유지보수 마스터

주요 기능과 사용 흐름

업무	PIMS에서 하는 일
설비·공정	엑셀 보수계획에서 정비 대상을 산출하고, 작업 일정과 실적을 함께 관리합니다.
매뉴얼·고장보고서	사진과 설명을 A4 문서로 구성하고 PDF와 편집 원본을 보관합니다.
현황·조치	운영부가 발견사항을 등록하면 유지보수 담당자가 조치 내용과 상태를 갱신합니다.
정비 챗봇 따소미	설비·보수계획·조치 현황을 조회하고, 매뉴얼과 고장보고서를 근거로 답합니다.

현장 이슈 등록 → 기본 항목을 이어받아 보고서 작성 → PDF 보관 → 조치 추적·기록 검색

보고서 재편집과 항목 재입력을 줄이고, 인계한 이슈의 조치 결과를 같은 목록에서 확인합니다.

빠른 시작

준비 환경: Node.js 20.9 이상, npm.

git clone https://github.com/Quietmin/tonghapbon-1.git
cd tonghapbon-1
npm ci
npm run dev

localhost:3000에서 지사와 부서를 선택합니다. 별도 DB 설정 없이 PGlite가 .data/pgdata에 업무 데이터를 저장합니다.

공유 DB·문서 보관·AI를 사용하려면 .env.local.example을 .env.local로 복사하고 아래 값을 설정합니다.

기능	환경변수
공유 PostgreSQL	DATABASE_URL
문서 보관함	NEXT_PUBLIC_DOCGEN_SUPABASE_URL, NEXT_PUBLIC_DOCGEN_SUPABASE_ANON_KEY
AI 답변·문서 검색	GPT_CHAT_ENABLED=true, OPENAI_API_KEY

공유 DB는 npm run db:migrate로 초기화합니다. 문서용 Supabase에는 문서 스키마 SQL을 01부터 04까지 순서대로 적용합니다. OpenAI 키는 서버에서만 사용합니다.

배포용 실행은 npm run build 후 npm start입니다.

아키텍처와 핵심 기술

Next.js 16 · React 19 · TypeScript · PostgreSQL · Supabase · OpenAI

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config:
  flowchart:
    curve: stepBefore
    nodeSpacing: 24
    rankSpacing: 40
---
flowchart LR
    WEB["PIMS 웹 화면<br/>설비·공정·현황·문서·따소미"]
    API["Next.js API<br/>업무 처리·챗봇·검색/색인"]
    DB["업무 데이터 저장소<br/>PostgreSQL · PGlite"]
    DOC["문서·검색 저장소<br/>Supabase · pgvector"]
    AI["답변·임베딩 서비스<br/>OpenAI API"]

    WEB --> API
    API --> DB
    API --> DOC
    API --> AI

    classDef app fill:#eff6ff,stroke:#93c5fd,color:#172554
    classDef store fill:#ecfdf5,stroke:#6ee7b7,color:#064e3b
    classDef external fill:#f8fafc,stroke:#cbd5e1,color:#334155
    class WEB,API app
    class DB,DOC store
    class AI external

업무 API는 계획·실적·현황을 처리하고, 챗봇 API는 업무 DB와 문서 색인을 조회합니다. 문서 원본·PDF는 브라우저에서 Supabase에 직접 저장합니다.

따소미: 문서 저장에서 답변까지

1. 문서 저장·임베딩 — 매뉴얼·고장보고서의 PDF와 원본을 저장한 뒤 비동기로 색인을 만듭니다.

---
config:
  flowchart:
    curve: stepBefore
    rankSpacing: 28
---
flowchart LR
    SOURCE["문서 원문<br/>사진 설명"]
    CHUNKS["텍스트 분할<br/>약 600자"]
    EMBED["임베딩 생성<br/>1,536차원"]
    VECTOR["pgvector 저장<br/>원문·문서 ID·벡터"]

    SOURCE --> CHUNKS --> EMBED --> VECTOR

    classDef process fill:#eff6ff,stroke:#93c5fd,color:#172554
    classDef store fill:#ecfdf5,stroke:#6ee7b7,color:#064e3b
    class SOURCE,CHUNKS,EMBED process
    class VECTOR store

원문은 항목별로 나누고, 긴 항목은 문장 경계를 고려해 분할합니다. 문서와 질문은 모두 text-embedding-3-small로 벡터화합니다.

2. 질문·검색·답변 — 문서의 내용은 유사도 검색으로, 설비·보수계획·현황은 업무 조회 도구로 찾습니다.

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config:
  flowchart:
    curve: stepBefore
    nodeSpacing: 24
    rankSpacing: 28
---
flowchart LR
    QUESTION["사용자 질문<br/>문서 내용·업무 현황"]
    QVEC["질문 임베딩<br/>1,536차원 벡터"]
    SEARCH["문서 유사도 검색<br/>코사인 유사도 비교"]
    TOOLS["GPT 도구 호출<br/>조회 도구 선택"]
    DATA["업무 데이터 조회<br/>설비·계획·조치 현황"]
    ANSWER["GPT 답변<br/>근거 문서 카드"]

    QUESTION --> QVEC --> SEARCH --> ANSWER
    QUESTION --> TOOLS --> DATA --> ANSWER

    classDef process fill:#eff6ff,stroke:#93c5fd,color:#172554
    classDef result fill:#ecfdf5,stroke:#6ee7b7,color:#064e3b
    class QUESTION,QVEC,SEARCH,TOOLS,DATA process
    class ANSWER result

유사도 상위 24개 조각에서 낮은 점수의 결과를 제외해 최대 5개 문서로 묶고, 질문 핵심어와 점수로 관련성을 검사합니다. GPT가 선택한 읽기 전용 도구는 서버가 실행하며, 문서 발췌·조회 결과를 답변에 사용합니다.

문서 분할 · 임베딩·색인 · 유사도 검색 · 도구 호출·답변

• 보수 판정: 엑셀의 설비명·주기·이력을 정규화하고, 마지막 보수연도 + 주기로 정비 대상을 계산합니다. 보수 실적을 반영하면 다음 판정도 갱신됩니다.
• 확장 구조: 19개 지사에 공통 화면을 제공하고 지사별 계획·실적·현황을 조회합니다. 업무 모듈과 DB 접근 계층을 분리해 설비와 업무를 추가할 때 공통 구조를 재사용합니다.

프로젝트 구성과 문서

src/app/       화면과 API 라우트
src/modules/   설비·공정·문서·현황·챗봇 업무 로직
src/shared/    공통 UI, 지사·부서 설정, DB 접근
db/            업무 데이터 스키마
supabase/      문서 보관·검색 스키마

샘플 엑셀·사용 순서 · 업무 DB 스키마 · 오버홀 설계서