AI 온도 예측 및 제어 모델'을 통한 데이터 기반 스마트 팩토리로의 전환
1억 2,200만 건의 누적 데이터 정복으로 자율 조업 달성, 연료비 절감 및 근무 유연성 강화
대한민국 유리병 제조 분야가 4차 산업혁명의 초석인 인공지능(AI)을 접목해 고도화된 스마트 팩토리 생태계로 진화하고 있습니다. 동원시스템즈 군산공장은 'AI 온도 예측 및 제어 모델' 개발에 성공함으로써 용해로 온도 제어를 최적화하는 동시에 전반적인 운영 효율성을 획기적으로 높이는 탁월한 이정표를 달성했습니다.
■ 핵심의 변화: 숙련공의 직관에서 AI 기반 시스템으로
전통적으로 용해로 조업은 특정 제품 라인에 맞춘 에너지 투입량을 관리하기 위해 숙련된 작업자의 경험과 직관에 크게 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 인적 의존형 방식은 근무 교대별로 에너지 효율의 편차를 발생시켰을 뿐만 아니라, 초고온 환경으로 인해 작업자가 자리를 비우기 어려워 전반적인 운영 생산성을 저해하는 요인이 되었습니다.
이러한 병목 현상을 극복하기 위해 군산공장은 포스코(POSCO)의 유명한 스마트 고로 모델을 벤치마킹하고 AI 전문가들과 협업하여 유리병 제조에 특화된 최첨단 맞춤형 AI 시스템을 구축했습니다.
■ 엄격한 3단계 진화를 통한 안정적 제어 달성
이 AI 모델 개발은 2022년부터 데이터 기반의 순차적인 단계를 거쳐 세심하고 정밀하게 추진되었습니다.
1단계 (예측 모델 개발): 용해 공정을 분석하고 2,700만 건의 데이터를 AI에 학습시켜 내부 온도 및 오일 유량 등 핵심 변수에 대한 예측 모델을 개발하고 시각화했습니다.
2단계 (모델 최적화): 학습 데이터셋을 8,100만 건으로 확대하고,실시간 부스터 전력 지표를 통합했으며, OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용해 계기판의 게이지를 디지털화함으로써 예측 정확도를 비약적으로 향상시켰습니다.
3단계 (안정화 및 통합): 1억 2,200만 건의 대규모 누적 데이터베이스를 활용하여, PLC(개별 제어 장치) 통합 조업을 가동했으며, 최대 4시간의 연속 자율 조업을 성공적으로 달성하고 원활한 실시간 제어 아키텍처를 구축했습니다.
[출처: 스마트 제조 혁신 보고서 2026 / 도입된 AI 시스템 및 품질 데이터 측정 장치]
■ 에너지 효율과 우수한 품질의 동시 실현
AI 시스템의 효과는 실증 데이터를 통해 명확히 입증되었습니다. 가장 주목할 만한 점은 온도 편차가 극적으로 최소화되었다는 것입니다. 기존의 수동 제어 방식에서는 용해로 온도가 최적 타겟 온도인 1,370°C를 벗어나는 일이 빈번했습니다.반면, 새로운 AI 시스템은 예측 데이터를 활용해 5분 앞서 조건에 선제적으로 대응함으로써 타겟 범위 내에서 정밀하게 안정적인 조업을 유지합니다. 이러한 안정성은 연료비 절감, 용해로 수명 연장, 제품 불량률의 획기적인 감소로 이어졌습니다.
아울러 작업 환경도 크게 변화했습니다. 기존에 최대 3시간의 고강도 노동이 필요했던 일일 온도 모니터링 업무가 최소화되었으며, 이를 통해 교대 근무 인력을 기존 3명에서 2명으로 최적화하여 뛰어난 인력 운용 유연성을 확보했습니다.
■ 주요 과제 극복 및 향후 전망
유리 제조는 원료 용해와 연료 연소가 동시에 일어나기 때문에 온도 예측에 실패할 경우 대규모 제조 불량 리스크가 발생합니다. 군산공장 팀은 부스터 작동 패턴의 불확실성을 해소하는 동시에, 온도 센서와 버너 간의 복잡한 상관관계를 성공적으로 해석해 내며 고난도의 엔지니어링 장벽을 극복했습니다.
"이번 혁신은 단순한 자동화를 넘어 데이터 기반의 정밀 제조 시스템으로 진화한 중대한 성과입니다. 향후 기포(Bubble) 및 시드(Seed) 결함 모니터링 등 실시간 품질 측정 데이터와 모델을 연계하여 궁극의 최적 조업 조건을 체계적으로 확보해 나갈 것입니다."