사진. GS칼텍스

 

GS칼텍스가 정유·석유화학 산업 공정 최적화 및 온실가스 배출 저감을 위한 AI 자율제조 플랫폼 구축에 나선다.

 

GS칼텍스는 산업부 국책과제인 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’의 일환으로 ‘AI 자율제조 플랫폼 구축’을 추진하고 있다고 밝혔다.

 

AI 자율제조는 AI 기술을 활용하여 로봇∙장비 등을 제조 공정에 결합시켜 생산의 고도화와 자율화를 구현하는 미래 첨단제조 환경을 의미한다. AI 자율제조의 장점으로는 소품종 대량 생산 체계에서 다품종 개인 맞춤형 생산체계로 최적화가 가능하며, 실시간 데이터를 기반으로 설비 상태를 모니터링하고 고장 가능성을 예측해 사전 유지 보수를 통해 생산성 향상을 꾀할 수 있다.

 

산업부는 AI 기반 국내 제조 산업 경쟁력 강화를 목표로 작년 5월 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하고, 작년 7월 ‘AI 자율제조 얼라이언스’를 출범한 바 있다. AI 자율제조 얼라이언스는 우리나라 12개 주력 산업 분과로 구성되며, GS칼텍스는 석유화학 산업 분과 앵커기업으로 선정되었다.

 

또한, GS칼텍스는 산업부가 공모한 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’ 국책과제에 ‘정유·석유화학 산업 공정 최적화 및 온실가스 배출 저감을 위한 AI 자율제조 플랫폼 구축’을 주제로 지원해 작년 9월 선정되었으며, 준비 과정을 거쳐 이번달부터 본격적으로 프로젝트에 착수했다.

 

이 국책과제는 GS칼텍스를 비롯해 한국생산기술연구원, 부산대학교, 경희대학교, 한양대학교, 전라남도, 여수시가 함께 진행하며, 산업부로부터 국비 80여 억원을 지원받았다. GS칼텍스는 AI 자율제조 플랫폼을 개발하고 실증하는 역할을 맡았으며, 이 AI 자율제조 플랫폼이 구축∙적용되면 공정 데이터를 실시간으로 분석해 전체 공정을 최적화함으로써 공정 운영 효율을 극대화하고 온실가스 배출도 저감할 수 있게 된다.

 

GS칼텍스는 2028년말까지 프로젝트를 추진하며, 이를 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 정유∙석유화학 각 공정별로 운전 데이터를 수집·분석해 이를 기반으로 단위 공정별 AI 최적화 모델을 개발하고, 2단계에서는 전 공정 통합 AI 자율제조 플랫폼을 구축해 여수공장에서 실증 및 고도화 작업을 진행할 예정이다.

 

정유·석유화학 공정은 실시간으로 방대한 데이터가 발생하며, 연속 공정으로 각 단위 공정이 복잡하게 상호 작용한다는 특징이 있다. 이러한 이유로 기존의 숙련된 작업자 중심의 대응 방식으로는 전 공정 최적화의 한계가 있었다. GS칼텍스는 각 공정의 실시간 데이터를 기반으로 주요 변수간 상관관계를 분석하고, 원재료 투입량, 제품 Spec 및 수율, 이산화탄소 배출량 등 최적 운전 전략을 도출하는 AI 모델을 개발할 계획이다.

 

또한, 주요 공정의 앞단에서 원재료를 가열하는 역할을 하는 가열로 설비의 내부 상태를 실시간으로 모니터링하기 위해 시범적으로 수소 생산 공정에 도입했던 디지털 스캔 모니터링 시스템을 다른 공정으로 확대하고, 확보된 데이터를 기반으로 가열로 최적 AI 모델을 구현할 예정이다. 기존에는 작업자가 가열로 내부 상태를 모니터링하고 판단하여 운전 조건을 조정하였지만, AI 모델이 실시간 데이터를 기반으로 최적의 운전 시스템을 설정하여 연료 사용량 뿐만 아니라 이산화탄소 배출량을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.