[신년기획]산업별 AI 전망-위기의 석유화학 AX로 혁신 생태계 조성

석유화학 업계는 중국발 공급 과잉과 글로벌 경기 침체, 급격히 인상된 산업용 전기요금 부담이라는 위기를 타개하기 위해 'AI 전환'(AX)을 핵심 생존 전략으로 채택하고 있다. 석유화학은 장치 산업 특성상 방대한 데이터가 발생하므로 AI 도입 시 생산성 향상과 에너지 절감 효과가 가장 뚜렷하게 나타나는 분야다.

석유화학 업계 AX 관련 AI 생성 이미지. [자료:구글 제미나이]

산업통상부는 지난해 석유화학 구조 재편의 핵심 목표로 에틸렌 기준 최대 370만톤 규모의 공급 과잉 해소를 제시한 바 있다. 석유화학 업계는 정부에 제출한 구조 재편안에 맞춰 새해 에틸렌 감산을 수행함과 동시에 AX를 통한 생산성·효율성 향상을 추진한다.

석유화학 분야 AI 활용은 단순한 사무 자동화를 넘어 제조 현장의 '피지컬 AI'를 추구한다.

숙련공의 노하우를 데이터화해 AI가 실시간으로 공정 온도를 조절하거나 압력을 제어하는 'AI 자율제조'를 도입하고 있다. 센서 데이터 분석으로 설비 고장 징후를 사전에 포착, 불시 가동 중단을 방지하는 '예지 정비', 수만 번의 실험 대신 AI 시뮬레이션을 통해 최적의 화학 조합을 찾아 연구개발(R&D) 비용을 획기적으로 줄이는 '신소재 발견' 분야도 석유화학 업계의 AI 주요 활용처다.

구체적으로 LG화학은 품질 예측, 공정 최적화 등 제조 영역에서 AX를 추진하고 있다. LG화학 여수공장은 '플레어 스택(Flare Stack)' 공정 이상 감지 시스템을 구축을 통해 작업 효율을 증대했다. 기존 공장 운전원이 수동으로 처리하던 사항을 AI가 자체적으로 대응함으로써 생산 효율과 안전성을 높였다.

생산된 제품의 품질을 검사할 때에도 AI 기술이 적용된다. 제품 이물 분석기가 촬영한 이미지를 AI모델이 분류해 실타래 등의 이물을 자동으로 색출한다. AI 분류 시스템 도입을 통해 검사원 간 편차를 감소시키고 작업 효율성을 증대해 품질 신뢰도를 향상시킨다.

LG화학 테네시 공장은 세계 최고 품질의 양극재 생산을 위해 AI 기술을 활용한다. AI 플랫폼을 활용해 데이터 수집부터 예측 모델까지 자동화한다. 주기적인 모니터링 및 재학습을 통해 예측 모델의 성능과 정확도가 유지될 것으로 기대된다.

롯데케미칼도 AI 전담 조직 신설과 생성형 AI 기반 공정 최적화를 추진하고 있다. 롯데케미칼은 AI 기반 컬러 예측 시스템을 통해 고객이 원하는 플라스틱 색 조합을 빠른 시간 내에 찾아 내는 기술을 활용하고 있다.

롯데케미칼은 인도네시아에 대규모 석유화학단지 조성 사업에 AI를 전면 투입했다. 연간 에틸렌 100만톤, 프로필렌 52만톤, 폴리프로필렌 35만톤, 부타디엔 14만톤, BTX(벤젠·톨루엔·자일렌) 40만톤 등 다양한 석유화학제품을 생산하는 이 공장은 인더스트리 AI 기능을 통해 축적된 데이터를 바탕으로 운영 최적화 및 리스크 매니지먼트까지 수행한다.

이외에도 한화솔루션은 1억 개 이상의 화학식을 학습한 초거대 AI 개발을 추진해 신소재 후보 물질 예측 정확도를 7배 향상, 신규 촉매 개발을 대폭 앞당길 것으로 기대된다. GS칼텍스는 AI 자율제조 플랫폼 구축에 산업부 앵커 기업으로 선정돼 온실가스 배출 저감 및 공정 자율 운영 기반을 마련한다.

함봉균 기자 hbkone@etnews.com