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【브레이크뉴스 포항】박영재 기자=이차전지 소재 기업 에코프로가 인공지능(AI)을 기반으로 한 품질 예측과 실시간 데이터 수집 기술을 도입해 오는 2027년까지 생산성을 30% 끌어올리겠다는 목표를 세웠다.
에코프로는 최근 한국전자통신연구원(ETRI), 한국섬유기계융합연구원(KOTMI), 디엘정보기술, 미소정보기술, 충북테크노파크 등이 참석한 ‘AI 자율제조 국책과제 2차년도 워크숍’을 열었다. 이번 행사는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원이 추진 중인 ‘AI 자율제조 선도프로젝트’의 1차년도 성과를 공유하고, 2차년도 추진 계획을 논의하기 위해 마련됐다.
에코프로는 1차년도 연구를 통해 소성로 품질 예측에 필요한 데이터를 확보하고, 약 87%의 예측 정확도를 보이는 AI 품질예측 모델을 개발했다. 2차년도에는 설비·로봇 자율제어, AI 기반 품질예측, 실시간 데이터 수집 및 분석 플랫폼 구축 등 핵심 기술을 현장에 적용해 품질예측 정확도를 90%까지 끌어올릴 계획이다.
양극소재 생산을 담당하는 에코프로비엠은 근적외선(NIR) 센서를 활용해 원료 투입량을 자율제어하고, 고온·분진 환경에서 작업자 대신 투입되는 자율이동로봇(AMR), 도가니(소성로 용기) 추적 시스템 등 스마트 설비를 도입한다. 이를 통해 공정을 자동화하고 품질 데이터를 실시간 확보한다는 전략이다.
또한 생산관리시스템(MES)과 설비 데이터를 통합 관리하는 데이터레이크(Data Lake)를 구축해 제조 현장의 모든 데이터를 AI 분석에 활용할 수 있는 기반도 마련한다.
ETRI는 실제 제조 데이터를 기반으로 AI 품질예측 모델링과 주요 인자 상관분석 등 데이터 전처리 기술을 고도화한다. 미소정보기술과 디엘정보기술은 데이터 플랫폼 및 시각화 시스템을 개발해 그룹 내 다양한 공정 데이터를 통합 관리·분석할 수 있도록 지원할 예정이다.
이수호 에코프로 AI혁신실장은 “이번 워크숍을 통해 AI 자율제조의 마스터플랜을 점검하고 세부 과제의 실행력을 강화하겠다”며 “AI와 데이터 기반 제조 혁신으로 글로벌 경쟁력을 한층 높여 나가겠다”고 밝혔다.
<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>
【Break News Pohang】Reporter Park Young-jae = EcoPro, a secondary battery materials company, has set a goal of increasing productivity by 30% by 2027 by introducing AI-based quality prediction and real-time data collection technology.
EcoPro recently held the "AI Autonomous Manufacturing National Project 2nd Year Workshop," attended by the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), the Korea Textile Machinery Convergence Institute (KOTMI), DL Information Technology, MISO Information Technology, and Chungbuk Technopark. The event was organized to share the first-year results of the "AI Autonomous Manufacturing Pilot Project," promoted by the Ministry of Trade, Industry and Energy and the Korea Institute of Industrial Technology Evaluation and Planning, and to discuss the second-year plan.
Through its first-year research, EcoPro secured the data necessary for kiln quality prediction and developed an AI quality prediction model with a prediction accuracy of approximately 87%. In the second year, key technologies such as autonomous control of equipment and robots, AI-based quality prediction, and the establishment of a real-time data collection and analysis platform will be applied to the field to increase quality prediction accuracy to 90%.
EcoPro BM, responsible for cathode material production, will utilize near-infrared (NIR) sensors to autonomously control raw material input, introduce smart equipment such as autonomous mobile robots (AMRs) that replace workers in high-temperature and dusty environments, and a crucible (kiln vessel) tracking system. These smart equipment will automate processes and secure real-time quality data.
Furthermore, a data lake will be established to integrate the Manufacturing Execution System (MES) and equipment data, laying the foundation for leveraging all manufacturing data for AI analysis.
ETRI will advance data preprocessing technologies, including AI quality prediction modeling and key factor correlation analysis, based on actual manufacturing data. MISO Information Technology and DL Information Technology will develop a data platform and visualization system to support the integrated management and analysis of diverse process data within the group.
Lee Su-ho, head of EcoPro's AI Innovation Lab, said, "Through this workshop, we will review the master plan for AI autonomous manufacturing and strengthen the execution of detailed tasks," adding, "We will further enhance our global competitiveness through AI and data-based manufacturing innovation."
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