[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = LG이노텍이 인공지능(AI)을 제조 공정에 적용해 변화된 공정 조건에 대응하는 시간을 85% 단축했다. 충분한 생산 데이터가 쌓일 때까지 기다리거나 공정이 바뀔 때마다 AI 모델을 다시 학습해야 했던 기존 제조 AI의 한계를 줄인 결과다.

유정선 LG이노텍 AX담당은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 LG AI연구원의 정형 데이터 특화 AI 모델 '엑사원 태블러(EXAONE Tabular)'를 제조 공정에 적용한 성과를 공개했다.

유 담당은 "기존 방식에서는 모델을 재학습하는 데 최소 14일, 약 300시간 이상의 생산 공정 데이터가 필요했다"며 "엑사원 태블러를 활용하면서 최대 50시간 내에 변화된 조건을 반영한 추론이 가능해졌다"고 말했다.

이어 "모델 대응 리드타임을 약 85% 줄일 수 있었다"고 설명했다.

기존 제조 AI는 신제품이나 새로운 공정을 도입할 때 충분한 데이터가 쌓여야 모델을 개발하고 검증할 수 있었다. 정작 품질·공정 예측이 필요한 개발·양산 초기에는 데이터 부족으로 AI를 활용하기 어렵다는 문제가 있었다.

엑사원 태블러는 이런 '콜드 스타트' 문제를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 숫자와 분류 등 테이블 형태의 정형 데이터를 학습한 파운데이션 모델로, 소량의 현장 데이터를 입력하면 별도의 모델 재학습 없이 예측할 수 있다.

제조 현장에서 시시각각 바뀌는 데이터에도 대응할 수 있다. 제품이나 공정이 달라지면 데이터의 특성과 분포도 변하는데 기존 머신러닝은 모델을 다시 학습해야 했다. 엑사원 태블러는 변화된 데이터를 컨텍스트로 입력해 즉시 예측에 활용할 수 있다는 설명이다.

유 담당은 "현장에서는 모델 성능뿐 아니라 실제 데이터를 얼마나 적은 과정으로 준비해 활용할 수 있는지가 중요하다"며 "결측치나 공정별 데이터 차이 같은 제조 데이터의 특성을 가진 상태에서도 예측 가능성을 빠르게 검증했다"고 말했다.

LG이노텍은 적용 범위를 확대할 계획이다. 품질·공정 예측 등 정형 데이터를 활용할 수 있는 제조 영역에 엑사원 태블러를 적용하고 LG AI연구원의 다른 AI 모델도 제조·R&D·경영 등에 도입한다.

유 담당은 "카메라 모듈과 반도체 기판을 포함한 전체 제조 공정을 대상으로 오토노머스 팩토리 구축을 추진하고 있다"며 "엑사원을 주요 부문에 적용해 실질적인 성과로 연결하겠다"고 말했다.

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