KG스틸, 국산 AI로 설비 복구시간 30% 단축

KG스틸 당진공장이 SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2’를 설비 오류 대응에 적용해 비가동 해결 시간을 평균 약 30% 줄였다. 6880억 개 매개변수를 갖춘 A.X K2는 한국어와 추론 능력에 특화된 초거대 언어 모델이다. 양사는 지난 6월 업무협약을 맺고 현장 데이터를 학습시키며 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다.

냉간 압연과 아연도금·색상 도정은 공정이 연속돼 일부 설비만 멈춰도 전체 생산성이 낮아질 수 있다. 기존에는 작업자가 개인용 컴퓨터와 네트워크, 내부 결재 문서에 흩어진 조치 기록을 직접 찾고 기억에 의존해야 했다. A.X K2 기반 에이전트는 자연어로 입력된 문제를 과거 유사 사례와 실시간 대조하고, 이상 가능성이 있는 부품과 우선순위별 점검 절차를 제시한다. 영어·독일어·일본어 용어를 한국식으로 발음하는 현장 대화에도 한국어 특화 성능을 활용한다.

현재 실증은 데이터 양을 늘리기보다 검증된 데이터셋으로 사실과 다른 답변을 최소화하는 데 초점을 두고 있다. 정확도를 확보한 뒤에는 숙련 기술자의 경험과 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화할 계획이다. 검증되지 않은 자료를 한꺼번에 학습하면 오류 원인을 찾기 어렵고 처음부터 학습을 다시 해야 할 수 있어, 숙련자의 암묵지 반영은 정확도 검증 이후 단계적으로 진행한다.

KG스틸은 실증이 끝나는 오는 10월 정식 도입 여부와 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 실시간 제조 데이터 처리와 보안을 고려해 자체 서버에 경량 모델을 설치하는 온프레미스 방식을 중심으로 검토하되, 사내 그룹웨어에는 클라우드를 활용한다. 직원들이 꺼리는 업무부터 순차적으로 에이전트화해 인력 대체에 대한 거부감을 낮추고, 향후 설비 오류 대응을 넘어 자율 제조와 다이 공정의 피지컬 AI 운영을 연결하는 통합 제어에도 적용할 구상이다.