리튬배터리 산업이 빠르게 TWh 시대에 진입하면서 시장 수요의 폭발적인 확대는 제조 산업에 새로운 도전을 제기하고 있다. 기존 자동화 생산 모델은 한계에 가까워지면서 고품질·대규모 생산 요구를 충족하기 어려운 상황에 직면했다.
데이터 사일로에서 스마트 생산력으로
TWh 시대 제조 혁신의 과제
TWh 시대에서 생산 및 납품 역량은 제조 시스템의 경쟁력을 가늠하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 자원 효율의 병목과 품질 관리 리스크는 산업 경쟁 구조를 빠르게 재편하고 있다.
LEAD는 단일 장비 문제를 해결하기 위한 단편적인 AI 적용에 머무르지 않고, 리튬배터리 산업에 특화된 AI 기반 스마트 제조 플랫폼 구축을 통해 정보기술과 제조기술의 융합을 추진하고 있다. 이를 통해 기존 산업용 AI 소프트웨어가 직면해 온 단일 시스템 중심 구조, 재사용성 부족, 데이터 순환 구조 부재 등의 문제를 해결하는 것을 목표로 한다.
이러한 전략 아래 LEAD는 배터리 생산 라인에서 발생하는 장비 운전 데이터, 공정 파라미터, 고장 알람, 유지보수 기록, 품질 검사 데이터 등 다양한 이종 데이터를 통합했다. AI 알고리즘, 산업 지식 그래프, 장비 운영 표준(SOP), 과거 유지보수 사례, 공정 데이터베이스, 실시간 모니터링 데이터를 결합해 축적된 비정형 산업 데이터를 재사용 가능하고 지속적으로 학습 가능한 AI 지식 자산으로 전환했다.
이를 기반으로 LEAD는 ‘LEADACE’ 스마트 플랫폼을 구축해 리튬배터리 제조 산업이 단순 데이터 기록 단계에서 AI 기반 스마트 생산 체계로 전환하는 기반을 마련했다. 이는 TWh 시대에 대응하는 차세대 스마트 제조 전략의 출발점으로 평가된다.
데이터 수집부터 지능형 의사결정까지
3단계 플랫폼 구조로 스마트 제조 기반 구축
AI 기반 스마트 제조에서 플랫폼은 산업 경험, 데이터 분석, 소프트웨어 실행 능력이 결합된 핵심 인프라로 평가된다. LEAD는 LEADACE 플랫폼의 안정적 운영과 확장을 위해 데이터 수집부터 산업 응용까지 이어지는 3단계 플랫폼 구조를 구축했다.
기층 데이터 수집 플랫폼: 생산 라인의 데이터 '관문'
EAP 범용 데이터 수집 플랫폼은 다양한 PLC와 센서 산업 프로토콜을 지원해 생산 설비에 쉽게 적용할 수 있다. 또한 엣지 컴퓨팅 기능을 통해 데이터 수집 단계에서부터 데이터 정제와 필터링, 기초 분석을 수행해 상위 플랫폼에서 활용 가능한 고품질 데이터를 제공한다.
중층 개발 플랫폼: 효율성과 유연성을 위한 '균형 잡힌 블록'
이 계층은 산업 빅데이터 기반 클라우드 AI 알고리즘 플랫폼과 산업용 애플리케이션 개발 플랫폼으로 구성된다. AI 플랫폼은 데이터 기반 알고리즘과 이미지 모델 학습을 담당하며, 현장 설비에 적용되는 AI 기능의 지속적인 업데이트를 지원한다. 산업용 애플리케이션 개발 플랫폼은 고객 요구에 맞춘 기능 개발을 지원하며, 저코드 방식의 모듈형 AI 기능을 제공해 기업이 자체 생산 관리 시스템을 구축할 수 있도록 한다.
상층 비즈니스 플랫폼: 현장 애플리케이션을 위한 '지능형 두뇌'
AIOps 기반 스마트 운영 관리 플랫폼은 공장 전체 설비 데이터를 통합 관리하고 생산 라인을 가상 환경에서 시뮬레이션 및 실시간 모니터링할 수 있도록 지원한다. 또한 불량 제품 발생 공정과 설비 고장을 자동으로 추적해 문제 발생 원인을 분석하고 생산 공정의 안정성을 높이는 역할을 수행한다.
알고리즘 폐쇄 루프에서 생산 라인 도약까지
LEAD, 스마트 제조가 열어낸 새로운 생산력
LEAD는 LEADACE 스마트 플랫폼을 기반으로 AI의 ‘문제 자동 발견–자동 의사결정 최적화–자동 실행 제어’ 기능을 실제 생산 환경에서 구현 가능한 생산력으로 전환했다.
현재 AI 플랫폼은 MATRIX 빅데이터 알고리즘 플랫폼과 PAI 비전 이미지 학습 플랫폼이라는 두 가지 핵심 모듈로 확장됐다. MATRIX 플랫폼에서 훈련된 알고리즘은 소재 및 장비 개발, 제조 기술 업그레이드, 가공 공정 개선 등에 광범위하게 적용되어, 다양한 고객이 연구 개발을 가속화하고, 장비 안정성을 향상시키며, 생산 라인 효율을 높일 수 있도록 지원하고 있다. PAI 플랫폼은 대형 복합 구조물, 소형 정밀 부품, 밀폐된 내부 공간 구축 등 다양한 검사 시나리오에 특화된 3D 비전 측정, AI 불량 검사, 산업용 CT 등의 기술을 개발했다. 이 기술은 고속 생산 환경에서 극판 탭의 미세한 꺾임으로 인해 발생하는 치명적 불량을 차단하고, 배터리 셀 내부의 미세한 결함까지 정밀하게 포착하여, 고객에게 검사 능력 50% 향상, 효율 20% 증가, 비용 30% 절감이라는 종합적 가치를 제공했다.
AIOps 플랫폼은 PHM 예측 유지보수, 스마트 물류, 디지털 트윈 시스템을 통합하고 MES 시스템과 연동된다. 기존 방식 대비 고장 예측 정확도를 25% 이상 향상시키고, 설비 가동 중단 시간을 30% 단축하며, 재고 회전율을 25% 개선해 생산 라인 문제 대응과 전체 운영 효율성을 크게 높였다.
경험 축적에서 스마트 제조 능력으로
LEAD는 현재 제품 품질 관리 전용 플랫폼 개발에 주력하고 있으며, 장비 제어 최적화와 생산 라인 수준의 AI 시스템을 결합해 생산 보정 과정에서의 수작업 의존도를 낮추고, 생산 효율과 제품 일관성을 한층 향상시킬 수 있는 기반을 마련하고 있다. 이를 통해 제품 수율에서도 비약적 향상을 실현할 전망이다.
플랫폼 수준의 연구개발 역량 구축은 단기간에 완성되지 않는다. LEAD의 핵심 경쟁력은 20여 년간 신에너지 장비 제조 분야에서 쌓아온 풍부한 공정 경험과 이를 산업용 알고리즘 라이브러리로 전환한 AI 융합 전략, 그리고 산업 실험실에서 실시간 데이터를 수집하고 알고리즘과 모델을 지속적으로 진화시키며 플랫폼 데이터 체계를 유지하는 장기적 노력에 기반한다.
또한 글로벌 선도 고객과의 긴밀한 협업을 통해 다분야 경험과 생산 라인 데이터를 확보하며 기술 요구와 엔지니어링 실습 간 상호 학습을 실현, AI 기반 스마트 제조 플랫폼의 지속적 발전 동력을 확보하고 있다.
TWh 시대에서 ‘규모·효율·품질’의 극한 균형은 제조의 새로운 과제가 되었다. LEAD는 LEADACE 스마트 플랫폼 구축을 통해 재현 가능하고, 축적 가능하며, 진화 가능한 극한 스마트 제조 체계를 선제적으로 확립했다. 이를 통해 인적 경험 중심의 판단을 데이터 기반 정밀 진단과 스마트 의사결정으로 업그레이드하고, 생산 라인과 장비 문제 해결을 지원함으로써 고객이 ‘제조’에서 ‘스마트 제조’로의 질적 도약을 실현하도록 했다.
