GS칼텍스, 에너지 산업에 AI 자율제조 플랫폼 구축

산업부 국책과제 일환…2028년 말까지 추진

GS칼텍스 여수공장 전경. ⓒ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 13일 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 지난해 5월 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하고, 작년 7월 ‘AI 자율제조 얼라이언스’를 출범한 바 있다. GS칼텍스는 산업부가 공모한 국책 과제에 ‘정유·석유화학 산업 공정 최적화 및 온실가스 배출 저감’을 주제로 지원해 지난해 9월 선정됐다.

GS칼텍스 AI 적용 현황 및 추진 계획. ⓒGS칼텍스

GS칼텍스는 이달 2028년 말까지 두 단계에 걸쳐 추진한다. 1단계에서는 정유‧석유화학 산업의 단위 공정별 데이터를 수집해 AI 최적화 모델을 개발하하고, 2단계에서는 전 공정 통합 AI 자율제조 플랫폼을 구축해 여수공장에서 실증 및 고도화 작업을 진행할 예정이다.

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. 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.

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 설비 내부 상태를 모니터링하고 판단해 운전 조건을 조정했지만, 플랫폼이 구축되면 AI모델이 실시간 데이터를 바탕으로 최적의 운전 시스템을 설정하게 된다.

GS칼텍스 관계자는 “이번 플랫폼 구축을 추진하며 디지털 전환에 더 박차를 가하게 됐다”며 “지속 가능하고 수익성 있는 성장을 위해 노력할 것”이라고 밝혔다.