2차 전지 양극재 공정 금속 이물 관리 체계 구축

직책: 연구 책임자

기간: 2025.01-2025.05

연구 목적 및 필요성

금속 이물 관리 체계는 제조 공정에서 이물 발생 가능성을 조기에 탐지하고 문제를 사전에 차단하여 품질 안정성과 설비 신뢰성을 강화하는 것을 목표로 한다. 특히, QCP 데이터를 활용한 ICP 예측 모델 개발은 금속 이물 관리 체계의 핵심으로, 데이터 기반 접근법을 통해 공정 품질을 향상시키고 비용 효율성을 극대화하고자 한다. 또한, 설비 예지보전(PhM) 체계를 통해 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고 고장 가능성을 예측하여 유지보수 효율성을 높이고자 한다.

연구 내용 및 방법

QCP-ICP 예측 모델: QCP 데이터를 활용하여 ICP 값을 예측하는 AI 모델을 개발한다. 이를 통해 금속 이물 발생 가능성을 정량적으로 평가하고, 공정 데이터를 기반으로 품질 지표를 산출한다. 데이터 정합성 검증과 Feature Engineering을 통해 모델 성능을 최적화하고, R-Square 0.75 이상의 예측 정확도를 목표로 한다. 예측 결과는 공정 개선 및 품질 관리 체계를 강화하는 데 활용한다.

PhM 모델 개발: 설비 이력 데이터(이상 및 교체 이력)를 수집하여 설비 건강 상태 지표(Health Index)를 설계하고, Prognosability 지표를 활용하여 설비의 고장 가능성을 예측한다. 이를 통해 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 유지보수 효율성을 높이는 데 기여한다.

기대 효과

QCP 데이터를 기반으로 한 ICP 예측 모델은 금속 이물 관리 체계를 강화하여 제조 공정의 품질 안정성을 높이고, 공정 비용 절감과 생산성 향상을 기대할 수 있다. 또한, PhM 체계는 설비의 고장 가능성을 조기에 파악하여 유지보수 효율성을 극대화하고, 설비의 신뢰성을 확보하는 데 기여한다. 이 두 가지 접근법은 제조 공정의 경쟁력을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.