With the growth of industry, the plant increases and many maintenance manuals for plant are written in document. However, a lot of time is consumed to find specific contents of document because these documents are various and not formed. Also, it is difficult to add new information to the document. So if we can classify and analyze the original documents to make half-automatic maintenance guide, we can handle the task economically. The object of this paper is making half-automatic maintenance guide. LSTM is used to classify the section of document and recognize ‘PART’ and ‘ACTION’ in original document. The sequenceof dismantling is extracted from BOM and original documents. And two sequenceis compared to select one sequence. The assistance data is also extracted. By these method, the half-automatic maintenance guide is constructed. This guide can help engineers understand the document quickly and manage document systematically.
산업이 빠르게 성장하며 관련된 플랜트의 수가 증가하고 있으며 그에 따른 플랜트 유지 보수를 위한 많은 자료들이 문서로 정리되고 있다. 그러나 이러한 자료들은 종류가 다양하고 체계화 되어 있지 않아서 세부적인 내용을 찾는 것에 많은 시간이 소비되고 새로운 자료가 있을 때 정리된 문서에 이를 추가하는 것에도 어려움이 있다. 따라서 유지보수 관련 자료들을 분류 체계를 만들어 분류하고 원문 자료를 분석하여 반자동으로 가이드를 작성할 수 있다면 보다 빠르고 효율적으로 업무를 처리 할 수 있을 것이다. 이 논문은 펌프 관련 유지보수 문서를 대상으로 하여 반자동 가이드 구축을 목적으로 한다. 엘에스티엠을 전반적인 분석 방법으로 사용하여 흩어져 있는 문서를 분류했고 부품과 조치 행동을 학습 및 예측했다. 또한 문서를 기반으로 만든 부품 명세서 구조와 원문에서 분해 순서를 추출하여 비교하였으며 문장을 분석하여 각 부품에 대한 보조 자료로 사용했다. 이를 통해 반자동 유지보수 문서 가이드를 구축하고 빠르게 문서를 이해할 수 있으며, 새로운 문서가 추가될 경우에도 보다 쉽게 내용을 추가할 수 있어 체계적인 문서 관리를 가능하게 한다.
