FLOPI 발전 로드맵

반도체 FAB 이상감지 → 원인분석 → 조치 제안까지의 완전 자동화 파이프라인을 구축하기 위한 15개 개선 과제입니다.
전체 코드베이스 분석 (Detection, RCA, Core, Data Studio, UI/API)을 기반으로 도출되었습니다.

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sensors MES/EES 데이터
radar 이상 감지
psychology AI 원인분석
build 조치 제안
sync 학습 & 개선
6
v1.7.0 완료
15
개선 과제
4
Phase 단계
v1.7.0
현재 버전
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v1.7.0 완료 항목 2026-03-26
AI Chat 고도화 + Playbook 설계 + 자동해소 + 사용자 프롬프트
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AI Chat Soft Routing — 범주 기반 도구 스코핑
DELIVERED
채팅 시작 시 6개 카드(재공/설비/물류/이상탐지/지식검색/자유질문) 중 하나를 선택하면 해당 범주의 도구만 활성화. 도구 노이즈 감소, 응답 속도 향상, 더 정확한 답변 제공.
ai_chat.py tool_selector.py
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Category Prompts — 범주별 시스템 프롬프트 최적화
DELIVERED
각 범주(재공/설비/물류 등)마다 전문가 수준의 시스템 프롬프트를 적용하여 AI가 해당 도메인에 맞는 전문적이고 구체적인 답변을 생성.
prompts.py session_manager.py
check
Code Interpreter — Python 코드 실행 지원
DELIVERED
AI Chat에서 Python 코드를 생성하고 실행하여 데이터 분석, 계산, 시각화 등을 수행. 도구 호출 결과를 후처리하거나 복잡한 분석을 자연어 한 번으로 해결.
agent_loop.py tool_registry.py
check
Personal Instructions — 사용자별 개인 프롬프트
DELIVERED
각 사용자가 자신만의 프롬프트를 설정하여 AI 응답 스타일, 선호 분석 방식 등을 커스터마이즈. user_prompts / user_prompt_versions 테이블로 버전 관리 지원.
user_prompts chat.py
check
Auto-Resolve — 이상 자동 해소
DELIVERED
규칙별 auto_resolve 플래그 + resolve_count 설정으로, 연속 N회 정상 판정 시 이상을 자동 해소. 야간/주말 불필요한 이상 알림 감소, 엔지니어 피로도 완화.
detection_rules scheduler.py
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Countermeasures — 대안/조치 플레이북 등록
DELIVERED
규칙/카테고리별 대응 조치를 사전 등록. countermeasures 테이블로 이상 발생 시 구체적 조치를 즉시 제안. Playbook Studio의 기반 데이터 모델 구축 완료.
countermeasures playbook.html
upcoming
다음 마일스톤 (Planned) v1.8+
Playbook / Action / Validation Studio 구현 + 자동 RCA 연동
menu_book
Playbook Studio — 진단-조치 시나리오 빌더
HIGH PRIORITY

문제: 이상 감지 후 "뭘 해야 하는지"가 엔지니어 경험에 의존. 조치 매뉴얼이 정형화되지 않음.

해결: Tool Studio(읽기) + Action Studio(쓰기) + Validation(검증)을 엮는 시나리오 빌더. AI가 진단 후보/조치 후보 중에서 선택하고 구체적 파라미터 값을 채움.

효과: 이상감지 → 자동 진단 → 구체적 조치 제안의 완전한 체인 실현.

playbook.html 설계 문서 보기
bolt
Action Studio — 데이터 변경 도구 (INSERT/UPDATE/DELETE)
HIGH PRIORITY

문제: Tool Studio는 SELECT 전용. 조치 실행(라우팅 변경, PM 일정 수정 등)을 자동화할 수 없음.

해결: 진단 결과 관리 + 데이터를 변경하는 도구(처방전 + 약). Guard 조건, 사전 시뮬레이션, 승인 절차 포함.

action_studio guard 조건
verified_user
Validation Studio — 조치 사전 검증 (DT/시뮬레이터)
MEDIUM

문제: 조치를 실행하기 전에 부작용이 있는지 사전 검증할 방법이 없음.

해결: 디지털 트윈, 시뮬레이터, Knowledge Base 참조를 통해 조치의 안전성을 사전 검증하는 도구.

validation_studio digital_twin
smart_toy
AI Chat 멀티모달 — 이미지/차트 입력 + 코드 실행 고도화
MEDIUM
설비 사진, SPC 차트 이미지를 AI Chat에 첨부하여 분석. 코드 인터프리터 결과 시각화(matplotlib 차트 등) 지원 확대.
ai_chat.py multimodal
hub
핵심 파이프라인 — 감지에서 학습까지
이상감지 → 원인분석 → 조치의 전 과정을 자동화하는 5개 핵심 과제
#1
이상 상관관계 엔진 (Anomaly Correlation Engine)
HIGH PRIORITY

문제: 컨베이어 과부하 → WIP 정체 → 수율 저하가 3개 별도 이상으로 감지됨. 엔지니어가 수동으로 관계 파악해야 함.

해결: 시간 윈도우 기반 자동 그룹화 → 카테고리 인과 추론 → AI 상관분석. correlations 테이블(이미 존재) 활용.

효과: 이상 목록 노이즈 50% 감소, 근본 원인 도달 시간 단축

detection scheduler.py anomalies.py #1 Issue
#2
자동 RCA 에이전트 (Auto-RCA Agent)
HIGH PRIORITY

문제: RCA Agent가 스텁만 존재. 이상 감지 후 엔지니어가 수동으로 Deep RCA Studio에 들어가야만 분석 가능.

해결: poll_and_analyze() 구현 — pending RCA 자동 분석, 과거 이력/KB 참조, 구체적 조치 항목 생성.

효과: 이상 감지 → 원인분석 수분 이내. 야간/주말 이상도 자동 분석.

agents.py agent_loop.py prompts.py #2 Issue
#3
실시간 알림 시스템 (Real-time Alert & Notification)
HIGH PRIORITY

문제: Critical 이상도 푸시 알림 없음. 대시보드를 직접 열어야만 이상 인지 가능.

해결: WebSocket 실시간 UI 업데이트 → 외부 알림 채널 (Webhook/이메일) → 에스컬레이션 자동화.

scheduler.py ui/main.py #3 Issue
#5
RCA → 탐지 규칙 피드백 루프 (Knowledge Feedback Loop)
MEDIUM

문제: Deep RCA에서 축적된 시나리오와 Knowledge Base가 탐지 규칙 개선에 전혀 반영되지 않음.

해결: 시나리오 패턴 → 규칙 자동 제안, 탐지 에이전트의 KB 참조, False Positive 학습, 조치 효과 추적.

효과: 학습하는 시스템 — 분석할수록 탐지 정확도 향상.

agents.py rca/queries.py searcher.py #5 Issue
#6
조치 관리 시스템 (Action Tracking & Recommendation)
MEDIUM

문제: 이상 해소 시 어떤 조치를 취했는지 기록/추적 불가. "지난번에 뭘 했더라?" 찾을 수 없음.

해결: 조치 기록 시스템 → AI 조치 추천 (유사 이상 기반) → 조치 효과 자동 검증 → SOP 자동 생성.

anomalies.py agents.py #6 Issue
radar
탐지 강화
더 정확하고 빠른 이상 감지를 위한 과제
#4
탐지 규칙 고도화 — 복합 조건 + 시계열 패턴 + 동적 임계치
복합 규칙 (AND/OR 조합), 시계열 추세 감지 (trend check_type), False Positive 학습, 과거 30일 기반 동적 임계치 산출.
engine.py rules.yaml #4 Issue
#14
MES/EES 실시간 데이터 연동 아키텍처
현재 60초 폴링 → 이벤트 기반 즉시 감지. Oracle CDC, FDC 스트리밍, 장비 알람 실시간 수집. 폐쇄망 환경에서 Oracle AQ 활용 검토.
lifecycle.py oracle.py #14 Issue
auto_awesome
분석 & 지식
AI 분석 품질과 지식 축적을 강화하는 과제
#11
RCA 시나리오 시맨틱 검색 + 패턴 분석
키워드 LIKE 검색 → ChromaDB 시맨틱 검색. 유사 시나리오 자동 추천, 근본 원인 패턴 마이닝, 플로차트 노드 공통 패턴 발견.
rca/queries.py vectorstore.py #11 Issue
#10
AI Chat 투명성 — 도구 호출 + 사고과정 시각화
어떤 도구를 호출했는지, KB 문서를 참조했는지 사용자에게 표시. 엔지니어 신뢰도 향상 + 폐쇄망 감사(audit) 대응.
ai_chat.py tool_registry.py #10 Issue
#15
리포팅 시스템 — 일일/주간 보고서 자동 생성
일일 이상 요약, 미해결 이상 목록, MTTR 추이, AI 인사이트. 주간/월간 트렌드 분석. PDF/엑셀 내보내기 + 이메일 자동 발송.
dashboard.py client.py #15 Issue
construction
플랫폼 강화
안정성, 보안, UX를 개선하는 인프라 과제
#7
대시보드 고도화 — 히트맵 + 타임라인 + 트렌드 분석
API에 timeline/heatmap 엔드포인트 이미 존재하나 UI 미구현. 장비×라인 히트맵, 24시간 타임라인, 30일 트렌드, 규칙 효율 대시보드.
dashboard.py #7 Issue
#8
도구 실행 안정성 — 타임아웃 + 서킷 브레이커 + 커넥션 풀
HIGH PRIORITY
도구 실행에 글로벌 타임아웃 없음. Oracle 접속 장애 시 전체 탐지 사이클 블로킹 가능. 도구별 타임아웃, 커넥션별 서킷 브레이커, Oracle 커넥션 풀 도입.
executor.py manager.py #8 Issue
#9
시뮬레이터 고도화 — 현실적 시나리오 + 리플레이
고정 5개 시나리오 → YAML 기반 시나리오 템플릿 10종+. 교대/시간대 변동 패턴, 스냅샷 리플레이, 규칙 검증 프레임워크 (30일 시뮬 → 정확도 측정).
scenarios.py seeder.py #9 Issue
#12
워크플로우 엔진 강화 — 루프 + 디버깅 + 스케줄 실행
스케줄/이벤트 트리거, 노드별 실행 디버깅 UI, foreach 루프 노드, 워크플로우 템플릿 마켓플레이스.
engine.py workflow.py #12 Issue
#13
보안 강화 — JWT 인증 + 비밀번호 해싱 + 비밀 관리
HIGH PRIORITY
헤더 기반 인증 → JWT 토큰. SHA256 → bcrypt. DB 비밀번호 평문 → AES-256 암호화. 로그인 실패 잠금, per-user rate limiting.
users.py deps.py permissions.py #13 Issue

FLOPI v1.7.0 — 통합 반도체 FAB AI 시스템

Generated 2026-03-26 • GitHub