携手初创企业与AI协作的SK Innovation，将工艺检查时间缩短98%[AI 自主制造，开启未来]

by Oh Jieun

Published 17 Jun.2025 09:01(KST)

Updated 23 Jun.2025 07:58(KST)

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炼油·钢铁等基础产业掀起创新
以AI取代“经验”的关键安全工序
SK创新携手DeepEye开发AI热交换器检测系统

“数据异常。请重新上传。”

在工厂内办公室凝视笔记本电脑的SK Innovation蔚山CLX工厂机械技术团队项目经理（PM）Park Jaehan，对着电话另一端喊道。刚刚由协力公司传送过来的换热器传感器数据被检测出异常。人工智能（AI）实时捕捉到了非正常模式，总部技术团队立即下达了重新测量的指示。这正是今年下半年起将在SK Innovation全体工厂导入的AI换热器检测系统的运作场景。

在蔚山地区一家炼油企业，SK Innovation与Deep AI联合开发的“基于人工智能的换热器无损检测系统”正在进行演示。协作企业员工先在现场进行初步检测（左），随后由总部机械技术团队在办公室最终判断换热器是否存在异常（右）。Deep AI提供

换热器负责控制炼油·石油化工工艺的温度，由于其中流动的是高温流体，一旦出现细微磨损或裂缝，就可能导致流体泄漏，严重时甚至会引发爆炸。因此每逢定期检修期，每台设备都要重复进行约30至60次检测。仅SK Innovation蔚山园区就安装了约7000台换热器，整个蔚山石油化工园区则多达约3万台。检测过程劳动强度大、对熟练人员依赖度高，长期被视为管理上的风险因素，如今则由AI在全厂范围内接手实时管理。

引入AI后，判读时间缩短98%

在制造工艺中引入AI后变化最大的一点，是质量偏差的减少。此前换热器工艺完全依赖无损检测员的肉眼判读，需要逐一确认图表形状，每件检测至少要高度集中10分钟以上。只有当信号出现细微“波动”并被熟练工的直觉捕捉到时，才会进行重新测量或缺陷判定。就像影像医学科医生亲自判读计算机断层扫描（CT）一样，判断完全依赖熟练者的感觉，这也导致了熟练度差异和判读质量下降的问题。

为在事前防范重大事故，炼油行业引入AI作为提高换热器无损检测精密度的方案。SK Innovation召集核心人员组建了“智能工厂推进组”，Park PM在调往机械技术团队之前，曾在该团队负责AI检测技术开发的具体工作。他主修机械工程并具备编程能力，与蔚山地区初创企业DEEP AI合作，共同打造契合现场需求的AI解决方案。

本月11日，DEEP AI员工在位于釜山机张郡的研究所召开会议，讨论改进“基于人工智能的换热器无损检测系统”的质量。釜山=吴智恩记者

Park PM表示：“无损检测必不可少，但判读和解析非常耗时，又需要高度集中，因此经常发生人为失误。通过AI进行辅助或替代，可以在减轻判读人员负担的同时提高准确度。”引入AI后，诊断准确度提升至95%以上，每件检测的判读时间缩短到1分钟以内，整体耗时减少了90%以上。现场检测人员先利用AI进行第一轮判读，总部技术团队再进行复核，形成了双重确认体系。

AI牵线大企业与初创公司携手……获“韩国型新技术”认证

SK Innovation的AI无损检测自动评估系统，因与初创企业合作开发而更具意义。这是过去3年与初创企业DEEP AI共同研发的成果。今年，这项技术还获得了产业通商资源部颁发的国内首个新技术认证（New Excellent Technology）。不同于只要满足简单条件就判断为无异常的“条件式评估”方式，该技术由AI学习数千种信号模式，并将其精细分类以判断是否存在缺陷，因此被评价为全球首创技术。开始进行技术销售的DEEP AI目前正与日本、美国、西班牙、新加坡等7个国家进行沟通洽谈。

右一第一位为DeepEye代表Kim Gisoo在内的相关人士出席上个月举行的“2025年新技术·新产品认证书授予仪式”并合影留念。SK Innovation与DeepEye共同开发的“基于人工智能的换热器无损检测系统”获得产业通商资源部授予的新技术（NET）认证。SK Innovation提供

两家公司的缘分始于3年前的一场工业展会。此后通过签署业务协议（MOU）、开展概念验证（Proof of Concept，POC）等步骤不断提升技术水平，并将从今年下半年起扩大导入至SK Innovation所有工厂。DEEP AI负责软件算法，SK Innovation负责现场实证和数据。DEEP AI代表Kim Gisoo表示：“在外界对AI关注度还不高的时期，SK Innovation始终保持合作意志，使我们得以打造无需依赖海外技术的韩国型技术。”

由熟悉现场的工程师主导，并与初创企业灵活协作的企业文化也备受关注。记者在蔚山工厂采访到的SK Innovation相关负责人表示：“真正理解技术的工程师与初创企业直接对接、共同推进项目，是合作成功的关键。”

AI协作之风扩散至整个行业

SK Innovation的案例也契合炼油·化工行业整体的变革趋势。GS Caltex同样在全罗南道丽水工厂，与初创企业“Plant Scanning”一起运行利用AI分析管道外壁腐蚀情况的系统。以往需要作业人员手工判读成千上万张影像数据，如今引入AI后，几秒之内就能得出是否存在缺陷的结论。

AI也被应用于包括石脑油裂解在内的工艺优化。GS Caltex引入AI收益最优化模型，根据实时行情和装置条件自动调整产量，例如在丙烯价格大幅上涨时提高相关产品的生产比重。近期，该公司通过自主开发的机器学习实时优化系统（Real Time Optimizer，RTO），最大化高附加值石脑油产品（HSR）的产量。凭借这些技术，GS Caltex去年获得了产业通商资源部“AI自主制造有功者表彰”。

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GS Caltex数字创新团队负责人Kim Changheon在接受《亚洲经济》采访时表示：“引入AI后，公司盈利能力提升了约2%，随着技术进一步升级，效果还会继续放大。起初部分一线员工对新技术存在模糊的恐惧，但在亲身体验到AI减轻重复性工作的负担、提高效率之后，现场氛围发生了变化。”他接着补充说：“过去数字化转型被视为个别部门的课题，如今已发展为跨部门协作的企业文化。”

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本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。