포스코퓨처엠, 양극재 생산에 AI 입힌다…2028년 생산성 30%↑ 목표

포스코퓨처엠이 인공지능(AI)을 활용한 제조 공정 혁신에 속도를 낸다. 설비 고장 예측부터 소재 입자 분석, 자재 구매까지 AI 적용 범위를 넓혀 2028년 상반기까지 제조 생산성을 30% 높이고 제품 개발기간을 절반으로 줄인다는 목표다.

포스코퓨처엠은 지난 13일 경북 포항 포스텍에서 임직원의 AI 활용 성과를 공유하는 'AI 페스티벌'을 개최했다고 14일 밝혔다. 이번 행사는 지난 6월부터 추진한 'AI 100일 챌린지'의 성과를 공유하는 자리로, 사무·제조 업무용 AI 애플리케이션 개발과 사내 홍보·안전·교육용 AI 영상 제작 부문에서 우수 사례 28건을 선정했다.

대상은 양극재 생산설비의 고장 위험을 사전에 파악하는 '소성로 히터 상태 예측 모델'이 차지했다. 소성로는 양극재 원료를 고온에서 열처리하는 핵심 설비로, 일정한 온도를 유지하는 것이 제품 품질과 생산 효율에 직결된다.

해당 모델은 AI가 히터 운영 데이터를 자동 수집·분석해 고장 위험도와 점검 우선순위를 산출하는 방식이다. 기존에는 설비 이상 발생 이후 수리 작업이 이뤄졌다면 AI를 활용해 점검 및 교체 시점을 예측함으로써 돌발 가동 중단을 줄일 수 있도록 했다.
최우수상에는 'AI 기반 소모성 자재 통합관리 및 지능형 구매시스템'과 '주사전자현미경(SEM) 데이터 무인 확보·분석 자동화'가 선정됐다.

지능형 구매시스템은 여러 시스템에 분산된 유지보수·수리·운영(MRO) 자재 정보를 AI가 통합 검색하고 함께 구매할 수 있는 품목이나 국산 대체품을 추천한다. 구매 절차를 간소화해 업무 시간을 단축하고 비용을 절감하는 것이 목적이다.

SEM 분석 자동화는 제품 입자 촬영부터 데이터 분석, 결과 생성까지 AI가 수행하도록 설계됐다. 작업자가 전자현미경으로 입자를 일일이 촬영하고 데이터를 정리하던 반복 업무를 줄이는 동시에 입자의 크기와 형상을 자동 분석해 정확도를 높이도록 했다.

포스코퓨처엠은 이번에 선정된 우수 사례를 현장 테스트와 임직원 의견 수렴을 거쳐 2027년 상반기까지 실제 업무에 적용할 계획이다. 단순한 업무 보조를 넘어 AI가 개선 과제를 수립하고 실행까지 담당하며 사람은 최종 판단과 의사결정에 집중하는 'AI 네이티브' 체계 구축을 추진한다.

이번 프로젝트는 포스코퓨처엠이 지난 7월 발표한 디지털 혁신 비전 'BoT(Battery of Things) 생태계 게임 체인저'의 일환이다. 회사는 2028년 상반기까지 제조 생산성을 30% 향상하고 제품 개발기간을 50% 단축하는 것을 핵심 목표로 제시했다.
이를 위해 AI 에이전트 기반 업무 프로세스 최적화와 통합 데이터 허브 구축, 지능형 공장 구현, 원료부터 완제품까지 이어지는 전 공정의 지능형 연결, 주요 고객사와의 연구개발 협업 고도화 등을 추진하고 있다.

지난 9월에는 프로세스 혁신(PI) 기반 AI 전환(AX) 프로젝트를 본격화하고 제조·연구개발·마케팅 등 전사 업무에 AI 기술을 접목하기 위한 세부 실행과제를 공유했다.

포스코퓨처엠은 생산설비 관리와 소재 품질 분석 등 개별 업무에서 검증한 AI 활용 사례를 실제 제조 현장으로 확대해 나갈 방침이다. 향후 데이터 통합과 공정별 AI 적용 수준이 제조 효율 개선과 제품 개발기간 단축 목표 달성의 관건이 될 전망이다.


이다현 글로벌이코노믹 기자 dh2@g-enews.com