LG CNS “배터리도 AI가 운영”… 자율형 공장으로 제조 혁신 가속

LG CNS가 인공지능(AI) 기술을 배터리 제조 및 연구개발(R&D) 전 과정에 이식하며 ‘자율형 공장(Autonomous Factory)’ 시대를 앞당기고 있다. 전기차 시장의 일시적 수요 정체(캐즘)를 극복할 핵심 열쇠로 제조 지능화를 통한 수율(양품률) 극대화와 R&D 효율성을 내세웠다.

강병준 LG CNS 단장은 11일 서울 코엑스에서 열린 ‘더 배터리 컨퍼런스 2026’에서 산업의 경쟁력이 과거 ‘양적 팽창’에서 현재 ‘질적 성장’으로 변곡점을 맞이했다고 진단했다.

강 단장은 2020년대 초반 60%를 상회하던 전기차 시장 성장률이 최근 20%대로 둔화하면서 배터리 업계의 우선순위가 바뀌었다고 설명했다. 과거에는 공장을 빠르게 짓고 생산량을 확보하는 것이 중요했다면, 이제는 생산 효율성을 높이는 수율 관리와 제품 신뢰성이 기업의 생존을 결정짓는 핵심 요소가 됐다는 분석이다.

이에 따라 LG CNS는 단순히 사람이 설비를 제어하는 단계를 넘어 AI가 스스로 상황을 인지하고 최적의 의사결정을 내리는 자율형 공장으로의 진화를 추진 중이다. 이는 데이터 수집 및 시각화(1단계), AI 기반 분석 및 예지 보전(2단계)을 거쳐 최종적으로 AI가 주도적으로 공정을 운영하는 3단계 모델로 완성된다.

R&D 현장에서도 AI 도입을 통한 혁신이 가속화되고 있다. 대표적인 사례가 배터리 성능 검증 기기인 ‘사이클러(Cycler)’와 AI의 결합이다.

기존에는 연구원이 수작업으로 데이터를 취합하고 엑셀로 분석해 실험 레시피를 수정했지만, 이제는 AI가 실시간으로 수집된 데이터를 학습해 최적의 조합을 추천한다. 강 단장은 “AI가 과거 실험 결과와 기술 문서를 학습해 유의미한 레시피를 제안함으로써 연구원 개개인의 숙련도 차이를 줄이고 개발 속도를 높일 수 있다”고 강조했다.


또 LG CNS는 과거의 실험 데이터와 방대한 기술 문서를 자연어로 검색하고 분석할 수 있는 거대언어모델(LLM) 플랫폼도 구축했다.

연구원이 ‘특정 조건에서 배터리 용량 변화를 확인해줘’라고 질문하면, AI가 관련 데이터르 찾아 답변하고 필요한 실험 환경을 제안하는 방식이다. 이를 통해 불필요한 반복 실험을 줄이고 연구 효율을 극대화한다는 전략이다.

강 단장은 “궁극적으로는 사람이 개입하지 않는 ‘다크 팩토리(Dark Factory)’를 지향하며, 물리적인 행위까지 AI가 수행하는 ‘피지컬 AI’ 시대의 준비를 마쳐야 한다”며 LG에너지솔루션 등 협력사와 함께 글로벌 제조 현장의 지능화를 지속적으로 선도해 나가겠다고 밝혔다.