포스코퓨처엠, AI로 설비 고장 미리 잡는다…생산 현장 혁신

임직원 AI 활용 우수사례 28건 선정
2028년 생산성 30% 향상 목표

▲포스코퓨처엠은 13일 포스텍에서 임직원의 AI 활용 성과를 공유하는 'AI 페스티벌'을 개최했다. (사진=포스코퓨처엠)

포스코퓨처엠이 AI 활용해 배터리 소재 생산설비의 고장을 미리 예측하고 품질검사를 자동화한다. 직원들이 직접 개발한 AI 프로그램을 생산 현장에 적용해 비용을 줄이고 생산성을 높인다는 계획이다.

포스코퓨처엠은 전일 포항 포스텍에서 임직원의 AI 활용 성과를 공유하는 'AI 페스티벌'을 개최했다고 14일 밝혔다. 6월부터 진행한 'AI 100일 챌린지'의 성과를 발표하는 자리로, 업무 개선 프로그램과 홍보·안전·교육용 영상 등에서 우수사례 28건을 선정했다.

대상은 '소성로 히터 상태 예측 모델'이 차지했다. 소성로는 양극재 원료를 고온에서 가공하는 핵심 설비다. AI가 히터의 작동 정보를 자동으로 수집해 고장 위험을 예측하고 점검 우선순위를 정한다. 갑작스러운 설비 고장으로 생산에 차질이 생기는 일을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

최우수상에는 자재 구매 시스템과 전자현미경 분석 자동화 프로그램이 선정됐다. AI 구매 시스템은 여러 곳에 흩어진 자재 정보를 한 번에 찾고 국산 대체품 등을 추천한다. 전자현미경 분석 프로그램은 제품 입자의 촬영부터 크기와 형태 분석까지 자동화해 반복 업무를 줄인다.

포스코퓨처엠은 수상작을 현장에서 시험한 뒤 2027년 상반기까지 실제 업무에 적용할 계획이다. 직원들이 개발한 AI를 생산과 품질관리, 구매 등 주요 업무에 활용한다는 방침이다.

회사는 2028년 상반기까지 제조 생산성을 30% 높이고 제품 개발기간을 50% 줄이겠다는 목표도 세웠다. 이를 위해 생산과 연구개발 등 전반에 AI를 도입하고 업무 방식을 바꿔나갈 계획이다.

포스코퓨처엠은 "AI가 단순 업무 지원을 넘어 업무 개선 계획뿐만 아니라 실행까지 진행하고, 사람은 최종 단계에서 판단하고 결정하는 'AI-Native' 체계 구축을 추진한다"고 밝혔다.