[공학저널 김하늬 기자] 최근 AI·디지털 트윈 기반 기술을 바탕으로 철강·제조 분야 공정을 최적화하려는 노력이 이어지고 있다.
한국산업지능화협회(이하 KOIIA, 회장 김도훈)는 지난 31일 철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM·디지털 트윈 융합 시스템 기술 개발 및 실증 과제를 추진한다고 밝혔다.
LLM·디지털 트윈 융합 시스템은 IoT와 PLC에서 수집되는 정형 데이터와 비전 시스템 및 현장 매뉴얼 등에서 수집되는 비정형 데이터를 통합해 LLM과 XAI 기술 연계 기반 품질 예측 및 공정 최적화 서비스 제공을 목표로 추진될 예정이다.
과제 컨소시엄은 주관기관 엠아이큐브솔루션과 공동연구기관인 한국산업지능화협회, 와이즈넛, 고등기술연구원, 성균관대학교산학협력단이며, 동국제강이 수요기관 및 공동연구기관으로 참여했다.
컨소시엄은 디지털 트윈 구현으로 철강 제조 공정의 핵심인 가열, 압연, 냉각QTB 등 제품 생산에 영향을 미치는 주요 공정 데이터를 실시간으로 확보하고, 동시에 제조 현장 내 핵심 공정 지식 추출, LLM 기술을 활용한 가이던스 및 리포팅 생성·배포를 통해, 공정 최적화를 실현하고 제조 현장 근무자의 의사결정을 지원하는 것을 목표하고 있다.
이에 철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM·디지털트윈 융합 시스템 기술 개발 및 실증 과제는 한국산업기술기획평가원의 지원으로 33개월 동안 개발 예정이다.
한국산업지능화협회 연구책임자 김진호 과장은 “해당 과제 추진은 국내 제조업의 인공지능 적용 및 기능, 활용 방안 사례를 제시하고 제조 현장의 노하우 집약도가 높은 철강산업 제조 공정 최적화에 기여할 수 있다”며 “제조 현장의 고숙련자 노하우를 LLM 학습 데이터로 구축하고 활용을 제안함에 의미가 크고, 나아가 제조업 기피 현상에 따른 산업과 기업 내 노하우 소멸을 막는 데에도 기여할 것으로 판단된다”고 말했다.
