국내 대표 ‘중후장대’ 기업들 AI로 경쟁력 높인다

전 산업군에 걸쳐 AX(AI Transformation, 인공지능 전환) 바람이 거세다. 특히 올해 들어 세계적으로 철강, 석유, 정유 등 중후장대 기업들이 AI 도입을 통해 디지털 전환에 주력하는 분위기가 곳곳서 감지되고 있다. 실제 중후장대 기업들의 AX 움직임은 올해 초 ‘CES 2024’에서도 주목받은 바 있다.

AI와 만나 업무 및 생산 효율성을 높이고 현장 안전을 강화하는 등 AX에 속도를 올리는 중후장대 기업 사례를 분야별로 살펴본다.

국내 대표 철강사들이 최근 AI로 업무 시스템을 자동화하고 생성형AI를 적용해 사내 정보 체계를 디지털화하는 등 경쟁력 강화에 한창이다.

포스코는 철강 연속공정의 특성을 반영해 딥러닝 AI 기술이 적용된 스마트 용광로를 가동하고 있다. 이를 통해 연료 및 원료 성분과 용광로 상태를 체크하고 조업 결과까지 예측해 최적의 조건을 자동으로 제어한다. 포스코는 스마트 용광로를 통해 생산량을 약 240톤 늘렸으며 각 공정마다 AI 시스템을 접목해 중간에 발생할 수 있는 손실을 줄이는 효과를 보고 있다.

지난 5월 현대제철은 내부에 축적된 지식정보를 효과적으로 다룰 수 있는 사내 지식정보 플랫폼 ‘HIP(Hyundai-steel Intelligence Platform)’를 론칭했다. 이는 제철-제강 분야 내에서 LLM을 활용한 첫 AI 플랫폼 사례로 △지식정보 체계 구축 △사내 문서 검색 효율화 △경영지원 챗봇 등의 기능을 탑재하고 있다. 흩어져 있던 철강 분야 지식 노하우를 AI 기술을 통해 집대성한 것이다.

현대제철은 이 같은 데이터 혁신을 통한 업무 효율화를 위해 AI 및 보안 전문 데이터 인텔리전스 기업 ‘에스투더블유(이하 S2W)’와 손잡았다. HIP는 S2W의 기업 맞춤 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’를 활용해 운영된다. S2W는 난해하고 복잡한 비정형 데이터 처리 기술을 바탕으로 제철-제강 분야의 언어를 이해하는 HIP를 구축했다. 이는 RAG(검색-증강-생성)에 고도의 보안 기술이 결합된 구조로 정확도는 물론 높은 안전성까지 갖춘 것이 특징이다. 이를 통해 현대제철은 기업 내부 데이터 체계를 디지털화 함으로써 업무 효율을 한층 강화, 기업 경쟁력을 제고할 것으로 기대된다.

주요 화학 기업들도 AI 솔루션 도입으로 디지털 전환에 적극 나서고 있다. LG화학은 지난 3월 국내 기업 최초로 전 임직원을 대상으로 하는 AI 분석 솔루션 ‘CDS 플랫폼’을 오픈했다. CDS 플랫폼은 코딩이나 분석 관련 전문 역량이 없는 임직원도 자신이 보유한 업무 지식과 데이터를 활용해 인사이트를 발굴할 수 있도록 해준다. 이를 통해 RO멤브레인(역삼투막) 생산 공정의 최적화 조건을 도출하고 고객들이 선호하는 최상위 등급의 염제거율을 갖춘 제품 생산 비율을 4배 이상 증가, 배터리 분리막 제품의 품질 개선점을 이틀 만에 발견하는 등의 가시적인 효과를 보고 있다.

롯데케미칼은 최근 기초소재사업과 첨단소재사업 특성에 맞춘 별도의 AI 조직을 구성했으며 각각 AI솔루션팀과 AI 추진사무국을 새롭게 만들었다. 또한, 기초 화학물질 제조기업 한화솔루션은 국내 최초 클라우드 환경 기반의 R&D 전문 검색 플랫폼 ‘AI 테크 센싱 플랫폼(AI TSP)’를 활용해 연구개발 역량을 강화했다.

정유산업도 AI 도입을 통해 차세대 시스템 마련을 꾀하고 있다. GS칼텍스는 올 상반기에 여수 공장 정기 보수 작업(TA)을 완료했다. 사람이 직접 해야 했던 위험한 일을 AI와 로봇으로 대체하며 공장 효율성과 안정성을 강화한 케이스다.

GS칼텍스는 2019년부터 디지털 전환을 추진하며 여수 공장에 운전 자동화 시스템을 확보하고 50여개의 AI와 머신러닝 프로젝트를 진행한 바 있다. 이를 통해 150억원 이상에 달하는 수익성 개선 및 비용 절감 효과를 이뤘다. 또, 제품 생산 계획에 AI와 대시보드 등 디지털 기술을 접목해 관련 업무 시간을 30% 줄였다.

에쓰오일 또한 정제 시설과 마케팅, 사무 업무 전반에 걸쳐 디지털 전환을 추진하고 있다. 최근에는 AI를 활용해 구매시스템 구축을 완료했으며, 공장에서 운영 중인 기존 시스템을 통합 관리하는 S-IMOMS 프로젝트도 실행 중이다. 해당 시스템 구축이 완료되면 AI와 빅데이터를 통해 생산과정을 한눈에 파악하는 등 운영 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

손봉석 기자 paulsohn@kyunghyang.com