최근, 권위 있는 매체인 경제관찰보(经济观察报)가 주최한 '2025 혁신 서밋(Innovation Summit)'이 베이징에서 개최되었습니다. LEAD는 멀티모달 대규모 모델 기반 AI 예측 유지보수 시스템을 선보였으며, 새로운 질적 생산력 분야에서의 혁신적 실천을 인정받아 '첸싱(乾行) AI 응용 혁신상'을 수상하고 '2025년도 과학기술 혁신 대표 사례'에도 선정되었습니다.
행사 기간 동안 LEAD는 기조연설을 통해 신질 생산력 시대를 배경으로 한 리튬배터리 산업 및 첨단 제조 분야의 설비 운영·유지보수 혁신 사례를 심도 있게 공유했으며, 글로벌 산업의 스마트화 전환을 위한 새로운 해법을 제시했다.
TWh 시대의 돌파
‘사후 대응 정비’에서 ‘사전 예측 관리’로 전환
글로벌 리튬배터리 산업은 이미 TWh급 초대형 양산 시대에 진입했다. 고속·고정밀·고연속 생산 요구가 강화되면서 기존의 ‘소방식 대응 정비(문제 발생 후 긴급 대응)’ 방식은 한계를 드러내고 있다. 잦은 비계획 정지와 낮은 설비 종합 효율(OEE)은 기업 수익성을 직접적으로 잠식하고 있다.
이 같은 산업의 핵심 과제를 해결하기 위해 LEAD는 LEADACE PHM 설비 예지보전 시스템을 개발했다. 해당 시스템은 설비 운영·유지보수를 기존의 수동 대응 중심 유지보수에서 지능형 자산 관리 중심 체계로 전환시키며, 설비를 생산라인 안정 운영을 지키는 ‘데이터 기반 감시자(Data Sentinel)’로 진화시켰다.
본 시스템은 설비 시계열 데이터, 비전 이미지, 운전 로그, 전문가 경험 등 다원·이종 데이터를 심층 융합해 생산라인에 사전 고장 예측 능력을 부여한다. 설비 이상을 7~15일 전에 사전 경보할 수 있으며, 기존 방식 대비 고장 예측 정확도를 25% 이상 향상시켰다.
실제 중국 내 한 글로벌 선도 배터리 제조사 생산라인에 적용한 결과, 2,000개 이상의 핵심 부품을 상시 모니터링하며 도입 3개월 만에 고장 발생 빈도 35% 감소, 총 다운타임 30% 단축이라는 성과를 달성했다. 또한 생산라인 1개 기준 연간 1,000만 위안 이상의 직접 경제적 효과를 창출하며 기술의 실질적 가치를 입증했다.
핵심 기술력 기반
지능형 설비운영 ‘3중 기술 장벽’ 구축
기존 설비 유지보수 솔루션과 달리 LEAD의 핵심 경쟁력은 리튬배터리 핵심 공정 장비에 대한 깊은 이해와 상위 AI 알고리즘 모델 기술을 동시에 확보하고 있다는 점에 있다. 이를 기반으로 구축된 풀스택 지능형 설비운영 기술 아키텍처는 다음 세 가지 핵심 역량을 통해 업계가 쉽게 모방하기 어려운 기술 경쟁력을 형성하고 있다.
물리 메커니즘 + AI 융합
모터 열역학, 베어링 동역학 같은 '핵심 공학 지식'을 AI 학습에 내장해 의사 결정 과정을 '블랙박스'가 아닌 투명한 상태로 만든다. 이를 통해 고장을 사전에 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 그 이유까지 명확히 설명할 수 있다.
디커플링(Decoupling) 기반 모듈형 모델링
복잡한 생산 설비를 모터, 실린더 등 개별 핵심 구성 요소 단위로 분해해 표준화된 핵심 부품 모델 라이브러리를 단계적으로 구축했다.이를 통해 기존처럼 설비마다 개별적으로 모델을 새로 개발해야 했던 ‘장비별 맞춤 개발 구조’를 근본적으로 개선하고 반복 개발 비용을 획기적으로 절감했다.
폐쇄형 학습 진화 구조
경보가 울리면 자동으로 수리 시나리오와 예비 부품 추천이 생성된다. 모든 유지보수 이력은 '기업 운영 지식 허브'로 축적되어, 쓰면 쓸수록 더 정교해진다.
생태계 확장형 진화
리튬배터리를 넘어 글로벌 첨단 제조로 확장
LEAD의 AI 예측 유지보수 시스템은 진단 정밀도의 비약적인 향상이라는 성과를 달성했다. 기존의 '장비 단위' 수준에서 이루어지던 개략적인 경보를 '모터, 실린더' 등 '부품 단위'의 정밀한 원인 추적으로 업그레이드한 것이다. 나아가 인간-기계 상호작용의 새로운 혁신을 이루어내어, 산업 유지보수를 '차가운 코드'에서 '온기를 담은 대화'로 변화시켰다.
대규모 언어 모델(LLM)을 활용함으로써, 유지보수 담당자는 간단히 질문만 하면 정확한 고장 분석과 해결 방안을 얻을 수 있다. 덕분에 막 입사한 직원이라도 전문가 수준의 판단력을 가질 수 있게 된다. 동시에 이 시스템은 '사람이 데이터를 찾는' 방식에서 '데이터가 사람을 찾는' 방식으로의 전환을 실현했다. 경보 정보는 실시간으로 책임자의 모바일 기기로 푸시되어, 고장 대응이 한 걸음 더 빠르게 이루어지도록 보장한다.
현재 해당 시스템은 이미 다수의 글로벌 선도 리튬배터리 제조사 생산라인에 적용되어 300종 이상의 설비 유형과 5만 개 이상의 핵심 부품을 실시간으로 모니터링하고 있다.
향후 LEAD는 리튬배터리 산업을 시작으로 반도체, 정밀가공, 철도교통, 자동차 제조 등 다양한 첨단 제조 산업으로 기술 적용 범위를 확대해 미래 스마트팩토리의 중추 신경 시스템(Core Infrastructure) 역할을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 글로벌 제조 산업의 친환경·지능화·지속가능 발전을 가속화하는 데 기여할 계획이다.
