한국에머슨 “배터리 공정 자율운전 시대… 통합 데이터·디지털 트윈이 핵심”

배터리 산업에서 인공지능(AI) 기반 공정 자동화를 실현하기 위해서는 분산된 데이터를 통합하는 기반 구축이 선행돼야 한다는 지적이 나왔다.

이성흔 한국에머슨 책임은 11일 서울 코엑스에서 열린 ‘더 배터리 컨퍼런스 2026’에서 ‘배터리 산업 자동화 과제와 AI 역할’을 주제로 발표하며 “현재 공정 자동화에서 AI를 적용하기 어려운 가장 큰 이유는 데이터가 사일로 형태로 흩어져 있기 때문”이라고 말했다.

이 책임은 배터리 산업 현장에서 데이터가 체계적으로 수집·통합되지 않는 구조가 AI 도입의 주요 장애물이라고 설명했다. 기업마다 서로 다른 제어 시스템을 사용하고 일부 소재 기업에서는 수작업 공정이 많아 데이터가 제대로 모이지 않는 경우가 많다는 것이다.

그는 이러한 문제 해결을 위해 데이터 패브릭과 데이터 레이크 기반의 통합 구조를 제시했다. 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 활용해 공장 데이터를 한곳에 모으고 분석 가능한 형태로 구조화해야 AI 활용이 가능하다는 설명이다.

AI 기반 공정 자동화는 궁극적으로 사람이 개입하지 않아도 공장이 스스로 운영되는 ‘자율형 공장(Autonomous Factory)’ 단계로 발전할 것으로 전망됐다. 공정에서 문제가 발생했을 때 운영자가 질문하면 시스템이 해결 방안을 제시하는 챗GPT 형태의 지원 시스템도 활용될 수 있다고 제시했다.

이 책임은 또 “AI 구현을 위해서는 센서·계측기에서 생성되는 물리 데이터와 공정 운영 경험 등 OT(Operational Technology) 데이터 축적이 필수”라며 “이러한 데이터가 축적돼야 공정 모델링과 머신러닝 기반 분석이 가능하다”고 말했다.

배터리 산업 특성상 파일럿 단계와 양산 단계 간 공정 규모 차이로 인해 불량률 문제가 발생할 수 있는 만큼, 디지털 트윈과 공정 모델링 기술을 활용해 생산성을 사전에 검증하는 것도 중요하다고 강조했다.

이 책임은 “클라우드 기반 데이터 플랫폼을 활용하면 여러 국가의 공장 데이터를 통합 관리하고 생산 효율을 비교할 수 있다”며 “센서 데이터를 기반으로 공정을 분석해 운영 효율을 높일 수 있다”고 말했다.