철강·차부품 공장에 'SKT 독자 AI 모델' 심는다…제조 AX 첫발

[서울=뉴시스]윤현성 기자 = SK텔레콤의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 철강과 자동차 부품 제조 현장에 처음 적용된다. 보안 문제와 데이터 분산, 숙련공 노하우 단절 등으로 AI 도입이 쉽지 않았던 제조업 현장에서 SK텔레콤이 자체 모델 기반 AI 에이전트로 제조 AI 전환(AX)에 나선다.

SK텔레콤은 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다.

이번 협력은 SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다.

SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 과거 공정 오류 및 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼과 로그 등 양질의 데이터를 확보해 왔다. 이를 기반으로 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K1(에이닷엑스 케이원)'을 활용한 '제조 특화 AI 에이전트' 데모 버전을 개발했다.

A.X K1은 5190억개 매개변수(파라미터)를 갖춘 초거대 언어모델이다. 복잡한 작업 처리 능력을 갖추면서도 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델 규모는 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 활용할 수 있다.

SK텔레콤과 KG스틸·코넥은 올 하반기 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸 당진공장 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 각각 적용해 현장 실증을 진행한다.

KG스틸과 코넥은 SK텔레콤에 더 많은 양질의 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유한다. SK텔레콤은 해당 데이터와 실증 과정에서 발생하는 현장 피드백을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트의 성능과 추론 속도를 개선하고 기능도 확장할 계획이다.

또 실증 과정에서 확보한 제조 현장 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에 활용할 계획이다. 실증 완료 이후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화 및 도입을 검토하고, 필요할 경우 SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 모델을 교체하는 방안도 살펴볼 방침이다.

그동안 제조업은 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혀 왔다. 제조 현장 데이터의 디지털화가 더디고, 축적된 데이터도 공정별·부서별로 따로 생성·관리돼 AI 활용이 쉽지 않았기 때문이다.

작업자의 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 한계로 지적돼 왔다. 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 '지식 고립' 현상이 대표적이다. 이 경우 베테랑 작업자의 은퇴나 이직과 함께 현장 경쟁력이 약화될 수 있다.

SK텔레콤은 산재된 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산화하고, 이를 학습한 AI 에이전트를 제조 현장에 도입하면 공정 과정에서 발생하는 오류에 빠르게 대응할 수 있을 것으로 보고 있다. 조치 시간을 줄이고 공정 효율성을 높이는 효과도 기대된다.

제조 현장은 공정별 보안이 중요해 데이터를 외부로 내보내야 하는 클라우드 기반 AI 도입이 쉽지 않다. SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델은 클라우드 방식뿐 아니라 회사 내부 서버에 직접 설치하는 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다. 제조 공정 데이터를 외부로 반출하지 않고 기업 내부 환경에서 활용할 수 있다는 의미다.

정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다”고 말했다.

배선우 KG스틸 기술연구소장은 "이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다"며 "제조 경쟁력을 한층 끌어올리겠다"고 말했다.

이광표 코넥 대표는 "현장에서 반복되는 품질 관련 이슈에 대한 빠른 대응은 제조업의 오랜 과제였다"며 "AI를 통해 제조 현장에서의 업무 효율성을 높여 나가겠다"고 말했다.


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