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[IT뉴스]K-배터리 경쟁 축, 증설서 제조지능으로…AI가 가져온 미래

온카뱅크관리자

2026-06-15 05:07:30

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 [창간 21주년 각 산업별 스페셜 기획 - 2부] 2026년, AX혁신 전략 심층 분석 19회
 [디지털데일리 고성현 기자] 전기차 시장 수요 둔화가 배터리 산업의 경쟁 공식을 바꿨다. 과거 배터리 기업의 승부처가 수주 확보와 대규모 증설을 통한 시장 선점이었다면, 이제는 기존 생산라인을 얼마나 안정적으로 운영하느냐가 핵심 과제로 떠올랐다.
 특히 인공지능(AI) 시대에 접어들면서 늘어난 에너지저장장치(ESS)용 리튬인산철(LFP) 배터리에서는 중요성이 더욱 커졌다. 차세대 기술보다도 생산성이 글로벌 업체 간 경쟁 핵심으로 떠오른 만큼, 누가 현재 생산 거점을 활용해 값싸게 많이 만들 수 있느냐가 핵심이다.
 이에 따라 배터리 제조 현장에서도 AI를 접목하려는 시도가 확대되고 있다. 이른바 제조 AI 전환(AX)로 품질을 높이면서도 생산성을 크게 향상시키는 방식이다. 이를 위해 AI 기반 검사기를 비롯한 지능형 장비와 설비 예지보전, 디지털 트윈 등 다양한 방식이 거론되고 있다.
 ◆ 전기차 캐즘이 바꾼 공식…증설보다 생산성
 배터리 산업은 그동안 전기차 시장 성장에 맞춰 생산능력 확대에 집중해왔다. 미국, 유럽 등 주요국의 전기차 지원 정책과 배터리 수요에 맞춰 현지 공장을 증설하고, 합작법인(JV)을 꾸려 대규모 투자에 대한 비용을 보전하는 식이다. 특히 주행거리 향상·급속 충전이 핵심으로 떠오르면서 국내 배터리 3사의 하이니켈 배터리가 빛을 보기 시작했다.
 최근에는 상황이 달라졌다. 주요국 정책이 주춤한 이래 전기차 수요 성장세가 둔화됐고, 완성차 기업들이 전기차 모델 출시 일정을 조정하거나 축소했다. 이로 인해 국내 배터리 업체들이 대거 투자한 생산 공장은 유휴로 돌아서거나 막대한 인건비·고정비를 부담해야 하는 상황이 됐다.
 이 공백을 메울 변수로 떠오른 것이 ESS다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 전력 수요가 급증하면서 전력망 안정화와 피크 대응을 위한 ESS 설치 수요가 늘었다. 전기차 중심으로 짜였던 배터리 수요가 데이터센터와 전력 인프라 영역으로 확장되는 셈이다. 국내 배터리 업계도 북미를 중심으로 ESS용 배터리 공급 확대에 나서며 전기차 시장 둔화를 보완할 성장축으로 삼고 있다.
 문제는 ESS가 전기차 수요 공백을 그대로 대체하기 어렵다는 점이다. ESS용 배터리는 전기차 대비 고객군과 프로젝트 단위가 다르고 수량 구조도 다르다. 전기차처럼 완성차 플랫폼에 대규모로 장기간 공급되는 물량과 달리 전력망, 데이터센터, 재생에너지 연계 프로젝트별로 수요가 나뉜다. 결국 ESS에서 수익성을 확보하려면 제한된 물량 안에서 제조원가를 낮추고 생산성을 최대한 끌어올리는 것이 중요하다.
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 아울러 LFP 배터리는 하이니켈 배터리와 달리 기술 프리미엄보다 원가와 생산 효율이 경쟁력을 좌우한다. 중국 업체들이 이미 LFP 기반 저가 배터리 시장에서 높은 생산성과 원가 경쟁력을 확보한 만큼, 국내 업체가 같은 시장에 대응하기 위해서는 단순히 제품을 개발하는 것만으로는 부족하다. 기존 생산 거점의 가동률을 높이고 공정 편차를 줄이며 같은 설비에서 더 많은 양품을 생산하는 제조 경쟁력이 뒷받침돼야 한다. 이는 원료 내재화가 부족한 국내 기업들이 AX를 바라보게 된 이유와도 직결된다.
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 ◆ 불량 잡는 검사기에서 라인 지능화까지…스스로 움직이는 '자율제조' 주목
 배터리 제조 공정 중 AI가 적용된 대표적인 사례가 인라인 검사기·머신비전의 확대다. 다단복잡한 배터리 공정 상 찾기 어려웠던 불량 원인을 조기에 찾고, 이를 바탕으로 생산성을 올리려는 시도가 늘고 있다. 머신비전 모듈을 각 공정 장비에 부착해 조기에 불량을 찾는 한편, CT·외관 등을 샘플뿐 아니라 조립·완성 과정에서 검사하는 방식이 유효하게 작용하고 있다. 또 현장에서 체득한 데이터를 학습해 불량 패턴을 자동으로 판별하는 등 시간이나 비용을 좀 더 줄여가는 방향으로 개발이 확대되는 추세다.
 설비 예지보전도 생산성 향상의 중요한 축이다. 배터리 생산라인은 장비 간 연속성이 높아 일부 설비가 멈추면 전체 라인 운영에 영향을 줄 수 있다. 전기차 시장 둔화 국면에서 가동률 부담이 커진 만큼 예기치 못한 라인 정지는 곧 원가 부담으로 이어진다. AI는 설비의 진동, 온도, 압력, 전류, 동작 이력 등을 분석해 이상 징후를 사전에 감지한다. 고장이 발생한 뒤 정비하는 사후 대응에서 벗어나 고장 가능성이 높은 시점을 예측해 정비 일정을 조정하는 방식이다.
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 배터리 제조 AX의 종착점에는 자율제조가 대안으로 꼽힌다. 검사 자동화나 품질 예측, 예지보전뿐 아니라 장비나 라인 스스로가 이상 징후를 감지해 공정 조건을 조정, 생산 품질을 높이는 방식이다. 이는 배터리에만 국한된 영역이 아닌 제조 산업 전체에 해당되는 방향성이지만, 대규모 라인을 돌리는 배터리 산업 특성상 안정적 가동을 위해 자율제조 등의 시스템이 강해질 여지가 크다. 실제로 국내에서는 SFA 등이 2030년을 목표로 산업용 제조 설비에 자율제조를 적용하겠다는 목표를 내세웠다.
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 ◆ 디지털트윈·구매예측까지…공장 밖으로 넓어지는 제조 AX
 배터리 공정 밖에서도 AI를 활용한 사례가 차츰 늘어나고 있다. 컴퓨터 환경에 실제 공정 라인을 구현, 최적의 생산 환경을 구축하는 디지털 트윈 역시 의미있는 시도 중 하나다. 설비를 단계별로 구축해 물리적 테스트로 검증했던 기존과 달리, 컴퓨터 환경에 동일한 가상 설비를 구현해 검증하는 식으로 비용과 생산 효율성을 크게 높인 것이다.
 실제로 LG에너지솔루션은 차세대 원통형 배터리인 46시리즈 생산 설비에 디지털 트윈을 활용해 성과를 얻었다. AI 기반 환경에서 수많은 변수와 공정을 사전 검증해 최적의 생산 조건을 빠르게 도출했고, 이에 맞춰 설계와 모터·진동 저감 설계 등을 최적으로 적용해 신규 설비 생산 속도를 50% 이상 큰 폭으로 개선했다.
 원재료 구매를 위한 예측 모델 역시 손꼽히는 AI 활용 사례다. 변동성이 큰 리튬 가격을 미리 예측하고 안정적으로 확보하기 위해 사전 시뮬레이션을 시행, 안정적인 구매 전략을 세울 수 있도록 돕는 것이다.
 LG에너지솔루션은 전기차 판매량, 광산 공급량, 친환경 정책, 보조금 등 방대한 데이터를 AI로 학습시키고 가격 변동에 따른 기업들의 광산 폐쇄∙유지 전략 등을 모사한 시뮬레이션을 시행해 글로벌 투자은행 예측치 보다 2배 이상 높은 정확도 90% 이상의 예측 모델을 구현하는데 성공했다.
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