코드 표):
| 코드 | 설명 | 원인 | 조치 |
| AL-3012 | 스핀들 과열 | 냉각 부족, 베어링 마모 | 냉각수 점검, 베어링 교체 |
변환 결과:
{
"instruction": "CNC 머시닝센터에서 AL-3012 알람이 발생했습니다. 원인과 조치 방법을 알려주세요.",
"input": "",
"output": "## AL-3012: 스핀들 과열 알람\n\n### 가능한 원인\n1. **냉각 시스템 이상**: 냉각수 부족, 냉각 펌프 고장, 배관 막힘\n2. **베어링 마모**: 장시간 운전 시 베어링 열화로 과열\n3. **과부하 운전**: 절삭 조건 과다 (회전수/이송/절입)\n\n### 조치 절차\n1. 스핀들 정상 정지 (비상정지 아닌 M05 명령)\n2. 냉각수 레벨 및 순환 상태 점검\n3. 스핀들 온도 하강 대기 (60도 이하)\n4. 베어링 진동 측정 (가속도 < 4.5 mm/s)\n5. 절삭 조건 재검토 후 시운전\n\n### 안전 주의사항\n- 고온 부위 접촉 금지 (화상 위험)\n- LOTO 절차 준수 후 내부 점검\n- 온도 80도 초과 시 설비 관리팀 즉시 호출"
}
전략 2: SOP(표준작업절차서) -> 지시 데이터 변환
SOP 원본:
[금형 교체 절차]
1. 사출기 정지 및 잔류 수지 퍼지
2. 금형 클램프 해제
3. 크레인으로 금형 인양
4. 새 금형 장착 및 레벨링
5. 형체력 설정 및 시사출
변환 결과:
{
"instruction": "사출성형기의 금형 교체 절차를 순서대로 설명해주세요.",
"input": "사출기 모델: 450톤 유압식, 금형 중량: 3.2톤",
"output": "## 금형 교체 절차 (450톤 유압식 사출기)\n\n### 사전 준비\n- 안전 교육 확인 및 보호구 착용\n- 크레인 사용 가능 여부 확인 (3.2톤 -> 5톤 크레인 필요)\n- 새 금형의 냉각/히터 연결 확인\n\n### 교체 절차\n1. **사출기 정지**: 잔류 수지 퍼지 (3~5회)\n2. **냉각/히터 분리**: 호스 및 커넥터 분리 후 마킹\n3. **금형 클램프 해제**: 유압 클램프 해제 순서 준수\n4. **금형 인양**: 크레인 체결 후 수평 확인\n5. **기존 금형 보관**: 방청 처리 후 지정 위치 보관\n6. **새 금형 장착**: 센터링 후 클램프 체결\n7. **레벨링**: 금형 평행도 0.05mm 이내 조정\n8. **배관 연결**: 냉각/히터 호스 연결 (마킹 순서대로)\n9. **형체력 설정**: 금형 투영면적 기준 계산\n10. **시사출**: 5~10shot 시사출 후 제품 확인\n\n### 안전 주의사항\n- 크레인 작업 시 신호수 배치 필수\n- 금형 아래 신체 위치 금지\n- 핫러너 금형: 히터 잔열 주의"
}
전략 3: 품질 검사 기준 -> 판정 데이터 변환
품질 기준서 원본:
[외관 검사 기준]
- 스크래치: 0.5mm 이하 허용 (A면 불가)
- 버(Burr): 0.2mm 이하
- 웰드라인: 외관면 불허, 비외관면 2mm 이하 허용
변환 결과:
{
"instruction": "사출 제품의 외관 불량 판정 기준을 알려주세요.",
"input": "제품: 자동차 내장 트림, A면(외관면) 있음",
"output": "## 외관 불량 판정 기준\n\n### 1. 스크래치\n| 위치 | 기준 | 판정 |\n|------|------|------|\n| A면 (외관면) | 불허 | 어떤 스크래치도 불량 |\n| B면 (비외관면) | 0.5mm 이하 | 양품 |\n| B면 (비외관면) | 0.5mm 초과 | 불량 |\n\n### 2. 버(Burr)\n| 위치 | 기준 | 판정 |\n|------|------|------|\n| 전체 | 0.2mm 이하 | 양품 (트리밍 불필요) |\n| 전체 | 0.2~0.5mm | 조건부 양품 (트리밍 필요) |\n| 전체 | 0.5mm 초과 | 불량 |\n\n### 3. 웰드라인\n| 위치 | 기준 | 판정 |\n|------|------|------|\n| A면 | 불허 | 불량 (게이트 위치 변경 검토) |\n| B면 | 2mm 이하 | 양품 |\n| B면 | 2mm 초과 | 불량 |\n\n### 검사 방법\n- 조명: 1000lux 형광등, 30cm 거리\n- 시간: 한 면당 10초 이내"
}
전략 4: 고장 이력 데이터 -> 진단 데이터 변환
고장 이력:
날짜: 2024-03-15
장비: CNC-MCT-007
증상: 이상 소음 + Z축 위치 오차
원인: Z축 볼스크류 마모
조치: 볼스크류 교체 + 예압 재설정
변환 결과:
{
"instruction": "CNC 머시닝센터에서 이상 소음과 함께 Z축 위치 오차가 발생하고 있습니다. 원인을 진단해주세요.",
"input": "장비: MCT-007, 가동 시간: 12,000시간, Z축 위치 오차: +0.08mm",
"output": "## Z축 이상 소음 + 위치 오차 진단\n\n### 1차 의심 원인: Z축 볼스크류 마모\n\n**판단 근거:**\n- 가동 시간 12,000시간: 볼스크류 수명 주기(15,000시간) 도래\n- 위치 오차 +0.08mm: 백래시 증가 패턴\n- 이상 소음: 볼 리턴 불량 징후\n\n### 확인 방법\n1. **백래시 측정**: 다이얼 게이지로 Z축 백래시 측정\n - 정상: 0.005mm 이하\n - 현재 의심: 0.03mm 이상\n2. **볼스크류 예압 확인**: 토크 측정\n3. **소음 주파수 분석**: 볼 리턴 주파수 확인\n\n### 조치 방안\n- 경미: 예압 재설정으로 일시 개선 가능\n- 심각: 볼스크류 교체 필요 (예상 시간: 8~12시간)\n\n### 예방 대책\n- 10,000시간마다 백래시 정기 측정\n- 윤활유 자동 급유 시스템 점검"
}
전략 5: GPT-4를 활용한 데이터 증강
시드 데이터 (전문가 작성 5건) -> GPT-4로 변형 -> 50건 생성
증강 프롬프트:
"다음은 제조 현장 Q&A 데이터입니다. 같은 형식으로
다른 장비/상황에 대한 유사 데이터를 10개 생성해주세요.
반드시 구체적인 수치와 절차를 포함하세요."
카테고리별 데이터 분포 목표
총 목표: 500건 (최소) ~ 2,000건 (권장)
카테고리 | 비율 | 건수 (500건 기준)
-----------------------+-------+------------------
장비 알람/에러 코드 | 25% | 125건
고장 진단 | 20% | 100건
표준작업절차 (SOP) | 15% | 75건
품질 검사 기준 | 15% | 75건
안전 규정 | 10% | 50건
설비 사양/부품 정보 | 10% | 50건
공정 최적화 | 5% | 25건AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪설비 매뉴얼 Q&A 추출 전략 심화AI 학습 팁
800페이지 설비 매뉴얼에서 고품질 Q&A 데이터를 체계적으로 뽑는 5가지 전략을 제조 문서 구조와 연결해 구체적으로 이해해 보세요.
제조 설비 매뉴얼(PDF, 한국어, 800페이지)에서 QLoRA 학습용 Q&A 데이터를 추출하는 5가지 전략을 설명해줘. 각 전략마다: 전략 이름 / 대상 문서 구조(예: 고장 코드 테이블, 절차 섹션, 경고 박스) / 추출 방법(규칙 기반 vs LLM 활용) / 예상 추출 건수 범위 / 주의사항. 특히 표 형태의 알람 코드 목록, 단계별 분해 점검 절차, 안전 경고 박스에서 데이터를 뽑는 방법을 포함해줘.
이 팁이 도움이 됐나요?
핵심 포인트
- • 에러 코드 테이블: 가장 쉽게 변환 가능한 데이터 소스
- • SOP: 절차적 지식을 학습시키는 핵심 데이터
- • 고장 이력: 진단 능력을 키우는 고품질 데이터
- • GPT-4 증강: 시드 5건 -> 50건 확장 가능 (품질 검수 필수)
- • 목표: 최소 500건, 카테고리별 균형 분포