SK텔레콤(SKT)이 자체 개발한 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용하고 제조 AI 전환(AX)을 지원한다.
SKT는 철강 제조 기업인 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다.
SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 과거 공정 오류와 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼과 로그 등 데이터를 확보하고 독자 AI 파운데이션 모델인 'A.X K1(에이닷엑스 케이원)'을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다.
A.X K1은 5190억개 매개변수(파라미터)를 갖춘 거대언어모델(LLM)이다. 복잡한 작업을 처리하고 추론 시에는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델을 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 사용할 수 있다.
SKT와 KG스틸·코넥은 하반기에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸 당진공장 냉간 압연 라인, 코넥의 주조·가공 공정에 적용해 현장 실증을 진행한다.
KG스틸과 코넥은 SKT에 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유하고 SKT는 이 데이터와 실증 과정에서 발생하는 현장 피드백을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트 성능과 추론 속도를 개선하고 기능을 확장한다는 계획이다.
실증 과정에서 확보한 제조 현장 데이터는 현재 개발하고 있는 A.X K2 모델 학습에도 활용한다.
제조업은 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혔다. 현장 데이터의 디지털화가 더디고 쌓인 데이터 역시 공정과 부서별로 각각 생성·관리돼 AI 활용이 어려운 까닭이다. 작업자 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 한계다. 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 지식 고립 현상이 대표적으로 베테랑의 은퇴나 이직이 발생하면 현장 경쟁력이 약화될 수 있다.
이번 제조 현장 에이전트 AI 도입으로 산재된 데이터와 숙련공의 경험과 지식을 디지털 자산화하고 이를 AI가 학습해 제조 공정에 적용할 수 있는 계기가 될 것으로 전망된다.
정석근 SKT AI CIC장은 "보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적"이라며 "KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업 AX를 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델 적용 사례를 확대할 것"이라고 말했다.
