산단공, 제조AI에 국비 230억원 투입…철강·시멘트·뿌리산업 13개사 실증

▲이상훈 한국산업단지공단 이사장과 박승훈 위즈코어 대표 등 참석자들이 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장에서 국산 온톨로지 기반 제조 AI 플랫폼과 열 공정 자율운영 기술에 대한 설명을 듣고 있다. (사진제공=한국산업단지공단)

산업단지 제조기업의 설비·공정·품질 데이터를 연결해 AI이 활용할 수 있는 제조지식으로 전환하고 이를 기반으로 공정 운영을 지원하는 제조AI 기술 개발이 추진된다.

한국산업단지공단(산단공)은 산업단지 제조기업의 AI 전환을 촉진하기 위해 국산 온톨로지 기반 제조AI 기술의 현장 적용과 중소·중견기업 확산을 추진한다고 28일 밝혔다. 이상훈 산단공 이사장은 전날 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장을 방문해 관련 기술의 적용 방안을 논의했다.

온톨로지는 설비·공정·품질 등 서로 다른 제조데이터의 의미와 관계를 연결해 AI가 하나의 지식체계로 이해하고 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 산단공은 개별적으로 축적된 공정·설비·품질 데이터를 연결하고 설계도면과 생산 현장 데이터 간 연속성을 확보해 AI의 공정 분석과 의사결정에 활용하는 방안을 살폈다.

산단공은 2028년까지 국비 230억원을 투입해 ‘열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델 개발 및 실증’ 사업을 추진 중이다. 올해 지원액은 117억원이며 사업 기간은 6월부터 2028년 12월까지 총 31개월이다.

사업은 기업이나 공정마다 AI 모델을 별도로 개발해야 하는 부담을 줄이기 위해 여러 열 공정에서 공통 활용할 수 있는 AI 파운데이션모델을 구축하는 것이 핵심이다. 이를 개별 기업의 공정 특성에 맞게 적용해 제조AI 도입에 필요한 시간과 비용을 줄인다는 구상이다.

연구개발은 총괄과 3개 세부과제로 구성된다. 1세부에서는 인이지가 한국전자기술연구원, 서울대 산학협력단, 세아베스틸, 동국제강 등과 열 공정 특화 AI 파운데이션모델과 AI 에이전트를 개발한다. 2세부는 한국생산기술연구원을 중심으로 제조데이터 수집·표준화와 합성데이터 생성 플랫폼을 구축한다.

위즈코어가 맡은 3세부에서는 ‘AI 에이전트 기반 열 공정 자율운영 플랫폼’을 개발·실증한다. 플랫폼은 제조현장의 공정 상태를 분석하고 작업자에게 적정 운전조건을 제시하는 등 공정 운영을 지원한다.

개발한 AI 파운데이션모델은 철강산업의 가열·열처리 공정에 우선 적용한 뒤 시멘트산업의 예열·냉각 공정과 뿌리산업의 용해·주조 등으로 확대한다. 산단공은 3개 산업군 13개사 이상을 대상으로 모델을 적용·검증하고 성능을 최적화할 계획이다.

이상훈 산단공 이사장은 “제조 현장에는 설비와 공정, 품질 등 많은 데이터가 축적되고 있지만 서로 다른 형태로 관리돼 인공지능이 충분히 활용하기 어려운 경우가 많다”며 “국산 온톨로지를 활용해 산업단지 제조기업의 데이터를 의미 있는 제조지식으로 연결하고 이를 기업의 인공지능 전환과 생산성 향상으로 이어갈 수 있는 방안을 적극 모색하겠다”고 말했다.