본 논문은 수요 변동과 짧은 제품 수명주기 등으로 인해 복잡하고 예측 불가능해지는 제조 환경에서 실시간 의사결정 및 장애에 대한 적응을 위한 대규모 언어 모델 기반의 다중 에이전트 제어 아키텍처를 제안한다. 기존의 제어 방식은 동적인 산업 환경 내에서의 대응력에 한계를 보이지만, 다중 에이전트 시스템은 분산된 의사결정을 통해 동적으로 변화하는 운영 상황에 대응할 수 있다. 그러나 기존의 다중 에이전트 시스템은 실시간 적응, 상황 인식 의사결정 및 자원 기능의 동적 탐색과 관련된 어려움에 직면한다. 본 논문에서 제안하는 아키텍처는 대규모 언어 모델을 활용하여 상황 인식 의사결정 능력을 통해 이러한 한계를 극복하고, 시뮬레이션 기반의 사례 연구를 통해 기존 방식에 비해 향상된 처리량과 효율적인 자원 활용을 보여준다.
