흩어진 공장 데이터 ‘AI 지식’으로…산단공, 230억 들여 국산 온톨로지로 ‘AI 두뇌’ 제작

[헤럴드경제=홍석희 기자] 한국산업단지공단이 2028년까지 국비 230억원을 투입해 철강·시멘트·뿌리산업의 열 공정에 활용할 수 있는 제조 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 구축한다. 기업과 공정별로 제각각 관리되는 제조데이터를 하나의 지식체계로 연결해 중소·중견기업이 개별적으로 AI 모델을 개발해야 하는 비용과 시간을 줄이는 것이 목표다.

한국산업단지공단은 지난 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장을 방문해 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 산업단지 적용 방안을 논의했다고 28일 밝혔다.

‘온톨로지(ontology)’는 설비·공정·품질 등 서로 다른 데이터의 의미와 상호 관계를 정의해 AI가 이를 하나의 지식체계로 이해할 수 있도록 하는 기술이다. 생산설비에서 생성된 온도나 압력 같은 수치뿐 아니라 해당 데이터가 어떤 공정에서 발생했고 제품 품질과 어떤 관계가 있는지까지 AI가 파악할 수 있도록 연결하는 역할을 한다.

제조업에서는 생산관리시스템(MES), 설비, 설계도면(CAD), 품질관리 시스템 등에 데이터가 각각 쌓이지만 기업과 설비마다 데이터 형식과 명칭이 달라 이를 하나의 AI 모델에 바로 적용하기 어렵다는 문제가 있었다. 중소·중견기업이 AI를 도입하려면 기업별로 데이터를 정리하고 별도의 모델을 구축해야 해 비용 부담도 컸다.

산단공은 이런 문제를 해결하기 위해 ‘열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델 개발 및 실증’ 사업을 추진하고 있다. 2028년까지 국비 230억원을 투입해 여러 제조기업이 공통으로 사용할 수 있는 AI 기반 모델을 먼저 구축한 뒤 각 기업의 공정 특성에 맞게 적용하는 방식이다.

우선 적용 대상은 철강산업의 가열·열처리 공정이다. 이후 시멘트산업의 예열·냉각 공정과 뿌리산업의 용해·주조 공정으로 적용 범위를 확대한다. 산단공은 3개 산업군에서 13개사 이상을 대상으로 모델을 적용해 성능을 검증할 계획이다.

열 공정은 원료나 제품에 열을 가해 물성을 변화시키는 제조업 핵심 공정이다. 철강의 가열·열처리, 시멘트 생산 과정의 예열·냉각, 금속 주조 과정의 용해 등이 대표적이다. 공정조건에 따라 제품 품질과 에너지 사용량이 달라지는 만큼 AI를 통한 공정 최적화 효과를 검증하기 적합한 분야로 꼽힌다.

사업은 총괄과 3개 세부과제로 나뉜다. 1세부과제에서는 열 공정 특화 AI 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발하고, 2세부과제에서는 제조데이터 수집·표준화와 합성데이터 생성 플랫폼을 구축한다.

위즈코어가 주관하는 3세부과제에서는 이 기술을 제조현장의 설비·시스템과 연결하는 ‘AI 에이전트 기반 열 공정 자율운영 플랫폼’을 개발·실증한다. AI가 공정 상태를 분석해 작업자에게 적정 운전조건을 제시하고 향후 공정 자율운영까지 가능하도록 하는 것이 목표다.

위즈코어는 제조 현장의 데이터를 수집·분석하는 AI 제조 통합 플랫폼 ‘NEXPOM’과 제조 특화 AI 에이전트 ‘Widdy’ 등을 개발해왔다. 2021년에는 중소벤처기업부가 주관한 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP)의 제조 AI 구축 우수사례로 선정된 바 있다. 올해 6월 열린 ‘STK 2026’에서도 설계도면에서 생산 현장까지 데이터를 연결하는 제조 AI 기술을 선보였다.

이상훈 한국산업단지공단 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 기업의 인공지능 전환과 생산성 향상으로 이어갈 수 있는 방안을 모색하겠다”고 말했다.