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이차전지 양극재 불량률 12% 낮춘 AI 품질 예측 시스템 | 코스모신소재・시스템알앤디
■ 하이니켈 양극재 생산의 장벽, 수작업 계량 편차와 사후 검사 리스크
전기차(EV) 배터리의 주류인 '하이니켈' 양극재는 압도적인 출력을 자랑하지만, 폭발 위험을 통제하기 위한 극한의 코팅 및 도핑 공정이 필수적입니다. 제조 과정에서 미세한 오차가 발생하면 대규모 완제품 불량으로 이어지는 고난도 산업입니다.
하지만 그간의 양극재 제조 현장은 상당 부분 수작업의 영역에 머물러 있었습니다. 작업자가 직접 시료를 나르고 계량하다 보니 숙련도에 따라 큰 데이터 편차가 발생했습니다. 무엇보다 모든 제조 공정이 끝난 뒤에야 불량 여부를 판가름할 수 있어, 공정 중간에 발생한 미세한 오류가 막대한 시간 및 실패 비용 낭비로 이어지는 고질적인 문제점을 안고 있었습니다.
■ 전처리 로봇과 설비 데이터의 결합, 통합 AI 진단 플랫폼
(주)시스템알앤디와 코스모신소재는 사후 수습에 머물러 있던 관행을 혁신하기 위해 몬드리안에이아이의 다차원 데이터 분석 플랫폼 ‘MonPlant(몬플랜트)’를 도입했습니다. 몬드리안에이아이는 7축 로봇 기반의 전처리 및 품질 분석 장비와 현장의 제조 설비를 단일 인터페이스로 묶어내는 멀티모달 데이터 통합 환경을 설계했습니다.
단순한 물리적 자동화를 뛰어넘어, 방대한 공정 데이터를 MonPlant 상에서 모델링하여 온도, 압력 등 수많은 변수를 스스로 조절하는 '피드백 제어 알고리즘'을 완성했습니다. 나아가, 고장이 잦은 핵심 설비를 대상으로 과거의 고장 기록이 전혀 없어도 기계의 미세한 변화를 분석하여 이상 상태를 선제적으로 예측하는 '제로샷' 학습 모델을 적용하여 예지보전 체계를 고도화했습니다.
■ 다차원 데이터 기반의 공정 일관성 확보 및 품질 비용 혁신
MonPlant가 선제적으로 개입하여 공정의 일관성을 조율한 결과, 들쭉날쭉하던 데이터 편차를 극복하고 시스템 스스로 최적의 상태를 유지하는 자율 제어 환경이 완성되었습니다. 실시간 피드백 제어와 제로샷 예지보전 시스템이 통합 적용되면서 아래와 같은 가시적인 제조 혁신 성과를 달성했습니다.
- 전 공정 품질 데이터 확보: 5,284건
- 설비 품질 예측 정확도: 90.5% 확보
- 최종 품질 불량률 감축: 기존 대비 12% 감소
- 전사 품질 비용 절감: 기존 대비 20% 감소
이러한 지능형 양극재 팩토리 구축 사례는 일관된 고품질 생산을 통한 전기차 및 에너지저장시스템(ESS) 시장 진입 경쟁력을 높이는 것은 물론, MonPlant에 축적된 멀티모달 품질 데이터를 바탕으로 차세대 배터리 소재 조합을 빠르게 탐색하는 R&D 혁신의 든든한 기반이 될 것입니다.
