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손동연 (LG이노텍) 김덕래 (LG이노텍) 최수빈 (LG이노텍) 최정명 (LG이노텍) 지동석 (LG이노텍) 장석복 (LG이노텍)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,216 - 1,220 (5page)

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This paper explores the use of Large Language Models (LLMs) for interactive big data analysis in manufacturing. Traditional methods require significant time and expertise. We designed an LLM-based Agent system using the GPT-4 omni model from MS Azure to handle natural language queries for process monitoring and anomaly detection. The LLM Agent plays a crucial role by performing appropriate data analysis and visualization, generating and executing Python code to provide actionable insights. Our system uniquely supports data selection, preprocessing, and query-based analysis within a unified platform, enabling swift decision-making and cost reduction. This approach significantly enhances the efficiency and accessibility of data analysis in manufacturing, setting it apart from conventional methods.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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