배터리팩 니켈플레이트 설계를 자동화하다

배터리팩은 셀 여러 개를 직렬·병렬로 엮은 구조물입니다. 그 셀들을 전기적으로 잇는 게 니켈플레이트입니다. 어떻게 엮을지, 어디에 용접점을 둘지는 사람이 매번 손으로 그려 왔습니다. 정해진 규칙이 분명히 있는데도 매번 처음부터 다시 그리는 이 노동을, 구조화된 자동 설계로 바꿀 수 있었습니다. 이 글은 “어디서부터 자동화를 시작해야 가장 빨리 이기는가”에 대한 이야기입니다.

실제 '배터리팩 자동 설계' 도구. 직병렬 구조(예: 13S·52셀)와 셀 사양을 넣으면 윗면·아랫면 셀 배열과 니켈플레이트 연결이 규칙대로 자동 도출됩니다 — 사람이 매번 손으로 그리던 일을 구조화한 결과입니다.

먼저 용어부터 — 직렬·병렬과 니켈플레이트

배터리팩은 작은 셀(전지 한 알) 여러 개를 묶어 만듭니다. 묶는 방식이 두 가지입니다. 줄줄이 잇는 직렬(S)과, 나란히 붙이는 병렬(P)입니다. 이 둘로 팩의 성능이 결정됩니다.

용어: 직렬(S, Series) · 병렬(P, Parallel)

직렬로 이으면 전압이 올라갑니다(힘이 세집니다). 병렬로 붙이면 용량이 늘어납니다(오래 갑니다). 그래서 팩 구조를 “S × P”로 적습니다. 예를 들어 13S5P는 셀 5개를 병렬로 묶어 한 묶음을 만들고, 그 묶음을 13개 직렬로 잇는 구조입니다. (13S5P는 표기법을 설명하기 위한 일반적인 예시입니다.)

용어: 니켈플레이트(nickel plate)

셀과 셀을 전기적으로 잇는 얇은 금속판입니다. 직렬·병렬 구조를 실제 물리적 연결로 구현하는 부품입니다. 어느 셀의 +극과 어느 셀의 −극을 어떻게 이을지, 그리고 그 판의 어디를 용접(spot welding)할지가 니켈플레이트 설계의 핵심입니다.

정리하면 이렇습니다. “13S5P로 만들자”까지는 명확한 규칙입니다. 그런데 그 추상적 구조를 실제 셀이 어디 놓이고, 금속판이 어떤 모양으로 어디를 잇는가로 옮기는 작업이 남습니다. 바로 여기가 사람 손이 매번 다시 들어가던 자리입니다.

팩 설계는 사실 “규칙이 있는 반복”이다

직렬 수가 전압을, 병렬 수가 용량을 결정한다 — 여기까지는 계산입니다. 문제는 그다음, 이 직병렬 구조를 실제 셀 배치로, 다시 셀과 셀을 잇는 니켈플레이트의 형상과 용접점 위치로 옮기는 작업입니다. 같은 셀, 같은 규칙인데도 신규 모델마다 처음부터 다시 그렸습니다.

숙련된 사람은 빠릅니다. 하지만 그 빠름의 비결, 즉 “이런 구조면 이렇게 배치하고 이렇게 잇는다”는 규칙은 대부분 문서가 아니라 그 사람의 손끝과 머릿속에 있었습니다.

함정: “사람만 아는 규칙”의 위험

팩 설계의 규칙은 분명히 존재하는데, 그게 문서가 아니라 사람의 직관에 담겨 있었습니다. 이런 지식은 세 가지 위험을 안고 있습니다 — 그 사람이 바쁘면 병목이 되고, 떠나면 사라지고, 사람마다 미묘하게 달라 일관성이 흔들립니다. “규칙이 있는데 매번 손으로 다시 그린다”는 건, 자동화하지 않을 이유가 없다는 가장 분명한 신호입니다.

구조를 입력하면 설계가 나오게

그래서 직병렬 구조와 셀 사양을 입력하면, 셀 배열과 니켈플레이트 구조가 규칙에 따라 자동으로 도출되도록 만들었습니다. 핵심은 사람이 암묵적으로 적용하던 규칙들을 명시적인 입력→출력 관계로 구조화한 것입니다. 머릿속 노하우를, 같은 입력에 같은 출력을 내는 규칙으로 끄집어낸 셈입니다.

사람이 머릿속에서 한 번에 처리하던 일을 명시적 단계로 펼친 것입니다. 각 단계가 규칙으로 코드화돼 있어, 같은 입력에는 항상 같은 결과가 나옵니다. 그 일관성이 곧 양산 품질의 안정성입니다.

• 직렬·병렬 수 → 셀의 물리적 배치
• 셀 배치 → 어느 셀과 어느 셀을 이을지(연결 토폴로지)
• 연결 토폴로지 → 니켈플레이트 형상과 용접점

한 번 규칙을 코드로 옮겨 두면, 같은 입력에는 같은 결과가 나옵니다. 사람이 그릴 때마다 미묘하게 달라지던 결과가 일관돼집니다. 그리고 그 일관성이 곧 양산 품질의 안정성으로 이어집니다 — 똑같이 만들어야 똑같이 안전하니까요.

왜 이 영역에서 가장 멀리 왔나

제품 여정의 여러 갈래 중, 이 배터리팩 자동 설계를 가장 완성도 높은 축으로 봅니다 — 현황을 사실상 100%로 봅니다. 그럴 만한 이유가 있습니다. 형제 글들과 비교해 보면 분명해집니다.

영역	지배하는 성질	자동화 난이도
회로 검토	판단·예외가 많음	높음 (보조에 그침)
펌웨어	추적·맥락이 많음	중간 (토대부터)
배터리팩 설계	기하학적 규칙	낮음 (가장 잘 먹힘)

배터리팩 설계는 규칙이 가장 명확하고 기하학적인 영역입니다. “이 구조면 이 배치”가 거의 결정돼 있습니다. 판단이 많이 끼는 회로 검토나 맥락이 많은 펌웨어보다, “정해진 규칙의 반복”이 지배하는 영역이 자동화의 첫 성공처가 되는 건 자연스럽습니다.

명확한 데서 먼저 이긴다

자동화를 어려운 데(판단·예외가 많은 곳)에서 시작하면, 검증이 어렵고 신뢰를 얻기 힘들어 중간에 멈추기 쉽습니다. 반대로 규칙이 명확한 데서 시작하면 결과를 검증하기 쉽고, 한 번 이긴 경험이 다음 자동화의 발판이 됩니다. 배터리팩 설계는 “명확한 데서 먼저 이긴” 사례입니다.

물론 1인 개발로 진행 중인 만큼, 모든 셀 타입과 모든 팩 형태를 다 덮었다는 뜻은 아닙니다. 하지만 “사람이 매번 손으로 그리던 것”을 “구조를 넣으면 나오는 것”으로 바꿨다는 점에서, 이 축은 분명한 전환점을 지났습니다.

자동화이면서, 동시에 지식 보존

이 일에는 시간 절약 말고도 숨은 가치가 하나 더 있습니다. 사람 머릿속에만 있던 팩 설계 규칙이 코드로 옮겨졌다는 것 — 그건 자동화인 동시에 회사 지식의 보존입니다.

예전에는 “왜 이 구조에서 이렇게 배치하는가”라는 노하우가 숙련자 한 사람의 손끝에 있었습니다(앞서 짚은 위험). 이제 그 규칙은 입력→출력 관계로 명시돼 코드 안에 삽니다. 그 사람이 바빠도 병목이 안 생기고, 떠나도 규칙이 사라지지 않습니다. 누가 와도 같은 입력에 같은 결과를 얻습니다. 자동화가 “사람을 대신하는 것”으로만 보이지만, 실은 “사람의 지식을 회사에 새겨 두는 것”이기도 합니다. 이건 이 프로젝트 전체가 지향하는 방향과 같습니다 — 회사의 노하우가 사람이 아니라 시스템에 쌓이게 만드는 것.

교훈

자동화는 규칙이 가장 명확한 곳에서 시작하세요. 판단과 예외가 적고 기하학적으로 결정되는 작업일수록, 자동화의 첫 성공이 빠르고 확실합니다. 배터리팩 직병렬 구조처럼 “규칙은 있는데 매번 손으로 다시 그리는” 일을 찾아내는 것 — 그게 제조업에서 AI를 처음 심을 가장 좋은 자리입니다. 어려운 데서 시작하지 말고, 명확한 데서 이겨 본 뒤 확장하세요. 그리고 그 과정에서 사람 머릿속에만 있던 규칙이 코드로 옮겨지면, 그건 자동화인 동시에 회사 지식의 보존이기도 합니다.

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이 글은 SL.AIMS를 만들며 겪은 현장 회고 중 하나입니다. 자동화 토대 이야기는 BMS 펌웨어 자동화에, 전체 그림은 〈사례연구: SL.AIMS〉에 있습니다.