배터리 연구개발 현장에서는 실험 설계에 수일, 데이터 분석에 반나절, 보고서 작성에 수 시간이 소요됩니다. 실험 조건이 복잡해질수록 연구자의 경험 의존도가 높아지고, 반복적인 수작업이 핵심 연구 활동에 투입해야 할 시간을 줄입니다.

LG CNS는 사이클러와 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 분석 서비스를 결합하여, 실험의 설계·실행·분석·보고 전 과정을 자동화합니다. 사이클러가 수집한 정밀한 충·방전 데이터 위에 AI가 자연어로 실험 목적을 해석해 최적의 레시피를 설계하고, 다양한 전문 분석 도구를 자율적으로 조합하여 데이터를 분석합니다. 또한 논문 인용 기반의 메커니즘 해석을 포함하여 보고서를 자동으로 생성합니다.

나아가 실험계획법(Design Of Experiments, DOE)과 능동 학습(Active Learning)을 적용하여, AI가 다음 단계의 최적 실험 조건을 제안합니다. 이를 통해 경험 중심의 판단을 데이터 기반 의사결정으로 전환할 수 있습니다.

LG CNS AI 분석 플랫폼은 실험 데이터 분석 시간을 최대 90% 이상 단축하고, 능동 학습을 통해 전통적인 완전요인실험(Full Factorial Design) 대비 실험 횟수를 30~50% 절감할 수 있습니다.

배터리 생산 공정의 핵심인 활성화(Formation) 단계는 셀의 성능과 수명을 결정하는 가장 중요한 공정입니다.

기존 정전류-정전압(Constant Current-Constant Voltage, CC-CV) 방식의 한계를 넘어, 정밀한 펄스제어로 고체 전해질 피막(SEI Layer)을 최적화하고 다양한 폼팩터에 유연하게 대응해야 합니다. 또한 대용량 충·방전 과정에서 발생하는 에너지 손실을 최소화하는 것이 생상 경쟁력 확보의 관건입니다.

LG CNS는 극초정밀 펄스 활성화(Ultra-precise Pulse Formation) 기술을 기반으로 직류배전 시스템, 무정전 전원 공급 장치(Uninterruptible Power Supply, UPS)를 통합 설계하여 생산 공정 전반의 품질과 에너지 효율을 동시에 향상합입니다.

펄스 충·방전으로 배터리 수명을 높이고, 직류(DC, Direct Current)배전으로 교류-직류 변환 손실을 줄입니다. 나아가 방전 에너지를 인접 충전채널로 회수하는 에너지 순환 구조를 실현합니다. 

EU 배터리 규정 시행에 따라 폐배터리 재활용이 의무화되면서, 안전하고 효율적인 방전 공정의 중요성이 커지고 있습니다.

하지만 기존 염수 방전 방식은 방전에 24시간 이상이 소요되고, 연간 수백 톤의 폐수가 발생합니다. 화재·폭발 위험과 대규모 적치 공간 요구 등 환경·안전·운영 효율 측면에서 구조적 한계도 분명합니다.

LG CNS는 무수 전기방전(Dry Discharge) 기술을 통해 물 없이 전기적으로 폐배터리를 방전해 폐수를 원천적으로 제거하고, 방전 시간을 2시간 이내로 단축합니다.

또한 AI가 방전 데이터를 지속적으로 학습해 온도 제어 프로파일과 방전 전략을 스스로 최적화합니다. 데이터가 축적될수록 설비의 효율과 안전성도 함께 고도화됩니다.

방전 이력 데이터는 표준화되어 탄소 감축 효과로 기업의 ESG경영을 지원합니다.

배터리 충·방전 설비는 대용량 전력과 고에너지 밀도 셀을 취급하는 특성상 화재·폭발·열폭주 등의 안전 리스크가 상존합니다. 동시에 EU 배터리 규정, 탄소배출 규제, 환경부 폐수 기준 등 글로벌 규제 요구도 지속적으로 강화되고 있습니다.

LG CNS는 설비 전반에 AI 기반 안전 제어와 환경 규제에 대응하는 역량을 내재화합니다. 사이클러와 펄스 활성화 공정에 적용된 실시간 이상감지 AI는 온도·전압·전류의 이상 패턴을 사전 예측하여 100ms 이내에 자동 차단을 수행합니다. 전기방전기에는 열폭주 예측 AI를 적용하여 셀별 방전 프로파일을 실시간 모니터링합니다.

모든 설비의 운영 데이터는 통합 관제 플랫폼에서 수집하여 배터리 여권(Battery Passport) 대응을 위한 데이터 이력을 자동 구축하고, 에너지 사용량·회수량·탄소 배출 데이터를 기반으로 ESG 보고에 필요한 정량 지표를 제공합니다.

단순한 안전 장치를 넘어, AI가 학습하며 고도화되는 예측형 안전 체계와 설비 운영 데이터에서 자동으로 생성되는 규제 대응 데이터 파이프라인을 통해 기업의 안전·환경 수준을 구조적으로 끌어올립니다.

LG CNS는 배터리 밸류체인 전 단계에 필요한 최적의 설비를 직접 설계·제조합니다. 연구개발을 위한 사이클러부터 생산 공정의 펄스 활성화 설비, 재활용 공정의 전기방전기, 그리고 이를 뒷받침하는 직류배전 시스템과 UPS까지 전 영역의 핵심 설비를 자체 보유하고 있습니다.

여기에 AX 통합 플랫폼과 결합하면, 모든 설비의 운영 데이터를 하나의 레이어에서 수집·표준화·분석하고 AI 에이전트가 설비별 인사이트를 도출합니다. 디지털 트윈을 기반으로 설비의 가상 시뮬레이션과 예지 보전을 실현합니다.

최적의 설비를 만드는 기술력과, 그 설비에 피지컬 AI(Physical AI)를 접목해 지능화하는 역량을 동시에 갖춘 것이 바로 LG CNS의 차별적 가치입니다.