[프라임경제] 최근 제조업의 AI 혁신을 가속하는 각종 신기술이 발전하면서 글로벌 스마트 제조 생산 경쟁이 심화되고 있다. 국내 제조업계 역시 대규모 언어모델을 적용해 생산성을 향상하고 제조 품질을 높이는 기술의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있다.
그러나 실제 공정에서 유의미한 산업 데이터‧현장 지식 데이터, 노하우를 디지털화‧자산화하는 과정 등이 녹록지 않은 것이 현실이다.
18일 인공지능(AI) 전문 기업 와이즈넛(대표 강용성)이 산업통상자원부 주관 전자부품산업 기술개발사업 중 한국산업기술평가관리원에서 추진하는 '철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM‧디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증' 과제의 1차년도 개발을 추진한다.
오는 2026년까지 총 3개년간 진행되는 본 연구는 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM‧디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼 개발을 목표한다.
본 과제 컨소시엄은 엠아이큐브솔루션의 주관하에 △와이즈넛 △고등기술연구원 △성균관대학교 산학협력단의 공동연구로 진행된다. 이후 동국제강이 수요기관‧공동연구기관으로서 실증에 참여한다.
와이즈넛은 이번 과제에서 자체 개발한 RAG(검색 증강 생성)플랫폼을 기반으로 공정 과정에서 발생하는 각종 멀티모달 데이터를 기반으로 공정 지식베이스를 구축하고, 공정 매뉴얼 등 고숙련자의 철강 공정 지식과 노하우를 데이터화시켜 공정 지원 가이드라인과 분석 리포트를 생성‧배포할 계획이다.
강용성 대표는 "제조 환경이 전문 인력의 고령화와 고숙련자 감소로 지식과 노하우 소멸‧90% 데이터가 활용되지 못한 다크데이터로 존재하는 등 AI 기술이 적용되기 어려운 환경"이라며 "이번 사업을 통해 철강 제조 산업 특화 LLM과 RAG 개발을 선도하고 특정 산업에 국한되어 있었던 LLM과 생성 AI 활용 산업을 적극 확대하겠다"고 말했다.
이어 "제조 산업의 인공지능 기술 접근성을 확대하기 위해 적극 노력할 것"이라고 강조했다.
