AI 기술로 리튬이온 배터리 생산 혁신! 불량률 감소와 생산성 향상
AI, 리튬이온 배터리 생산의 새로운 가능성을 열다
국내 연구진이 리튬이온 배터리 양극재 생산 공정에 인공지능(AI) 기술을 성공적으로 적용하여 불량률을 획기적으로 낮추고 생산 수율을 향상시키는 데 성공했습니다. 이 기술은 연간 20억 원 이상의 생산 비용 절감 효과를 가져올 것으로 기대됩니다.
울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정임두 교수(인공지능대학원 겸직)팀과 포항산업과학연구원(RIST) 유기성 수석팀의 공동 연구 결과, NCM 전구체 불량률 감소에 AI 기술이 핵심적인 역할을 수행했습니다. NCM 전구체는 리튬이온 배터리 양극재의 핵심 원료로, 품질에 따라 배터리의 성능과 수명이 크게 좌우됩니다.
NCM 전구체 불량률 감소, AI 기술의 비결은?
기존의 NCM 전구체 생산 방식은 주로 경험과 숙련된 작업자의 판단에 의존하여 진행되었습니다. 이로 인해 발생하는 불량은 생산 비용 증가와 생산 효율 저하의 주요 원인이었습니다. 연구진은 AI 기술을 활용하여 생산 과정의 데이터를 분석하고, 불량 발생 가능성이 높은 부분을 예측하여 실시간으로 공정을 제어하는 시스템을 개발했습니다.
특히, AI 모델은 전구체 제조 과정에서 발생하는 다양한 변수(온도, 습도, 원료 배합 비율 등)와 불량 간의 상관관계를 학습하여 불량 예측 정확도를 높였습니다. 또한, AI는 불량 발생 원인을 실시간으로 진단하고, 공정 변수를 최적화하여 불량 발생을 예방하는 기능을 수행합니다.
기대 효과 및 향후 연구 방향
이번 연구를 통해 개발된 AI 기반 생산 제어 시스템은 리튬이온 배터리 생산 비용 절감뿐만 아니라, 배터리 품질 향상에도 기여할 것으로 기대됩니다. 또한, AI 기술을 활용하여 생산 공정을 자동화하고 효율성을 높이는 데에도 도움이 될 것입니다.
연구진은 앞으로 AI 모델의 학습 데이터를 확대하고, 다양한 전구체 제조 공정에 AI 기술을 적용하여 불량률 감소 효과를 더욱 극대화할 계획입니다. 또한, AI 기반 생산 제어 시스템을 상용화하여 국내 배터리 산업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있도록 노력할 것입니다.
이번 연구는 AI 기술이 제조업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있다는 것을 보여주는 대표적인 사례입니다. 앞으로 AI 기술은 더욱 다양한 산업 분야에서 활용되어 생산성 향상과 비용 절감에 기여할 것으로 기대됩니다.
