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[IT뉴스]공정 대응시간 85% 줄인 '엑사원'···LG, 제조 AI 시장 정조준

온카뱅크관리자

2026-09-14 17:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> LG AI연구원, 데이터·노하우·자체 모델 결합···100여개 산업 난제 해결 엑사원 태뷸러로 모델 대응시간 85% 단축···연내 비전검사 현장 적용 온프레미스·클라우드 API로 외부 공급···로봇 AI 기반 자율공장 추진 
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 LG AI연구원이 계열사 제조 현장에서 축적한 데이터와 전문가 노하우, 자체 파운데이션 모델을 결합해 제조 인공지능(AI) 확산에 속도를 낸다. 공정마다 별도의 모델을 개발해야 했던 한계를 줄이고 보안이 중요한 환경에서도 구동할 수 있는 경량 특화 모델을 앞세워 현장 적용의 문턱을 낮추겠다는 전략이다. 계열사에서 검증한 기술을 외부 기업에 공급하고 로봇과 설비까지 연결하는 자율공장으로 적용 범위를 넓힌다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] LG AI연구원이 계열사 제조 현장에서 축적한 데이터와 전문가 노하우, 자체 파운데이션 모델을 결합해 제조 인공지능(AI) 확산에 속도를 낸다. 공정마다 별도의 모델을 개발해야 했던 한계를 줄이고 보안이 중요한 환경에서도 구동할 수 있는 경량 특화 모델을 앞세워 현장 적용의 문턱을 낮추겠다는 전략이다. 계열사에서 검증한 기술을 외부 기업에 공급하고 로봇과 설비까지 연결하는 자율공장으로 적용 범위를 넓힌다. 
 14일 관련업계에 따르면 LG AI연구원은 계열사의 제조·연구개발(R&amp;D) 현장을 실증 무대로 삼아 산업 특화 AI를 개발하고 이를 외부 사업으로 확장하고 있다. 2020년 설립 이후 LG전자와 LG이노텍, LG화학, LG에너지솔루션 등 계열사와 함께 해결한 산업 현장의 난제는 100건을 넘어섰다. 생산계획 수립과 품질 검사, 제품 수요·원재료 가격 예측 등에 AI를 적용했으며 일부 프로젝트에서는 수백억원 규모의 비용 절감 효과를 확인했다는 설명이다.
 LG화학 대산공장에서는 엑사원 기반 AI가 2주 단위 생산 일정을 수립하고 제품별 판매량을 조정하는 데 활용되고 있다. LG이노텍은 부품과 생산 공정의 품질 예측에 AI를 적용하고 있으며 LG에너지솔루션은 리튬 등 주요 원재료 가격을 분석해 구매 시점과 물량을 정하는 데 활용한다. 사무 영역에서는 약 8만명의 임직원 대상으로 사내 AI 서비스 '챗엑사원'을 보급하고 있다.
 업계에서는 모델 성능만으로 제조 AI의 현장 확산을 이끌기는 어렵다고 본다. 제품과 설비, 생산 조건이 달라지면 데이터를 다시 확보해 모델을 학습해야 하는 경우가 많아서다. 기업마다 데이터 형식이 다른 데다 공정 노하우가 외부로 유출될 수 있다는 우려도 크다. GPU와 데이터 인프라 구축 부담까지 더해지면서 제조 AI 도입은 여전히 일부 대기업을 중심으로 이뤄지고 있다.
 LG AI연구원의 강점은 계열사가 보유한 산업 데이터와 현장 전문가의 경험을 모델 개발에 직접 반영할 수 있다는 점이다. 생산 현장에서 모델을 검증하고 적용 과정에서 나온 결과를 다시 연구개발에 활용하는 구조다. LG AI연구원이 모델을 개발하고 LG CNS와 LG유플러스 등 계열사가 시스템 구축과 서비스 공급을 맡아 외부 기업으로 사업을 넓힌다.
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 ◇ 공정 대응시간 85% 단축···외부 제조사로 공급 확대
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 LG AI연구원은 14일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 임우형 LG AI연구원 공동연구원장이 발표하고 있다. / 사진=김도영 기자
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 LG AI연구원은 이날 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 정형 데이터 예측 모델 '엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)'의 제조 현장 적용 성과와 향후 계획을 공개했다. 엑사원 태뷸러는 온도와 압력, 공정 조건, 품질 검사 결과처럼 표 형태로 쌓이는 데이터를 분석해 불량 가능성과 적정 생산 조건을 예측한다.
 LG이노텍 제조 공정에 적용한 결과 기존 방식은 변화된 조건을 모델에 반영하기 위해 최소 14일, 약 300시간 이상의 생산 데이터가 필요했지만 엑사원 태뷸러는 최대 50시간 분량의 데이터만으로 예측할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 모델 대응에 필요한 시간을 약 85% 줄인 셈이다. 데이터가 충분히 쌓이지 않은 제품 개발과 양산 초기에도 공정 상태와 품질을 예측할 수 있다.
 유정선 LG이노텍 AX담당은 "시간을 단축하면서도 실제 생산 결과에 준하는 수준의 예측 결과를 확보했다"며 "고객을 설득할 수 있을 정도의 신뢰도까지 확인했다"고 말했다. LG이노텍은 카메라 모듈과 반도체 기판을 포함한 제조 공정의 자율공장 전환을 추진한다.
 엑사원 태뷸러는 약 2600만개의 파라미터로 구성된 경량 모델이다. 외부 네트워크 연결이 제한되고 데이터 보안이 중요한 공장 내부 서버에도 설치할 수 있다. 단일 예측값뿐 아니라 결과의 분포와 위험도를 함께 제시해 제조 에이전트가 판단 근거로 활용하도록 했다. 올해 하반기에는 여러 열을 동시에 예측하는 기능과 단계적 추론 구조를 추진한다. 내년에는 모델 규모를 키우고 멀티모달 구조로 발전시키는 방안을 검토한다.
 비전 검사에는 '엑사원 옴니 인스펙트(EXAONE Omni-Inspect)'를 투입한다. 기존 비전 검사 모델은 제품이나 생산라인이 바뀔 때마다 새로운 데이터를 모아 재학습해야 해 적용까지 수주에서 수개월이 걸렸다. 엑사원 옴니 인스펙트는 검사 대상이 달라져도 이미지와 프롬프트만으로 적용할 수 있다. AI 에이전트가 데이터 선별과 라벨링, 모델 학습까지 수행하며 올해 안에 실제 검사 공정에 적용될 예정이다.
 R&amp;D 현장의 자동화도 제조 경쟁력을 높이는 축으로 추진한다. LG AI연구원은 올해 말부터 소재 개발 모델과 로봇팔·자동화 장비를 결합한 AI 자율실험실을 가동한다. AI가 새로운 물질의 합성 결과를 예측하고 로봇이 실험하면 결과를 다시 학습해 다음 실험을 설계하는 방식이다. 연구자가 반복하던 실험을 자동화하고 고품질 데이터를 지속적으로 쌓아 첨단 소재 개발 기간을 줄이는 것이 목표다. 
 엑사원 태뷸러는 외부 기업에도 온프레미스와 클라우드 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 공급할 계획이다. 기업 내부에 직접 설치하는 방식과 클라우드 API 방식으로 제공하며, 국내 기업은 온프레미스를 선호하고 해외 기업은 클라우드 API에 대한 수요가 많다는 게 회사 측 설명이다. 국내 온프레미스 구축은 LG CNS 등 시스템통합(SI) 파트너와 협력하고 클라우드 API는 클라우드 사업자를 통해 제공한다는 구상이다. 현재 병원과 제약사, 에너지 기업 등이 중환자실 바이털 데이터와 의약품 생산 품질 예측, 에너지 분야 활용 등에 관심을 보이는 것으로 알려졌다. 
 제조 AI의 장기 목표는 개별 공정의 예측과 최적화를 넘어 공장 전체를 하나의 지능으로 연결하는 것이다. 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 상태를 파악해 로봇과 비전 검사, 설비 최적화 시스템의 업무를 조율하는 구조다. LG전자의 로봇·액추에이터와 LG이노텍의 센서, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS의 플랫폼 역량을 LG AI연구원의 로봇 파운데이션 모델과 결합할 계획이다.
 한편 과학 분야에서는 '엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)'를 활용해 소재 후보 탐색 속도를 높였다. LG생활건강과의 연구에서는 42만개가 넘는 후보를 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질 '람시딜'을 발굴했다. 병리 이미지 분석 모델 '엑사원 패스(EXAONE Path)'를 기반으로 미국 밴더빌트대학교 메디컬센터와 암 환자별 치료 전략을 설계하는 AI 에이전트도 공동 개발하고 있다.
 금융 분야에서는 기업 데이터를 분석해 주가 흐름과 판단 근거를 제시하는 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)'를 확대한다. 런던증권거래소그룹(LSEG)을 통해 해외 투자자에게 관련 정보를 제공하고 있으며 코스콤과 한국 주식시장에 특화된 예측·분석 서비스도 구축하고 있다. 시계열 파운데이션 모델 '엑사원 포캐스트'는 아람코 디지털과 진행한 원유 가격 예측 기술검증(PoC)에 활용됐다.
 산업별 전문 모델을 고도화하기 위한 데이터 생산 과정에도 에이전트를 적용한다. '엑사원 데이터 파운드리'는 기업 내부 문서와 소량의 데이터를 활용해 특정 업무에 필요한 학습 데이터를 만드는 플랫폼이다. 현장 전문가의 평가와 피드백을 데이터·모델 개발에 다시 반영한다. 장기적으로는 AI가 데이터 생성부터 모델 개선까지 수행하는 'AI 파운드리'로 발전시킬 계획이다.
 LG AI연구원이 계열사 생산 현장에서 확인한 성과를 다른 공정과 외부 기업으로 얼마나 빠르게 확산할 수 있을지가 향후 관건이 될 전망이다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 "글로벌 빅테크조차 현장과 AI 기술을 접목하기는 쉽지 않다"며 "LG AI연구원은 현장에서 기술을 적용해 가치를 만들고, 그 결과로 연구를 고도화해 다시 현장에 적용하는 선순환 구조를 갖추고 있다는 점이 가장 큰 차별점"이라고 말했다.
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