여의도 2배 정유공장, 사람 대신 AI가 관리

GS칼텍스 'AI 팩토리' 가보니
여수 600만㎡ 공장에 AI 도입
탄소배출량 1만톤이상 줄이고
고부가 생산 10% 향상 청사진
정부, AI팩토리 500곳 목표
"제조업 넘어 모든 산업 확산"

GS칼텍스의 가열로 디지털 스캔 모니터링 시스템은 주요 공정의 앞단에서 원재료를 가열하는 역할을 하는 가열로 설비의 내부 상태를 실시간으로 모니터링한다. 기존에는 작업자가 가열로 내부 상태를 모니터링하고 판단해 운전 조건을 조정했지만, 디지털 스캔 모니터링 시스템으로 수집된 실시간 데이터를 기반으로 AI 모델은 최적의 운전 시스템을 설정한다. GS칼텍스

전남 여수에 있는 600만㎡ 넓이(여의도 면적의 2배)의 'GS칼텍스 여수 공장'. 이곳에서는 인공지능(AI)을 다루는 엔지니어들이 쉴 새 없이 공장 전체를 모니터링하고 있다. 총 80만개 설비에 연결된 20만개 센서가 보내오는 각종 데이터를 AI를 활용해 총체적으로 관리하고 있는 것이다. 특히 정유공정과 석유화학공정 모두 AI의 예측이 당초 목표였던 70%를 훌쩍 넘어섰다. 특히 플라스틱 원료를 생산하는 폴리머 공정에서는 AI가 이상 징후를 84.6%까지 찾아냈다.

9일 GS칼텍스에 따르면 GS칼텍스 여수 공장은 지난해 10월 8대1의 경쟁률을 뚫고 'AI 자율제조 선도 프로젝트'에 선정돼 대한민국 대표급 'AI팩토리'로 거듭날 채비를 하고 있다. 2028년까지 5년간 진행되는 프로젝트는 이제 막 걸음을 뗀 상태지만 당초 목표치를 크게 웃돌고 있다.

프로세스는 이렇다. 80만개 설비와 20만개 센서에서 초 단위로 발신하는 데이터는 1분마다 데이터 호수인 '데이터 레이크'에 자동 저장된다. "기존 공정제어가 수학적 시뮬레이션 중심의 프로그램에 의존했다면, GS칼텍스에서는 머신러닝 운영 관리(MLOps) 체계를 구축해 실험실과 현장 데이터를 연계하고, AI 모델 학습 품질을 높이고 있다"는 것이 회사 측 설명이다.

현재 GS칼텍스는 AI 종합플랫폼(OOP·Operation Optimization Platform) 구축을 준비하고 있다. OOP는 설비의 성능 저하와 이상 상황, 효율 감소를 실시간으로 감지하고 즉각적으로 최적화된 결과물을 공정에 실시간 반영하는 이른바 AI 자동화다. 공정 운영자인 사람보다 먼저 AI가 의사 결정을 하는 셈이다.

강재민 GS칼텍스 디지털혁신팀장은 "중간에 사람의 의사 결정이 들어갈 여지는 있지만, 그 결정이 AI가 판단한 최적값 대비 얼마나 불리한지를 판단할 수 있게 매출 등 성과평가지표(KPI)를 실시간으로 보여주게 된다"면서 "AI는 촉매 반응 등 기존에 수학적 시뮬레이션이 다루지 못했던 비선형 반응 공정까지 최적화할 수 있기 때문에 생산성 향상에 크게 도움이 될 것"이라고 설명했다.

GS칼텍스는 100% AI팩토리로 전환이 완료될 경우 AI 예측 정확도가 95%에 이를 것으로 예상한다. 이를 통해 연간 탄소배출량을 1만t 이상 줄이고, 고부가가치 제품 생산을 10% 이상 높인다는 것이 목표다.

올해는 제조 공정에 AI를 도입하기 위한 정책이 본격적으로 현장에 적용되기 시작한 첫해다.

지난해 10월 산업통상부가 모집한 26개 선도 프로젝트는 213개 기업이 몰릴 정도로 높은 관심을 받았다. GS칼텍스 역시 당시 선도 프로젝트에 선정된 기업이다.

산업부는 이재명 대통령의 AI 3대 강국 공약에 발맞춰 AI가 적용되는 산업 제조 현장의 수를 2030년까지 500곳으로 늘려간다는 계획이다.

[여수 유준호 기자]