2025. 4. 16. 09:22ㆍAI와 산업종합
서론
AI 기술은 더 이상 IT 업계만의 전유물이 아닙니다.
철강, 석유화학, 조선 등 전통적인 중후장대 산업에서도 AI 자동화가 생산성을 높이고, 안전을 강화하며, 탄소배출을 줄이는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
이번 글에서는 대한민국을 포함한 주요 제조업 분야에서 AI가 실제로 적용된 혁신 사례 5가지를 소개하며, 산업 변화의 흐름을 짚어봅니다.
본론
1. 포스코 – ‘스마트 제철소’의 구현
- 적용 분야: 제강 공정, 슬래브 품질 예측, 고로 운영
- 도입 기술: 딥러닝 기반 품질 이상 탐지, 디지털 트윈, 예지 정비
- 성과: 결함률 35% 감소, 원가 절감, 작업자 안전 확보
🔧 포스코는 AI로 고온 고압의 제철 공정 데이터를 실시간 분석해 불량률을 줄이고 생산 효율을 높이고 있습니다. 특히, 용광로 온도 제어에 AI를 도입하면서 에너지 낭비와 온실가스 배출을 동시에 절감하는 성과를 냈습니다.
2. 현대제철 – AI 기반 ‘압연 공정 최적화’
- 적용 분야: 강판 압연 공정 자동제어
- 도입 기술: Reinforcement Learning 기반 공정 제어
- 성과: 생산 품질 향상, 설정 오류 최소화
📏 강판 두께를 실시간 측정하고, AI가 자동으로 압력을 조절해 일정한 품질을 유지합니다. 기존에는 숙련자의 경험에 의존하던 공정을 AI가 학습하고 대체함으로써 기술의 표준화와 데이터 기반 의사결정을 실현했습니다.
3. 한화토탈에너지스 – 정유공정 이상 감지 AI
- 적용 분야: 플랜트 내 위험 상황 조기 감지
- 도입 기술: 머신러닝 기반 이상탐지 시스템
- 성과: 사고 가능성 90% 이상 사전 포착
🧪 석유화학 공정의 경우, 압력이나 온도 변화가 곧 대형사고로 이어질 수 있기 때문에, 한화토탈은 AI를 활용해 미세한 데이터를 분석하고 비정상 상태를 사전에 차단하는 시스템을 도입했습니다. 이는 산업안전관리 패러다임을 근본적으로 바꾼 사례입니다.
4. LG화학 – 배터리 생산 자동화
- 적용 분야: 이차전지 전극 생산, 품질 검사
- 도입 기술: 컴퓨터 비전 + AI 비정상 패턴 탐지
- 성과: 불량률 감소, 자동화율 85% 달성
🔋 AI가 전극 시트를 실시간으로 스캔해 미세한 균열이나 오염을 포착하고 자동으로 불량을 선별합니다. 사람의 눈으로는 찾기 어려운 수준의 오차를 AI가 검출함으로써 수율 개선과 비용 절감 효과를 얻었습니다.
5. 에쓰오일 – 통합 운영 시스템 ‘S-IMOMS’
- 적용 분야: 정유 플랜트 공정 제어, 예측 정비
- 도입 기술: AI 시뮬레이션 + 최적 운영 알고리즘
- 성과: 연간 150억 원 규모의 생산성 향상
⛽ S-IMOMS는 공정 데이터를 수집해 AI가 최적의 운전 조건을 추천합니다. 설비의 이상 유무를 스스로 판단하고 유지보수 시점까지 알려주는 정유업계 최초의 자율운영 시스템으로 주목받고 있습니다.
결론
중후장대 산업은 고정비가 크고 설비가 복잡한 만큼, 작은 개선도 막대한 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.
AI 자동화는 이러한 산업에 혁신을 불어넣는 게임체인저로 자리잡고 있으며, 이미 많은 기업들이 AI 도입을 통해 품질, 효율, 안전, ESG까지 모두 잡는 성과를 보이고 있습니다.
앞으로는 데이터와 알고리즘이 산업 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.
당신의 산업도, 지금 AI로 재설계할 차례입니다.
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