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“잘하려면 직접 써봐야”… AI로 업무 효율 높이는 재계

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주요 대기업이 사내 업무 효율성을 높이기 위해 인공지능(AI)을 활용 및 도입을 가속화한다. AI의 실제 활용도를 높여 제품과 서비스 품질을 향상시키고 고객 경험을 혁신하는 노력의 일환이다. AI 도입은 삼성, SK, LG 등이 다양한 산업에서 경쟁 우위를 유지할 수 있는 비즈니스 혁신으로 자리 잡을 전망이다.

삼성 가우스 소개 이미지 / 삼성전자
삼성 가우스 소개 이미지 / 삼성전자

삼성전자는 AI 기반 분석 플랫폼인 가우스를 제조와 품질 관리, 연구개발(R&D) 등 전사적으로 활용하고 있다. 

가전·스마트폰 사업을 담당하는 DX부문은 자체 개발한 생성형 AI에 기반한 ‘가우스 포털’을 도입해 메일 작성, 문서 요약, 번역 등 업무 보조 용도로 사용 중이다. 반도체 사업을 담당하는 DS 부문은 생성형 AI 기반 ‘DS 어시스턴트’를 도입했다. 시장·회사 분석, 번역, 코드 생성, 문서 생성 등 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화한다. 

삼성전자는 또 국내외 전 사업장에 전사적자원관리(ERP) 시스템을 차세대 ‘N-ERP’로 교체했다. N-ERP는 AI 기반으로 경영정보 공유와 효율적 업무처리를 돕는 차세대 전사자원관리(ERP) 시스템이다.

SK이노베이션과 지역 AI기업 딥아이(DEEP AI)가 세계 최초로 개발한 ‘AI 비파괴검사(IRIS) 자동 평가 설루션’으로 열교환기 결함 검사를 하고 있다. / SK이노베이션
SK이노베이션과 지역 AI기업 딥아이(DEEP AI)가 세계 최초로 개발한 ‘AI 비파괴검사(IRIS) 자동 평가 설루션’으로 열교환기 결함 검사를 하고 있다. / SK이노베이션

SK이노베이션은 최근 울산 현지 AI 기업인 딥아이(DEEP AI)의 기술을 활용한 지역 상생 디지털전환(DT) 기술인 ‘AI 비파괴검사(IRIS) 자동 평가 솔루션’을 선보였다.

1년 365일 가동되는 정유·석유화학 공정은 안전 운전을 위해 주기적으로 검사를 진행하고 엔지니어가 정비 여부를 판단한다. 초음파를 이용해 결함을 찾는 비파괴 검사는 이같은 열교환기 결함 검사에 사용된다.

정유·석유화학 공정에서 제품 생산 시 온도 조절에 쓰이는 열교환기는 SK 울산CLX에 약 7000기, 울산 석유화학산업단지 내 약 3만기가 있다. 기존 검사 방식은 초음파를 이용해 촬영 후 전문가가 육안으로 결함을 확인하는 방식으로 한계가 있었다. 

SK이노베이션과 딥아이가 함께 개발한 AI IRIS기술은 초음파로 촬영한 후 축적된 데이터를 활용해 AI가 결함을 찾아내는 방식이다. 정확도가 95% 이상이다. 검사에 소요되는 시간도 90% 이상 단축 가능하다. SK 울산CLX는 현장 실증을 거쳐 SK 울산CLX에 전면 적용한 후 울산 정유·석유화학 단지로 확대하는 등 사업화를 추진한다.

SK하이닉스가 투자한 산업용 AI 기업인 가우스랩스는 8월 AI 기반 가상 계측 솔루션 ‘파놉테스(Panoptes) VM(Virtual Metrology)’의 2.0 버전을 출시했다. 이 솔루션을 적용하면 물리적인 전수 계측 없이도 모든 제품의 공정 결과값을 예측할 수 있어 시간과 자원을 줄일 수 있다.

SK하이닉스는 성능이 개선된 이번 솔루션을 식각 공정까지 확대 적용하기로 했다. 이를 위해 가우스랩스는 ‘멀티 스텝 모델링(Multi-step Modeling)’ 기능을 이번 솔루션에 추가했다. 이는 예측하고자 하는 공정과 앞서 진행된 공정의 데이터를 함께 활용해 모델링을 할 수 있는 기능으로 이전 공정의 영향을 많이 받는 식각 공정에 이 기능을 활용하면 가상 계측의 정확도를 높일 수 있다.

챗엑사원(ChatEXAONE)의 지시문(Prompt) 추천 기능 / LG
챗엑사원(ChatEXAONE)의 지시문(Prompt) 추천 기능 / LG

LG AI연구원은 8월 7일 최신 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE) 3.0’을 오픈소스로 공개했다. 임직원을 대상으로 ‘엑사원 3.0’을 기반으로 만든 생성형 AI 서비스인 ‘챗엑사원 (ChatEXAONE)’ 베타 버전도 공개했다.

LG 계열사들은 각 사가 보유한 데이터로 ‘엑사원 3.0’을 최적화한다. 사업과 제품, 서비스 특성에 맞게 이를 적용할 계획이다.

LG AI연구원 관계자는 “생성형 AI는 입력하는 지시문 즉, 질문을 어떻게 하는지에 따라 다른 결과물을 생성한다”며 “관심 직무와 업무 특성에 맞는 질문, AI가 답변한 결과에 이어서 입력할 수 있는 질문 등을 추천해주는 기능도 개발해 적용함으로써 생성형 AI 이용에 익숙하지 않은 임직원들도 편하게 활용할 수 있게 했다”고 말했다.

LG화학은 사업 특성상 재료의 마진율이 변화하는 부분이 많아 생성형 AI를 ‘원재료 가격 예측’에 접목할 계획이다. LG디스플레이의 생성형 AI는 AI 시스템에 제품 품질과 관련된 질문을 입력하면 축적된 사내 특화 지식을 분석해 최적의 답변을 제시한다. LG에너지솔루션은 업무 전반에 생성형 AI 기술을 도입하는 ‘AI 통합 플랫폼’을 구축하고 있다.

LG이노텍은 또 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 RF-SiP(무선 주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입했다.

LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습했다. 이를 기반으로 반도체 기판 원자재의 구성 요소 및 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해 내고 원자재 로트 별 품질 편차를 시각화해 보여준다. 

이광영 기자 gwang0e@chosunbiz.com

IT조선
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