제1항에 있어서,상기 커스터마이징 시스템은,전사적 자원 관리(ERP) 시스템 및 제조 실행 시스템(MES) 중 적어도 하나의 시스템과 통합되고, 상기 학습된 데이터 셋으로 커스터마이징된 상기 적어도 하나의 시스템의 프롬프트 엔진을 통해 상기 질의 정보가 입력되는 것을 특징으로 하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 텍스트 데이터를 인식하여 출력시키는 단계는,상기 OCR 인공지능 모델을 통해 상기 단계별 제조 공정 시각화 이미지 내의 각각의 텍스트를 인식하고, 상기 인식된 텍스트별 위치 좌표 및 내용 정보를 포함하는 상기 텍스트 데이터를 출력시키는 것을 특징으로 하는, 방법.

인공지능에 기반한 커스터마이징 시스템에 의해, 제조 공정 상에서 사용되고 있는 제조 장치에서 발생하는 시각화 데이터를 해석하고, 커스터마이징 하기 위한 방법으로서,상기 제조 장치에 연결된 복수의 수집 대상체로부터 발생된 단계별 제조 공정 데이터를 취합하여 시각화한 제조 공정 시각화 이미지를 수집하여 학습 데이터 셋으로 구축하는 단계;상기 구축된 단계별 제조 공정 시각화 이미지를 학습한 OCR 인공지능 모델에 기초하여 상기 제조 공정 시각화 이미지 내의 각각의 텍스트 데이터를 인식하여 출력시키는 단계; 및상기 제조 장치에서의 제조 공정 상태를 파악하기 위한 질의 정보에 대응하여 상기 출력된 텍스트 데이터를 생성형 인공지능 모델에서 해석한 후에 도출된 추론 결과를 토대로, 상기 제조 공정 상태를 검출하여 응답 정보를 출력시키는 단계를 포함하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 복수의 수집 대상체를 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 단계별 제조 공정 시각화 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하는, 방법.

제2항에 있어서,상기 복수의 수집 대상체는,상기 제조 장치에 연결된 패널을 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

제5항에 있어서,상기 내용 정보는,항목 정보, 글자 정보, 숫자 정보 및 기호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커스터마이징 시스템.

제6항에 있어서,상기 내용 정보는,그래프를 이루는 도형 정보를 포함하고, 상기 도형 정보와 연관된 글자 정보 및 숫자 정보가 상기 텍스트 데이터로 출력되는 것을 특징으로 하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 제조 장치는 복수 개로 구성되고,상기 질의 정보에 대응되는 제조 장치를 특정하고, 상기 특정된 제조 장치의 제조 공정 상태를 기초로 응답 정보가 출력되는 것을 특징으로 하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 제조 장치는 복수 개로 구성되고,상기 복수의 제조 장치 간의 연결 관계 및 각 특성 정보에 기초하여, 상기 질의 정보에 따른 응답 정보를 출력함에 있어서, 전 단계의 제조 장치 또는 다음 단계의 제조 장치에서의 공정 상태가 참조되는 것을 특징으로 하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 생성형 인공지능 모델은,상기 제조 공정 상태를 분류하는데 사용되는 인공지능 분류 모델을 포함하고, 상기 인공지능 분류 모델은 상기 추론 결과를 상기 장치마다 단계별 제조 공정 상태로 분류하는 것을 특징으로 하는, 방법.

인공지능에 기반한 제조 공정 상에서 사용되고 있는 제조 장치에서 발생하는 시각화 데이터를 해석하고, 커스터마이징 하기 위한 시스템으로서,상기 제조 장치에 연결된 복수의 수집 대상체로부터 발생된 단계별 제조 공정 데이터를 취합하여 시각화한 제조 공정 시각화 이미지를 수집하여 학습 데이터 셋으로 구축하는 학습 데이터 구축부;상기 구축된 단계별 제조 공정 시각화 이미지를 학습한 OCR 인공지능 모델에 기초하여 상기 제조 공정 시각화 이미지 내의 각각의 텍스트 데이터를 인식하여 출력시키는 OCR 판독부; 및상기 제조 장치에서의 제조 공정 상태를 파악하기 위한 질의 정보에 대응하여 상기 출력된 텍스트 데이터를 생성형 인공지능 모델에서 해석한 후에 도출된 추론 결과를 토대로, 상기 제조 공정 상태를 검출하여 응답 정보를 출력시키는 공정 상태 생성부를 포함하는, 시스템.

제11항에 있어서,상기 시각화 이미지는,적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 복수의 수집 대상체를 촬영한 결과인 것을 특징으로 하는, 시스템.

제12항에 있어서,상기 복수의 수집 대상체는,상기 제조 장치에 연결된 패널을 포함하는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제11항에 있어서,전사적 자원 관리(ERP) 시스템 및 제조 실행 시스템(MES) 중 적어도 하나의 시스템과 통합되고, 상기 학습된 데이터 셋으로 커스터마이징된 상기 적어도 하나의 시스템이 프롬프트 엔진부를 통해 상기 질의 정보가 입력되는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제11항에 있어서,상기 OCR 판독부는,상기 OCR 인공지능 모델을 통해 상기 단계별 제조 공정 시각화 이미지 내의 각각의 텍스트를 인식하고, 상기 인식된 텍스트별 위치 좌표 및 내용 정보를 포함하는 상기 텍스트 데이터를 출력시키는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제15항에 있어서,상기 내용 정보는,항목 정보, 글자 정보, 숫자 정보 및 기호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제16항에 있어서,상기 내용 정보는,그래프를 이루는 도형 정보를 포함하고, 상기 도형 정보와 연관된 글자 정보 및 숫자 정보가 상기 텍스트 데이터로 출력되는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제11항에 있어서,상기 제조 장치는 복수 개로 구성되고,상기 질의 정보에 대응되는 제조 장치를 특정하고, 상기 특정된 제조 장치의 제조 공정 상태를 기초로 응답 정보가 출력되는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제11항에 있어서,상기 제조 장치는 복수 개로 구성되고,상기 복수의 제조 장치 간의 연결 관계 및 각 특성 정보에 기초하여, 상기 질의 정보에 따른 응답 정보를 출력함에 있어서, 전 단계의 제조 장치 또는 다음 단계의 제조 장치에서의 공정 상태가 참조되는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제11항에 있어서,상기 생성형 인공지능 모델은,상기 제조 공정 상태를 분류하는데 사용되는 인공지능 분류 모델을 포함하고, 상기 인공지능 분류 모델은 상기 추론 결과를 상기 장치마다 단계별 제조 공정 상태로 분류하는 것을 특징으로 하는, 시스템.