컴퓨터 공학 배경 없는 제조 현장 전문가가 AI로 구축한 스마트 팩토리 시스템

실용적 조언

복잡한 코딩을 시작하기 전, 해결하려는 문제의 시스템 구조를 명확히 정의하는 연습을 우선하라.
데이터를 LLM에 보낼 때 시설 전용 컨텍스트 문서를 함께 제공하여 분석의 정확도를 높여라.

섹션별 상세

작성자는 ESP32 마이크로컨트롤러와 IR 빔 센서를 활용해 하드웨어 계층을 구축했다. 센서가 기계의 사이클을 감지하면 실시간으로 데이터를 보고하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 수동 입력 없이도 정확한 기계 가동 데이터를 확보할 수 있는 기반을 마련했다.

백엔드 시스템은 Supabase와 Deno 기반의 Edge Functions를 사용하여 설계됐다. 수집된 데이터는 PostgreSQL에 저장되며, 시프트 로직 처리와 가동 중단 감지, 보고서 생성이 자동화되어 수행된다. 코딩 경험이 없는 상태에서 AI를 통해 데이터베이스 스키마와 서버리스 로직을 구현했다는 점이 핵심이다.

프런트엔드는 React와 Vite를 이용한 PWA(Progressive Web App) 형태로 제작됐다. 현장 운영자들이 태블릿을 통해 영어와 스페인어로 가동 중단 사유나 재작업 내용을 직접 기록할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 단순한 데이터 수집을 넘어 현장의 맥락 정보를 결합할 수 있는 구조를 갖췄다.

지능형 분석 계층에서는 운영 데이터를 구조화된 토큰으로 압축하여 Claude API에 전달한다. AI는 시설별 컨텍스트 문서를 바탕으로 데이터를 해독하여 단순한 차트가 아닌 텍스트 형태의 요약 보고서를 생성한다. 관리자는 대시보드를 해석할 필요 없이 '오늘 생산량이 떨어진 이유'와 '내일 점검 사항'을 글로 전달받는다.

용어 해설

ESP32 마이크로컨트롤러(ESP32): — Wi-Fi 및 블루투스 기능이 내장된 저전력 마이크로컨트롤러 시스템 온 칩이다. 제조 현장의 센서 데이터를 수집하고 클라우드로 전송하는 하드웨어 계층의 핵심 장치로 사용된다.
엣지 함수(Edge Functions): — 사용자와 가까운 네트워크 경계에서 실행되는 서버리스 함수이다. 데이터 수집, 시프트 로직 처리, 실시간 가동 중단 감지 등 백엔드 로직을 지연 시간 없이 처리하는 데 활용된다.
점진적 웹 앱(PWA): — 웹 기술로 구축되었으나 네이티브 앱과 유사한 사용자 경험을 제공하는 애플리케이션이다. 제조 현장의 태블릿에서 별도 설치 없이 브라우저를 통해 현장 운영자가 데이터를 입력하는 인터페이스로 사용된다.

언급된 도구

Claude추천

코드 구현 및 데이터 분석 보고서 생성

Supabase추천

PostgreSQL 데이터베이스 및 Edge Functions 백엔드

ESP32추천

하드웨어 센서 데이터 수집 및 전송