AI 기술이 배터리 생산에 지속적으로 활용되면서 테스트 시간과 비용이 대폭 절감되고 있습니다.

AI 기술이 배터리 생산에 지속적으로 활용되면서 테스트 시간과 비용이 대폭 절감되고 있습니다.

Jake Hertz . September 24, 2026

유럽의 배터리 제조업체인 EAS Batteries와 BMW Group은 각각 머신러닝 모델을 활용하여 배터리 셀 성능을 예측하고 개발 주기를 수년에서 수개월로 단축하고 있습니다.

 

*  BMW 그룹은 개별 배터리 생산 테스트 공정에서 자재 및 시간 사용량을 50% 이상 절감했습니다.
*  EAS Batteries는 AI 모델을 통해 배터리 셀의 수명을 10%, 생산 수율을 15% 향상시키는 것을 목표로 합니다.
*  기존 배터리 테스트 방식은 엔지니어가 모든 매개변수 세트를 물리적으로 완벽하게 테스트해야 하므로 수년이 걸립니다.

 

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[ 자그레브 대학교와 BMW 연구진이 세포 생산 최적화를 위한 AI 모델을 구현했습니다. (BMW 그룹) ]

 

AI 기술이 배터리 생산에 지속적으로 활용되면서 테스트 시간과 비용이 대폭 절감되고 있습니다.

Jake Hertz . September 24, 2026

유럽의 배터리 제조업체인 EAS Batteries와 BMW Group은 각각 머신러닝 모델을 활용하여 배터리 셀 성능을 예측하고 개발 주기를 수년에서 수개월로 단축하고 있습니다.

 

*  BMW 그룹은 개별 배터리 생산 테스트 공정에서 자재 및 시간 사용량을 50% 이상 절감했습니다.
*  EAS Batteries는 AI 모델을 통해 배터리 셀의 수명을 10%, 생산 수율을 15% 향상시키는 것을 목표로 합니다.
*  기존 배터리 테스트 방식은 엔지니어가 모든 매개변수 세트를 물리적으로 완벽하게 테스트해야 하므로 수년이 걸립니다.

 

새로운 전기차 배터리 뒤에는 수년간 생산 공정을 개발하고 개선해 온 제조업체가 있습니다. 개발 과정에서 가장 비용이 많이 드는 단계는 테스트입니다. 실제 성능을 검증하기 위해 배터리 엔지니어는 실제 재료로 새로운 배터리 셀을 제작하고 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 철저하게 테스트해야 합니다. 또한 엔지니어는 테스트 과정 동안 귀중한 재료와 장비를 보관해야 하므로 다른 셀 설계를 동시에 개발할 수 없습니다.

과거에는 배터리 제조업체들이 높은 테스트 비용을 가격 인상으로 충당할 수 있었습니다. 그러나 최근 몇 년간 평균 배터리 가격이 꾸준히 하락하면서 제조업체들은 경쟁력을 유지하기 위해 가격을 낮춰야 했습니다. 그 결과 모든 배터리 제조업체들이 수익 마진 손실을 입었고, 그 손실 폭은 업체마다 다릅니다. 손실을 만회하기 위해 기업들은 전체 제품 개발 비용에 큰 영향을 미치는 테스트 비용을 줄이는 방법을 모색하고있습니다.

점점 더 많은 배터리 제조업체들이 인공지능(AI)을 유망한 해결책으로 보고 있습니다. 이들 기업은 엔지니어들이 생산 및 테스트 데이터로 학습된 AI 모델을 활용하여 공정 변경이 완제품 배터리에 어떤 영향을 미칠지 테스트 전에 예측할 수 있기를 기대합니다. AI 도구를 사용하면 엔지니어들은 기존 테스트 방식보다 더 적은 횟수와 더 짧은 시간으로 동일한 배터리 기술을 검증할 수 있습니다.

 

최근 몇 달 동안 Battery Technology는 QuantumScape , SandboxAQ , Xos 와 같은 스타트업은 물론 Argonne 및 Honda R&D 와 같은 주요 연구 기관 의 배터리 생산에 AI를 활용하는 사례를 다뤄왔습니다 . 이번 글에서는 AI가 배터리 엔지니어와 자체 AI 프로젝트를 주도하고 있는 두 유럽 제조업체인 BMW 그룹 과 EAS Batteries 에 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명합니다 .

 

배터리 제조업체에게 AI가 주는 매력

새로운 배터리를 시장에 출시하기 전에 제조업체는 원하는 성능을 가진 배터리 셀을 일관되게 생산하기 위해 생산 공정을 완벽하게 다듬어야 합니다. 일반적으로 배터리 엔지니어는 최적의 생산 설정을 찾기 위해 시행착오를 거칩니다. 전극 코팅과 같은 설정을 미세 조정하고, 실제 배터리 셀을 제작하여 물리적으로 테스트합니다. 이렇게 여러 설정을 테스트함으로써 엔지니어는 어떤 생산 공정이 최상의 배터리 셀을 생산하는지 점차적으로 파악할 수 있습니다.

하지만 이러한 테스트 방식은 비용이 매우 많이 듭니다. 시행착오 방식은 예측이나 시뮬레이션과 같은 효율적인 방법보다 본질적으로 느립니다. 생산 라인에는 여러 설정이 있으며 각 설정은 서로 영향을 미치기 때문에 엔지니어는 모든 매개변수 조합을 개별적으로 테스트해야 합니다. 또한 각 테스트에는 셀의 성능 저하 시점을 파악하기 위해 수개월에 걸쳐 셀을 수백 번 충방전하는 과정이 포함될 수 있습니다. 이러한 요인들 때문에 배터리 테스트는 완료하는 데 수년이 걸리는 경우가 많습니다.

[ 파우치형 세포 8개를 수용할 수 있는 밀폐형 테스트 챔버. 사진 제공: Inficon. ]

 

테스트 과정을 단축하기 위해 많은 배터리 엔지니어는 실험 설계(DOE) 라는 통계적 방법을 사용하여 테스트에 가장 적합한 조합을 찾아냅니다. DOE는 엔지니어가 테스트 횟수를 줄이는 데 도움이 되지만, 남은 각 테스트 조합을 실제로 제작하고 평가하는 데에는 여전히 시간과 자원을 투자해야 합니다.

인공지능(AI)은 훨씬 더 유망한 해결책입니다. 제조업체들은 이미 코팅 측정값, 결함 이미지, 생산된 모든 셀의 충전 곡선 등 AI 모델에 필요한 데이터를 보유하고 있습니다. 엔지니어들은 이러한 데이터를 활용하여 모델을 학습시키고, 이전에는 고려하지 않았던 생산 설정 조합을 찾아내고 평가하도록 요청할 수 있습니다.

오늘날의 AI 모델은 이러한 용도에 충분히 적합하며, 2019년 연구 에서 연구원들이 머신러닝을 사용하여 LFP 배터리 셀의 수명 주기를 예측한 것이 이를 입증합니다. 남은 유일한 장벽은 배터리 제조업체들이 실제 생산 환경에 AI를 도입하는 것입니다.

 

EAS Batteries에서 가상 셀 구축하기

지난 7월, EAS Batteries가 주도하는 독일 컨소시엄이 인공지능(AI)을 배터리 생산에 적용하는 프로젝트를 시작했습니다 . KiBa-Pro라고 불리는 이 프로젝트는 여러 파트너의 협력을 통해 2029년 6월까지 LFP 배터리 셀 생산을 디지털화하는 것을 목표로 합니다. 독일 연방 연구·기술·우주부로부터 240만 유로의 지원금을 받았으며, 카를스루에 공과대학교와 같은 대학 및 Omron Europe과 같은 기업들이 참여하고 있습니다.

KiBa-Pro 프로젝트는 전기차 배터리의 절반 이상, 에너지 저장 시스템의 90% 이상에 사용되는 LFP 배터리 화학 구조 를 목표로 합니다  이 프로젝트는 배터리 제조업체가 다양한 생산 환경이 완제품 배터리의 특성에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있는 가상 LFP 셀을 구축하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 엔지니어는 코팅 두께, 다공성, 생산량, 온도 데이터를 가상 셀에 입력하여 예상 수명과 에너지 용량을 확인할수 있습니다.

 

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[ EAS Batteries가 KiBa-Pro 개발에서 파트너들과 어떻게 협력할지 보여주는 도표. 출처: EAS Batteries.]

 

EAS에 따르면 KiBa-Pro는 제조업체가 배터리 셀의 수명을 최소 10%, 생산 수율을 최소 15% 향상시키는 데 도움을 줄 것입니다. 이 프로젝트가 이러한 목표를 달성하면 배터리 제조업체는 테스트 과정에서 발생하는 재료 낭비를 크게 줄이고 새로운 셀 개발 속도를 높일 수 있습니다.

이러한 이점들은 프로젝트가 이제 막 시작되었기 때문에 보장된 것이 아닙니다. EAS와 컨소시엄은 첫 해 남은 기간 동안 생산 공정을 디지털 방식으로 기록하고 AI 학습을 위한 참조 배치를 실행할 계획입니다. 그 후, 2년에 걸쳐 모델을 구축하고 산업 생산 환경에서 검증할 예정입니다.

 

BMW 그룹의 세포 성능 예측

2024년, BMW 그룹과 크로아티아 자그레브 대학교는 배터리 셀 생산 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 '인사이트(Insight)'라는 공동 프로젝트를 시작했습니다 . 두 기관은 BMW 그룹의 배터리 셀 화학 및 생산 공정 개발을 담당하는 뮌헨 소재 BMW 배터리 셀 역량 센터(BCCC)에서 협력하고 있습니다. 프로젝트 시작 이후, BCCC 연구진은 과거 테스트 데이터와 실제 생산 데이터를 활용하여 공정 변수와 셀 성능을 예측하는 AI 시스템을 학습시켜 왔습니다.

AI 시스템의 예측을 통해 엔지니어는 테스트 시리즈를 단축할지 또는 중단할지 신속하게 결정할 수 있습니다. BMW는 이러한 예측을 사용하는 팀이 개별 공정 단계에서 재료 및 시간 사용량을 50% 이상 절감했다고 밝혔습니다 .

[ BMW 그룹과 자그레브 대학교는 Insight 공동 연구 프로젝트를 통해 배터리 셀 생산을 최적화하는 실용적인 AI 모델을 개발 및 구현하고 있습니다. (사진 제공: BMW 그룹) ]

 

BMW는 인사이트 프로젝트를 통해 테스트 품질을 향상시키는 것 외에도 배터리 생산 공정의 최종 승인 단계를 가속화할 수 있다고 주장합니다. 일반적으로 배터리 셀은 생산 마지막 단계에서 처음 충전된 후 결함 여부를 확인하기 위해 일정 시간 동안 특정 온도에서 보관해야 합니다. 하지만 BMW는 자사의 AI 시스템이 셀의 결함을 사전에 완벽하게 분석할 수 있기 때문에 최종 보관 단계를 생략할 수 있다고 설명합니다.

인사이트 프로젝트는 유망한 결과를 보여주었지만, BMW는 프로토타입 환경에서만 그 이점을 입증해 왔습니다. BMW는 AI 시스템을 실제 생산 환경에 적용하기 위해 독일 파르스도르프에 있는 양산 시설에 준하는 환경에서 테스트를 진행할 예정이라고 밝혔습니다.

 

미래 저축의 약속 (The Promise of future savings)

현재까지 BMW와 Insight 프로젝트는 프로토타입에서 긍정적인 결과를 보고했으며, 이를 실제 생산 환경으로 확대 적용하기 위해 노력하고있습니다. 한편, EAS가 주도하는 KiBa-Pro 프로젝트는 현재 생산 데이터를 수집 중이며 2029년까지 실질적인 결과를 도출할 계획입니다.

기대와는 달리, 두 프로젝트 모두 실제 생산 라인에서 실질적인 효과를 입증하지 못했습니다. 또한, 두 프로젝트 모두 여러 공장에서 동시에 작동하도록 설계되지 않았습니다. 각 모델은 특정 공장의 장비와 자재를 기반으로 학습되기 때문에 한 공장에서 효과적인 방식이 다른 공장에서는 효과적이지 않을 수 있습니다. 인공지능 시스템이 모든 배터리 제조업체에 보편적으로 적용될 수 있을 때 비로소 기업들은 배터리 가격 하락으로 인한 손실 마진을 회복하고 더 나은 배터리를 더 빨리 출시할 수 있을 것입니다.

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