[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] 앞으로 50년, 중소기업 중심의 디지털 경제로 대전환하려면, OEM 제품을 생산하는 대기업과 Tier 1~N까지 가치사슬 상에 있는 글로벌 기업간 필요한 데이터를 연결해, 새로운 가치를 창출해야 한다. 이미 시장은 기업 독자적 생산으로는 수출할 수 없는 디지털 탄소규제 시장으로 전환되고 있다. 미국과 중국은 최첨단 기술 관련 경제 전쟁 중이고, EU는 틈바구니 속에서 생존을 위해 ‘2050 탄소넷제로’의 대륙을 만들겠다는 목표를 잡았다. 이에 EU는 디지털 제품 여권(DPP) 의무 제공 및 배출된 탄소세를 관세로 부과하겠다는 법안을 수립했다.

한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장은 "Mother Factory를 선정해 모든 최신 기술을 접목해 시험 검증한 다음, 해외 공장으로 확산, 양산하는 체제를 구축해야 글로벌 시장을 선점할 수 있다"고 강조했다. [사진=gettyimage]

필자는 30년 이상을 포스코에서 두께 0.2mm, 폭 1,850mm 냉연강판 등을 생산하는 제어기술개발실장으로, 중소벤처기업부 산하 스마트제조혁신추진단장으로 스마트팩토리 구축 경험을 가지고 있다. 현재 배터리 셀, 첨단 반도체 제조 공정은 낮은 수율로 많은 기회손실 비용이 발생한다고 한다. 이번 칼럼에서는 배터리 셀 제조 공정에서의 수율을 높이기 위한 전략을 공유하고자 한다.

기업 성장 제약하는 배터리 셀 제조 수율과 환경 규제

전 세계가 전기차로의 대전환 속에 있는 가운데 핵심 기술은 단연 배터리다. 많은 나라에서 미래 먹거리로 배터리 제조 기술을 확보하고, 공장을 유치하기 위해 노력하고 있다. 한국에서는 LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온 등을 중심으로 세계 시장을 선점해 나가고 있다. 그러나 많은 기업에서 최첨단 장비를 사용해 양산하는데도 수율이 나오지 않아 경제적 손실을 많이 내고 있다. 낮은 수율이 의미하는 바는 크다. 결국 유럽의 탄소규제인 디지털 제품 여권(DPP)에 대응하지 못하는 기업은 파산 위기에 놓일 수 있다. 대표적인 사례가 영국 브리티시 볼트의 파산이다. 이 회사는 영국 노섬벌랜드와 캐나다 퀘백 등에 기가팩토리(연간 1GWh 이상을 생산하는 초대형 공장)를 세울 계획이었으나, 제품 개발과 양산에 실패하면서 자금 조달에 부침을 겪었고, 결국 2023년 2월에 파산, 호주의 배터리 스타트업인 ‘차지 인더스트리(Charge Industry)’에 인수됐다.

지구 온난화에 대응해 탄소 배출량을 줄이기 위한 각국의 각종 규제가 기업을 더욱 어렵게 하고 있다. 미국 증권거래위원회(SEC)에서는 온실가스 배출량 데이터를 기업 ESG 재무 보고서에 포함하는 공시 의무화 규격을 완성하는 단계에 있다. 그러나 많은 기업에서 Scope 3(공급망 등 가치사슬 전체의 탄소 배출량) 정보공개를 요구하고 있는 SEC의 기후 규정에 대해 크게 반발하면서, 아직 최종안을 확정하지 못하고 있다. 기업들은 scope 3가 포함될 경우 △측정 방법의 명확화 부족 △준비 부족 등 여러 가지 측면을 고려했을 때 무리라고 반발하고 있다.

유럽연합은 2024년이면 대기업들은 ESG 공시를 의무화해야 하고, 배터리 여권(Battery Passport)도 디지털 제품 여권(DPP)으로 의무적으로 공시해야 한다고 규정했다. 전환기간을 거쳐 2027년 7월부터는 공식적으로 탄소세를 수입 관세로 부과한다. 여기에 더해 탄소 국경조정세(CBAM)는 EU가 아닌 다른 나라에서 탄소 배출이 매우 높은 제품(철강, 알루미늄, 비료, 시멘트, 전력, 유기 화학품, 플라스틱, 수소, 암모니아 등 9개 품목)을 EU로 수입할 경우, 부담금을 부과해서 원산지의 탄소 가격과 EU의 배출권 거래 시스템(ETS)의 가격 차이를 메우는 제도를 시행한다. 당장 올해 10월 1일부터는 의무적으로 탄소 배출량을 보고해야 하고, 2026년 1월 1일부터 탄소세를 수입 관세로 부과한다. 배터리에는 희토류 등 희귀 금속이 많다.

배터리 셀 제조기업의 수율 현황

지난 2022년 5월 27일 테슬라가 미국 프레몬트 공장에서 자체 시험 생산 중인 4680(지름 46mm·길이 80mm) 원통형 전지의 수율이 40% 정도로 매우 낮아 어려움을 겪고 있다고 했다. 배터리 업계에서는 안정적인 양산을 위해서는 수율이 90% 이상은 확보돼야 한다고 보고 있다. 배터리 업계 한 관계자는 “배터리 생산의 경우 작업자의 경험, 주변의 미세한 환경 변화에도 큰 영향을 받기 때문에 수율이 잡힌 공장의 장비와 공정을 해외 신규 공장에 그대로 적용해도 동일 수율이 나오지 않는다”고 말했다. SK온 헝가리·중국 공장의 수율은 최근 70~80%에서 90%로 올리고, 미국 공장은 80%, LG에너지솔루션과 삼성SDI는 90~95%로 양산하고 있다고 알려져 있다.

각 기업은 단기간 내 숙련 인력을 충분히 확보하기 어려운 상황에서 공정 설비의 고도화를 통해 수율을 높이겠다는 목표를 수립해 추진하고 있다. 기업들은 첨단 장비 도입이 오히려 단기적 수율을 낮추는 결과 초래하고, 수율을 높이기 위해 새 검사장비를 도입하면 이전 기술로는 검출되지 않아 불량으로 판정되지 않았던 오류들도 새롭게 발견되면서 오히려 수율이 낮아지는 현상이 발생하고 있다고 한다. 그러나 장기적으로는 오류를 해결하면서 품질이 높아지는 효과를 기대하고 있다.

[자료1] 배터리 셀 제조 공정

배터리 셀을 만드는데 [자료1]과 같이 원료 혼합에서 전극 제조, 권취, 용접, 주액 등 조립공정과 전해질 충·방전, 최종 검사 등 다양한 공정을 거처 최종 제품이 생산되는데 30일 정도 소요되고 있어 각각 설비 및 공정에서 품질 불량을 제로화해야 최종 수율 달성하는 공정이다.

배터리 셀 생산공정에서의 수율 확보 핵심은 설비 자체의 자동제어 능력 즉 제어 정확도, 정밀도가 품질을 좌우하는 핵심 인자이다. 철강 제조 공정의 원료 혼합, 용광로, 제강, 연주 등 선강 공정을 거처 열연, 냉연, 후판 등 압연공정에서 최종 제품을 생산하는 공정과 유사하다. 냉연 제품은 상온에서 압연해 두께 0.2~2.3, 폭 600~1,850mm의 제품을 생산하며, 핵심적인 제어 기술이 40~90% 압하율로 자동 두께/형상 제어를 수행한다. 배터리 제조 공정과 유사하게 압연기의 Roll Force, Roll Gap, Rolling Speed, Position, Tension, Temperature 등 초정밀 자동제어의 핵심 인자가 똑같다.

국가별 인력 수준에 좌우되는 배터리 제조 기술(Operation Technology)

배터리 셀 제조 공정은 국가, 지역마다 인력 수준의 차이가 커 같은 장비와 공정을 적용해도 수율 격차가 큰 이유를 배터리 산업계에서는 “해외 공장에 한국과 95% 동일 장비를 설치해도 초기 수율이 나오지 않는 것은 그만큼 배터리 제조가 사람 손을 많이 탄다는 의미”라고 설명했다. 원인은 첫째, 자동화 스마트화의 한계다. 첨단의 설비를 도입해 단위 공정을 만들고 여러 공정을 거처 하나의 제품을 생산하는 배터리 제작 공정은 처음부터 완벽한 자동화 설계, 운영하는 한계가 있다. 현지에서 인력을 채용해 가동·운영하는 초기 단계에는 시행착오가 많을 수밖에 없고, 베테랑 전문가를 채용할 수 없는 것을 현실로 받아들이고 있다.

그러나 필자는 인력 수준과 무관한 스마트 프로세스를 Mother Factory에서 성공 후 해외에 진출해야 한다고 본다. 다만 스마트화를 하려면 제조 Data를 1년 이상 수집/저장해 머신러닝(ML)을 통해 기준모델(Baseline Model)을 만들고 AI 두뇌를 만들어 적용하는데 기간이 소요된다. 신설 설비의 경우 축적된 Big Database가 없어 AI 두뇌 만드는 한계가 있을 뿐이다.

생산하는 제품에 따라 공정이 달라지는 점도 스마트팩토리의 중요성을 부각하고 있다. 이차 전지는 크게 전극 공정, 조립공정, 활성화 공정, 팩 공정 등 공정마다 세부 공정이 있고, 배터리 형태를 만드는 조립공정의 경우 원통형인지, 파우치형인지, 각형인지에 따라 제조 순서가 달라서 사람에게만 의지해서는 관리가 불가하다.

배터리 제조에서 수율 향상을 위한 추진 사례

현재 중간재의 수율 향상을 위해서는 공정별 후단에 중간재의 품질 검사를 위한 다양한 비전 검사장비를 도입해 불량 제품에 대한 근본 원인을 분석 조치해 수율을 향상하고 있다. AI 기술을 적용한 사례를 보면 양극과 음극을 용접하는 패키지 웰딩(Package welding) 공정 중 이물질이 들어가거나 용접에 문제가 있으면 폭발 위험성이 있어, 카메라로 촬영한 이미지를 분석해 불량을 검사하는 비전 검사 시스템을 도입 활용하고 있다. LG에너지솔루션의 경우 AI가 비정상적인 이미지를 찾아내는 이상 탐지(Anomaly Detection)를 통해 효율 향상하고, 삼성 SDI와 SK온은 AI를 활용해 공정 중 발생한 불량품을 자동으로 분류하거나, 비정상 활동을 자동으로 알리는 등 최신 기술을 스마트팩토리에 접목하고 있다.

공정별 중간재의 검사장비 도입으로 중간재 불량을 판정하고, 전극 광폭 생산에 비전 검사를 설치해 외관 검사를 하고 있다. 또한 활물질 검사를 위해 초음파 검사로 동박 활물질 두께 측정, 비파괴 검사(X-Ray)를 수행하고 있다. 다만 이는 이미 제조과정에서 발생한 결함 유무를 자동 판정하는 것으로 영상 이미지 수집해 중간재의 양불 판정은 결과론 접근방법이다. 사전에 불량이 발생하지 않도록 생산공정의 정밀 제어 기술을 향상해 근본 원인을 해결하는 예방적 접근이 필요하다는 점을 강조하고 싶다.

수율 혁신 전략 … 설비 도입 당시 이미 품질 결정

최첨단 설비를 도입할 때, 공급기업에 의존해 구매 사양을 결정하게 되면 도입 후 운영 기술을 향상하기 위해 추가적인 센서를 부착하고, 자동제어 성능을 향상하는 한계가 있다. 따라서 초기 설비구매 당시부터 정확한 요구 사항을 구매 사양에 담아 구매하는 것이 최우선 전략이다. ‘측정할 수 있어야 개선할 수 있다’라는 피터드러커의 말처럼 설비 도입기업은 스마트팩토리 관점에서 필요한 측정항목 및 사양, 제어 정도 등 사전 결정, 구매하는 것이 필수적이다.

최첨단 설비를 도입할 때 정확한 ’구매 사양 정의‘ 방법을 보면 설비 공급사의 입장에서는 설비를 설계, 제작, 공급할 때 고객이 원하는 성능의 설비를 공급하면서, 원가를 최소화하기 위해 최소한의 센서를 부착 공급하려고 한다. 다양한 센서를 부착해 설비를 공급할 경우 기술 복제 이슈가 발생할 수 있어 매우 우려하고 있다. 이에 설비 운영사의 입장에서는 도입된 설비를 최적 운전하려고 필요한 센서를 추가로 부착해 활용한다. 물리적 정확한 양을 측정하려면 설비 공급사의 엔지니어와 협의해 정확한 설치 위치 및 센서 사양 결정 중요하지만, 현실적으로 어렵다. 따라서 설비 도입사에서는 구매 사양서를 정의할 때 설비 설계, 제작 시 가능한 모든 센서를 부착해 설비 상태 및 자동제어 성능을 향상할 수 있도록 구매 요구하는 것이 필요하다. 이것이 Buying Power를 높이는 것이다.

수율 혁신 전략 … 예방적 근본 원인 해결

결함 상태를 비전 검사를 통해 발견, 조치하는 결과론적 접근 방식에서 첨단 설비 운영 기술을 향상해 근본적으로 불량 제품을 생산하지 않도록 하는 사전 예방적인 전략적 접근 전환이 필요하다. 비전검사를 통한 결과론적 접근 방식은 결국 불량은 폐품 처리돼 재활용되는 제조 원가의 낭비적 요인 작용하고 있다.

이를 개선해 중간재 검사를 하지 않고 근본 원인을 해결하는 선제 대응 전략은 다음과 같다. ①PLC Control Algorithm 개선이다. 설비의 제어 정도를 향상할 수 있는 기술력을 확보해 PLC의 자동제어 알고리즘을 사용자 관점에서 개선한다. 다음은 ②PI, PID Control Gain Fine Tunning이다. 설비는 시간이 지남에 따라 부품의 열화, 마모됨에 따라 발생하는 품질 저하를 예방하기 위해 주기적인 PI, PID Gain 조정하는 미세 조정 기술이다. 마지막으로 ③ 자동제어의 한계를 극복하기 위해 Big Data, AI 기술을 융합하는 것이다. 자동제어 기술은 수학 방정식 알고리즘으로 모든 수식이 물리적인 현상을 완벽하게 대응할 수 없다는 한계가 있다. 이에 측정되는 모든 데이터를 축적해 데이터 상호 간의 인과관계를 Big Data 분석, 비지도 기계학습(Unsupervised Machine Leaning)을 통해 2% 부족한 수식을 보완할 수 있는 AI 기술을 융합하는 기술을 적극적으로 개발해 적용해야 한다.

[자료2] 전통적인 PLC와 차세대 PC based PLC 시스템의 성능 비교

수율 혁신 전략 … 제어의 한계를 넘는 AI 시스템 기술

PLC 최적제어 방식에서 PC based Controller를 사용해 고성능의 초고속제어와 빅데이터를 이용한 AI 솔루션을 실시간 자동제어에 접목하는 실시간 AI 제어 알고리즘을 개발, 융합함으로써 품질 결함을 최소화하는 시스템적 접근 전략이 필요하다. 다음 [자료2]은 전통적으로 현재 가장 많이 사용하고 있는 PLC와 차세대 PLC인 PC based PLC를 비교 분석한 자료다.

테슬라가 PC based PLC를 선택한 이유

글로벌 시장에서 테슬라는 혁신의 전도사로 인정받고 있는 기업이다. 전기자동차를 생산하는 모든 과정에서 전통적인 PLC를 선정하지 않고, PC based PLC를 선정했다. PC based PLC의 고정도 정밀 제어와 인공지능 기술을 융합하는 미래 자율 생산공장을 구축해 불 꺼진 공장에서 자동차를 생산하는 꿈을 꾸고 있다. 빠르게 성장하는 e-모빌리티 시장에서 PC based PLC를 선택하는 이유는 ①속도와 효율성 측면에서 지능형 고성능 자동화 솔루션이 필수적이기 때문이다. ②빠른 사이클로 고속 제어 기반 다양한 제품의 모델을 유연하게 생산할 수 있다. 확장성이 매우 크다는 장점이 있다. ③유연한 생산체계를 구축하기 위해 제조 공정을 모듈식 설비로 운영하면서 공간도 최소화할 수 있다. ④모듈별 통합 플랫폼에서 제어 기능의 최적 동기화도 가능하다. ⑤최대 255개의 축으로 정교한 모션 작업 실행도 가능하다. ⑥표준화된 하드웨어 및 소프트웨어의 유연한 확장성 및 분산형으로 구성할 수 있다는 장점이 있다. 마지막으로 다양한 포용성과 효율성을 가진 Window 기술을 쉽게 활용할 수 있다는 것이며, 이 기술은 GPT와 같은 최신의 AI 기술을 쉽게 융합해 활용할 수 있도록 지속 발전하고 있다.

[자료3] 제어 기술 개발 조직이 필요한 이유

수율 혁신 전략 … 제어 기술 개발 조직 구성

연구·개발에서 물리 화학적 변화를 기반으로 새로운 배터리를 개발한 시제품을 양산 체계로 전환하고, 고품질의 제품을 대량 생산하기 위한 필수적인 기술은 기계 작동을 얼마나 정밀/정확하도록 제어하는 기술이 핵심이다. 각국의 인력 수준에 의존하지 않고 높은 실수율로 기업이 성장하려면 제어 기술 개발 조직이 필수적이고 많은 전문가를 두어야 한다. [자료3]는 제어 기술 개발 조직이 필요한 이유이다.

[자료4] Mother Factory 기반 준비된 기업이 미래를 창조하는 ‘Global One Quality’

수율 혁신 전략 … 표준화 기반 ‘Global One Quality’ 체계 구축

생산 지역, 국가별 인력 수준과 문화의 차이를 극복하고, 세계 어느 곳에서 생산하던지 동일 품질을 보증하는 ‘Global One Quality 체계’를 구축하려면 [자료4]와 같이 Mother Factory를 선정, 솔루션 도입 검증 후, 글로벌 생산기지에 신속 확산 체계를 구축하는 것이다. 이를 통해 전 고체 배터리 시제품을 비롯해 원통형 4680 전지, 코발트프리 전지 등도 국내에서 양산한 뒤 해외에서 양산 체제를 갖추는 것이다.

결론적으로 생산 현장에서 사람의 능력에 따라 품질에 영향을 주는 작업은 반드시 자동화 시키고, 자동화 설비는 도입 당시부터 정확한 구매 사양서를 작성해 도입기업이 장비 공급기업을 리딩한다. 자동 제어 시스템은 빅데이터를 이용한 실시간 AI 알고리즘을 개발 적용하기 위해서 경제적이면서 고성능인 PC 기반의 PLC를 도입해 안정된 고품질의 제품을 양산한다.

한국에 Mother Factory를 선정해 모든 최신 기술을 접목해 시험 검증한 다음, 해외 공장으로 확산, 양산하는 체제를 구축해야 글로벌 시장을 선점할 수 있다. 마지막으로 내부의 전문인력을 빠르게 양성하기 위해 외부 전문가와 협업해야 하며, 단기간에 기술력을 확보하고 글로벌 시장에서 최고의 성능을 가진 인공지능 솔루션을 도입해 경제적 가치를 남보다 빨리 창출해야 지속 성장할 수 있음을 강조하고 싶다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

[저작권자 © FA저널 SMART FACTORY, 무단 전재 및 재배포 금지]