AI 기반 Predictive Maintenance와 자동 보정 공정 연계 사례
1. 서론 - 정지 전에 고장 징후를 알고, 공정은 스스로 복구하는 구조로 진화한다.
전고체 배터리(All-Solid-State Battery, ASSB)는 고체 전해질을 활용한 고안전성·고전압·고에너지 전지로 급격히 상용화되고 있으며, 이에 따라 정밀 제조 공정의 유지보수(maintenance)가 수율과 직결되는 핵심 과제가 되고 있다. 그러나 고체 전해질의 밀봉성, 고압 성형, 습도 민감성 등으로 인해 공정 중단이나 장비 고장은 즉시 불량률 증가, 품질 하락, 원가 상승으로 이어진다.
기존 예방 정비(preventive maintenance)는 사전에 일정을 설정해 장비를 점검하지만, 불필요한 정지 시간 또는 예측 실패의 문제가 존재했다. 이에 대응하는 개념이 바로 Predictive Maintenance(예지보전)이다.
이는 실시간 센서 데이터를 기반으로 AI가 고장 징후를 조기 탐지하며, 고장이 발생하기 전에 스스로 공정을 보정 또는 경고해 생산성을 유지할 수 있는 시스템이다.
본 보고서에서는 전고체 셀 제조 공정에 AI 기반 예지보전을 적용하고, 자동 보정 제어(Autonomous Calibration) 시스템과 연동하여 실제 생산성과 품질에 어떤 영향을 미치는지 분석한 실험 결과를 정리하였다.
2. 시스템 구성 및 적용 대상 공정
표 1. Predictive Maintenance 시스템 구성요소
| 센서 네트워크 | 온도, 압력, 진동, 전류, 점도 등 공정/설비 변수 실시간 수집 |
| AI 예측 엔진 | 이상 징후 분석, 패턴 인식, 잔여 수명 예측 |
| 자동 보정 인터페이스 | 보정 명령 전달, 공정 변수 재설정 |
| HMI 경고 시스템 | 작업자 알림, 의사결정 지원 |
✅ 센서–AI–제어–피드백까지 연결된 폐루프 구조가 핵심
적용 대상 공정
- 슬러리 믹서 (모터 과열, 점도 이상 감지)
- 도포 장비 (도막 두께 편차 감지, 유량 보정)
- 프레스 성형기 (압력 이상, 균일도 저하)
- 열처리기 (열 구배, 습도 이상 감지)
3. 고장 징후 예측 정확도 실험
실험 방법
- 데이터: 과거 6개월간 설비 로그 + 실시간 센서 데이터 58,000건
- 학습 모델: XGBoost (점도·압력), LSTM (온도·진동 시계열)
- 검증: 실제 발생 고장과 AI 예측 간 비교
표 2. AI 고장 예측 정확도 비교
| 슬러리 점도 이상 | XGBoost | 93.6% | 91.2% | 94.1% |
| 프레스 압력 불균형 | XGBoost | 91.3% | 89.0% | 90.5% |
| 열처리기 온도 센서 이상 | LSTM | 94.8% | 95.6% | 93.4% |
| 도포기 유량 이상 | XGBoost | 92.1% | 88.3% | 91.7% |
☑️ AI 기반 예지보전 시스템은 대부분의 주요 고장에 대해 90% 이상의 탐지 정확도를 보임
4. 자동 보정 연동 속도 및 정밀도 평가
고장 징후 탐지 이후 AI가 자동으로 적절한 공정 변수로 보정 명령을 내리는 시간과 결과의 정밀도를 측정하였다.
표 3. 고장 감지 → 보정 완료까지 소요 시간 및 효과
| 점도 이상 (슬러리) | 0.8초 | 3.2초 | 9.6초 | ±1.4% |
| 압력 이상 (프레스) | 1.0초 | 3.5초 | 11.2초 | ±2.1% |
| 열처리 온도 편차 | 0.5초 | 2.8초 | 6.7초 | ±1.1% |
| 도포 속도 불안정 | 0.7초 | 3.0초 | 8.1초 | ±1.6% |
✅ 감지~보정까지 전체 시간은 평균 10초 내외 → 실시간 품질 제어 가능
5. 셀 품질 및 수율 변화
AI 기반 예지보전 + 자동 보정 시스템을 운영하기 전후로 품질과 수율을 비교했다.
표 4. 시스템 도입 전후 수율 및 품질 개선
| 전극 두께 편차 (±μm) | ±9.8 | ±3.4 | -65.3 |
| 프레스 압력 균일도 (σ) | 5.1 | 2.2 | -56.9 |
| 평균 셀 수율 (%) | 89.6 | 95.8 | +6.2 |
| 폐기 셀 비율 (%) | 8.3 | 2.6 | -68.6 |
📈 예지보전 시스템은 고장 전 대응 → 품질 안정화 → 수율 개선이라는 선순환 구조 실현
6. 다운타임 감소 및 설비 활용률 변화
AI가 이상 징후를 조기에 인지하고 보정함으로써, 설비의 불필요한 정지 시간(downtime)을 최소화할 수 있다.
표 5. 다운타임 및 설비 가동률 변화
| 월평균 다운타임(분) | 410 | 135 | -67.1% |
| 설비 가동률 (%) | 82.5 | 94.2 | +11.7% |
| 고장 후 수리 소요 시간 | 평균 42분 | 평균 12분 | -71.4% |
✅ 전체 설비 효율 10% 이상 향상, 라인 생산성 상승 및 운영비 절감에 기여
7. 경제성 분석 (ROI 평가)
표 6. 예지보전 시스템 투자 대비 연간 효과 (1GWh 기준)
| 시스템 도입비 (AI+센서+연동 장비) | 약 340,000 USD |
| 연간 재공정 절감 비용 | 약 240,000 USD |
| 연간 품질 개선으로 인한 절감액 | 약 180,000 USD |
| 설비 운영비 절감(전기+정비) | 약 75,000 USD |
| ROI (회수 기간) | 약 1.2년 내 회수 가능 |
8. 결론 및 전략적 시사점
본 실험 결과를 통해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다.
- AI 기반 예지보전(Predictive Maintenance)은 전고체 셀 공정에서 발생 가능한 슬러리, 도포, 프레스, 열처리 등 주요 고장 요소를 90% 이상 정확도로 탐지할 수 있다.
- 자동 보정 제어 시스템과 연동할 경우, 고장 감지 후 평균 10초 이내에 공정 변수의 안정화를 완료할 수 있다.
- 도입 후 셀 수율은 약 6.2%p 상승, 폐기 셀 비율은 68% 이상 감소하였고, 설비 가동률은 94% 이상 유지되었다.
- 월간 다운타임은 67% 이상 감소하였으며, 생산성 개선뿐 아니라 품질 일관성 확보에 기여하였다.
- 투자 대비 회수 기간은 1.2년 이내로, 고정비 절감형 자동화 전략으로 매우 유효한 선택이다.