광주 생산량도 이달말부턴 일 1만본 확대
함평 신공장도 착착…내년말 완공 ‘목표’

지난해 광주공장 화재라는 대형 악재를 딛고 역대 최대 매출을 달성한 금호타이어가 광주공장 재건에 속도를 내고 있다.
화재가 발생한 정련공정 해체를 완료한 광주공장은 이달 말부터 일 1만 본 생산체계를 구축 완료함으로써 함평 이전 전까지 연간 350만 본의 타이어를 생산하게 된다.
11일 금호타이어에 따르면 지난해 전년 대비 3.7% 증가한 4조 7천13억 원 매출을 기록하면서 창사 이래 최대 매출을 올렸다.
연간 1천150만 본을 생산하는 광주공장이 화재가 발생하기 전 매출액이 8천억 원 규모였음을 감안하면 그동안 목표로 삼았던 5조 원 매출을 훌쩍 뛰어넘는 성과를 거둘 수 있었을 것이라는 평가다.
금호타이어 측은 미국·유럽 등 주요 시장을 중심으로 신차용·교체용 타이어시장에서 모두 판매가 확대되면서 대형화재 악재를 뛰어넘는 성과를 거뒀다고 자평했다.
불확실성과 악재를 딛고 사상 최대 매출을 달성하는 데 성공한 금호타이어는 국내 최대 생산거점인 광주공장의 정상화에 주력하고 있다.
지난해 생산재개 당시 일 4 천본 생산에 나선 광주공장은 앞선 1월부터 6 천본 규모로 생산을 확대했으며 이달 말까지 노사가 합의한 1만 본 생산체계를 구축키로 하는 등 사실상 정상화 완료를 눈앞에 두고 있다.
금호타이어는 연 350만 본 규모로 가동될 광주공장 외에도 함평 신공장 역시 내년 말 완공을 목표로 속도를 내고 있다.
지난달부터 창고동 공사에 들어간 함평 신공장은 올 6~7월부터 공장동 등 본격적인 공사에 들어가 내년 말까지 530만 본 양산 체계를 구축할 계획이다.

1단계 복구가 마무리되면 연간 900만 여본 생산이 가능해져 기존 광주공장의 78% 수준까지 생산이 가능해질 전망이다.
금호타이어 관계자는 “현재 기존 광주공장 인원의 절반을 조금 넘은 근로자들이 여전히 휴업 상태지만 내년 신공장이 완공되면 휴업인원 상당수가 현장에 복귀할 예정”이라며 “그동안 노사가 하나가 돼 위기를 극복해 온 만큼 앞으로도 대표향토기업으로서 역할을 다할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
도철원기자 repo333@mdilbo.com
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AI 발전설비 진단 솔루션으로 스마트팩토리 시장 공략
테클리트의‘IoT 및 AI 기반 빅데이터 발전설비 진단 솔루션’개발사진.
광주창조경제혁신센터의 초기창업패키지 딥테크분야에 선정된 ㈜테클리트는 발전설비 노후화 및 관리 소홀로 인한 발전소 불시정지와 안전사고 문제를 해결하겠다는 목표로 지난 2024년 김수연 대표가 설립했다.테클리트는 기업부설연구소 설립, 설비 특화 진단 시스템 관련 핵심 기술 특허 등록 등 선도적인 기술력을 확보했다는 평가를 받고 있다.설립 첫해인 2024년 한국전기산업진흥회가 주관하는 한전KPS 상생형 프로젝트와 한전KDN 에너지 ICT 육성사업에 참여해 기술 검증을 진행했으며 그해 2억2천400만원의 매출을 달성하는 등 빠른 성장세를 보여주고 있다.테클리트의 주요 사업 아이템은 발전소와 산업용 회전설비에 적용 가능한 ‘IoT 및 AI 기반 빅데이터 발전설비 진단 솔루션’으로 설비에 인가되는 전류 데이터를 실시간 취득·분석해 이상 징후를 사전에 감지하는 예지보전(Predictive Maintenance) 시스템이다.발전소는 고압, 고온의 환경에서 발전기, 터빈, 펌프 등 대형 기계장비가 복합적으로 운영되므로 구동계통 결함 시 막대한 전력 손실과 화재·폭발 등의 안전사고가 발생할 수 있다.특히, 국내 발전소의 경우 설비 고장으로 인한 가동정지 사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 2020년부터 2024년까지 약 7천억원의 발전손실액이 발생하는 등 설비 노후화로 인한 전력 생산 차질과 안전사고 리스크가 지속적으로 증가하고 있다.테클리트의 ‘IoT 및 AI 기반 빅데이터 발전설비 진단 솔루션’은 노후 설비에 인가되는 전류를 실시간으로 측정해 고해상도 시계열 데이터를 취득하고, 무선 네트워크로 서버에 전송하여 AI 알고리즘(LSTM 기반 시계열 패턴 분석 등)으로 분석함으로써 설비 고장 전조현상을 조기에 감지, 사전 예방이 가능하다.테클리트측은 해당 솔루션의 경우 클라우드 기반 실시간 분석 체계를 통해 발전소, 공장, 반도체 산업설비 등 다양한 산업현장에 적용 가능하며, 결함 데이터별 특징을 추출해 설비의 이상 여부를 사전에 감지하는 기술적 차별성을 확보하고 있다고 했다.테클리트는 현재 발전설비 AI데이터 획득용 DAQ(데이터수집) IoT H/W 시제품 개발을 완료했으며 한전KPS 상생형 프로젝트와 한전KDN 에너지 ICT 육성사업에 참여해 현장 적용성을 검증했다.국내 발전소와 스마트팩토리 유지보수 기업을 목표 시장으로 설정한 테클리트는 충남을 포함한 서남권 노후 석탄화력발전소를 1차 시장으로 삼아 우선적으로 진출하겠다는 목표를 세웠다.테클리트의‘IoT 및 AI 기반 빅데이터 발전설비 진단 솔루션’개발사진.이어 무료 PoC 기반 시범 도입을 통해 고객 경험을 확보한 이후, 솔루션 패키지 판매 및 유지보수 계약, 클라우드 기반 API 서비스(SaaS) 제공을 통한 구독형 수익모델로 사업화를 확장한다는 계획이다.아울러 중장기적으로 클라우드 기반 통합 설비 모니터링 플랫폼으로 전환해 발전소뿐만 아니라 산업단지, 스마트팩토리, 반도체 제조설비 등 다양한 산업군으로 적용 범위를 확대할 예정이다.김수연 대표는 “발전설비의 불시정지는 단순한 설비 고장을 넘어 전력 생산 차질과 사회적 비용 손실로 직결되는 핵심 리스크”라며, “전류 기반 AI 분석 기술을 통해 기존 유지보수 방식의 한계를 극복하고 발전소 및 산업설비의 안정적 운영을 지원하는 예지보전 솔루션을 상용화할 계획”이라고 밝혔다.이어 “앞으로 서남권 노후 발전소와 스마트팩토리 시장을 집중 공략해 기술의 우수성을 입증하고, 적극적인 시드(Seed) 및 시리즈 A(Series A) 투자 유치를 통해 대량 양산 체제 구축은 물론 글로벌 클라우드 구독형 플랫폼으로 도약하겠다”고 강조했다. 도철원기자 repo333@mdilbo.com
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