도요타, 전고체 배터리의 실용화

EV용으로 2027~28년을 목표

도요타자동차는 2027~28년을 목표로, 전기자동차(EV)용 전고체 배터리의 실용화를 추진한다. 이 전고체 배터리는 2026년에 도요타가 도입할 차세대 EV에 탑재하는 액체계 차세대 배터리에 비해, 한번 충전으로 주행할 수 있는 항속거리(이하, 항속 거리)를 20% 늘릴 수 있는 것이다. (공기역학이나 경량화 등 차량 효율의 향상 분을 포함. 항속 거리에 관해서는 이하 동일)

이 차세대 EV에 전고체 배터리를 탑재하면 항속 거리는 1,200㎞ 정도가 될 것으로 보인다. 충전량 10%에서 80%로 급속 충전하는 시간(이하 급속충전시간)도 10분 이하로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 전술한 액체계 차세대 배터리가 20분 이하이므로 절반으로 줄어드는 것이다. 도요타는 비용에 대해서는 정밀 조사 중이라고 말한다.

EV에 전고체 배터리를 탑재하는 데 도전하기로 결정한 이유는 배터리의 내구성을 극복하는 기술적인 브레이크스루를 발견했기 때문이다. 전고체 배터리에서는 충방전에 의해 고체 전해질이 팽창과 수축을 반복한다. 이로 인해 균열이 생기고, 전하를 전달하는 이온이 양극과 음극 사이를 통과하기 어려워지는 일이 있었다. 신기술로 이 과제를 해결할 수 있다.

도요타는 앞으로 비용 과제를 해결하기 위해 양산 공법의 개발에도 착수한다. 미래를 위해서는 더욱 성능을 향상시킨 사양의 전고체 배터리도 개발할 예정으로, 

과거 데이터 없는 신제품에도 적용, 사람과의 협업으로 예측 정확도를 20% 높여

삿포로맥주는 AI(인공지능)를 이용해 맥주나 츄하이 등에 대한 수요 예측 시스템 운용을 7월 1일부터 본격적으로 시작했다. AI의 수요 예측을 참고함으로써 사람만으로 실시한 예측과 비교해 정확도가 20% 향상되었다고 한다.

생산과 보충 계획 등을 관리하는 삿포로맥주의 수급 계획 시스템은 이미 수요 예측 기능을 갖추고 있다. 하지만 실적을 통해 통계학적으로 예측하는 구조로, 신상품에는 적합하지 않아 영업 담당자의 경험에 의존하고 있었다. 기무라(木村) 서플라이체인 매니지먼트부 시니어 애널리스트는 “신상품에 대한 예측은 영업 담당자의 제시 가격을 그대로 사용했고, 예측의 근거도 없었다”라고 말한다.

이런 상황을 개선하기 위해 삿포로맥주는 닛테쓰(日鉄)솔루션즈의 지원을 받아 AI를 이용한 수요 예측 시스템 개발을 2022년 10월에 시작. 우선, 편의점용 신상품 수요 예측부터 착수했다.

AI 개발에는 기계학습 플랫폼 '데이터 로봇(Data Robot)'을 채택했다. 데이터 로봇에서는 학습 데이터를 준비하면 최적의 분석 알고리즘이 자동으로 선정된다. 시스템 구축 공수를 줄일 수 있다는 점 외에도 “모델링 지원 기능을 활용함으로써 예측 정확도 향상에 집중할 수 있었다”(다미야(田宮) 개혁추진부 리더).

올림푸스의 고부가가치 전략

올림푸스가 2023년 7월 24일, 소화기 내시경(이하 내시경)의 디지털 기술 활용 전략인 '디지털 헬스 전략'을 공개했다. 소프트웨어를 사용해 내시경의 사용 편의성을 높이고 정밀검사부터 예후(사후 분석)에 걸친 환자 케어의 전체 솔루션 능력을 끌어올린다.

발표한 것은 오픈 플랫폼을 기반으로 한 소프트웨어 모듈 콘셉트다. 내시경 시스템의 하드웨어에 클라우드 기반의 운영 소프트웨어 플랫폼을 올리고, 그 위에서 애플리케이션인 모듈이 작동하도록 한다. 모듈은 올림푸스 제품은 물론 파트너 기업이 개발한 것도 사용할 수 있다. 파트너 기업에는 소프트웨어 개발 키트를 제공한다.

‘워크플로우 관리’ ‘컴퓨터 지원 진단(CAD) 및 실시간 손기술 지원’ ‘AI(인공지능) 임상/업무 인사이트’ 등의 분야에 대해 개발한 모듈을 올림푸스 내시경에 다운로드해 사용할 수 있도록 한다. 외부 자원을 적극적으로 도입함으로써 소프트웨어 개발의 활성화를 도모한다.

올림푸스 제품은 내시경 세계 점유율에서 약 70%로 보급률이 높다. 때문에 이러한 소프트웨어의 ‘플랫포머’가 되기에 타사에 비해 우위에 있다고 한다. 2~3년 후의 실용화를 목표로 하고 있으며 우선 유럽시장부터 투입할 생각이다.

가전 재활용 현장에서 사람의 작업을 대체

파나소닉 홀딩스(파나소닉HD)는 사용이 끝난 에어컨 실외기의 해체 작업을 자동화하는 로봇 시스템을 개발해, 파나소닉HD가 출자하는 파나소닉 에코 테크놀로지 간토(PETEC 간토, 이바라키현)의 가전 리사이클 공장에 도입했다.

폐가전을 해체하고 유가물과 폐기물로 분리하는 작업에는 많은 인력이 소요되고 있다. 인력 부족이 심각한 재활용 현장에 자동화 기술을 도입해, 앞으로의 폐기 대수 증가에 대비하려는 의도다.

개발한 시스템에서는 실외기 외장을 떼어내는 작업을 2대의 로봇팔로 자동화했다. 1대의 로봇이 나사의 위치를 사진을 통해 인식해 분리하고, 다른 1대의 로봇이 상판과 정면, 측면의 커버를 떼어낸다.

기존에 PETEC 간토에서는 6명의 작업자가 일련의 해체 작업을 진행했었다. 이 중 일부 기종에서, 1명이 담당하고 있던 외장 분리 작업을 로봇 시스템으로 대체했다. 컴프레서 등 내부 부품을 분리하는 작업은 계속 사람이 한다.

가정용 에어컨은 가전재활용법에 따라 제조사의 수거와 재활용이 의무화돼 있다. PETEC 간토에서는 가전재활용법에서 정해진 4개 품목 가전(에어컨, TV, 냉장고/냉동고, 세탁기/의류건조기)의 모든 재활용을 취급하고 있다. 

반도체 업체의 업적에 호전의 징후

2023년 2분기(4~6월) 반도체 업체들의 매출 합계액은 1243억 1600만 달러(약 18조 4000억엔)로, 지난 4분기 대비 3.8% 증가했다. 지난 4분기 대비 증가세를 보인 것은 6분기 만이다. 이 증가분 가운데 절반 이상을 차지한 곳이 미국 엔비디아다.

엔비디아는 23년 2분기 매출액 순위에서 3위를 차지하며 전년 동기부터 순위를 6개나 올렸다. AI(인공지능) 컴퓨팅용 GPU(그래픽 처리 장치) 수요 확대를 배경으로 크게 약진했다.

영국의 시장조사 업체인 Omdia가 조사했다. 엔비디아의 23년 2분기 매출액은 78억 9900만 달러(약 1조 1700억엔)로, 지난 4분기보다 약 25억 달러(약 3700억엔) 증가했다. 이는 업계 전체 증수분의 54%를 차지한다.

세그먼트별로는 데이터 프로세싱 세그먼트(데이터 처리 분야)에서 서버용 AI 칩이 견인해 지난 4분기 대비 15% 증가했다. 반도체 매출의 약 3분의 1을 차지한다. 스마트폰이 주요 무선 세그먼트(무선통신 분야)는 두 번째로 큰 세그먼트지만 지난 4분기보다 3% 감소했다. 차량탑재 반도체는 성장을 계속하며 지난 4분기에서 3.2% 증가했다.

저온에서 3.8배, 지금까지의 10~50배 두꺼운 양극도 이용 가능

도쿄공업대학과 도쿄대학 연구진은 리튬(Li) 이온의 전도율이 높은 고체 전해질 재료를 개발해 영국 시간으로 23년 7월 6일자로 영국 학술지 ‘Science’에 논문을 발표했다.

전도율은 25℃로, 기존 최고치의 약 2.7배. 또한 용량 면밀도가 기존의 1.8배인 양극 재료도 제작할 수 있게 되었다. 이로써 급속 충방전 성능이 매우 높은 배터리를 제조할 가능성이 높아졌다. 뿐만 아니라 향후 전고체 리튬이온 2차전지(LIB) 개발 방침이 전극을 보다 후막화(厚膜化)하는 방향으로 바뀔 수 있다고 한다.

-- 최고 전도율의 재료를 개량 --
새로 개발한 리튬이온 고체 전해질은 이른바 황화물계 재료의 일종이다. 화학 조성은 Li_9.54 [Si0.6 Ge0.4]_1.74 P_1.44 S_11.1 Br_0.3 O_0.6이다. 개발한 곳은 도쿄공업대학 과학기술창성연구원 전고체전지연구센터의 호리(堀) 교수, 간노(菅野) 교수, 사이토(齊藤) 교수, 그리고 도쿄대학 생산기술연구소의 미조구치(溝口) 교수 등이다.