4차 산업혁명 시대를 맞이하여, 많은 제조 기업들이 빅데이터와 인공지능을 활용한 실시간 공정 품질 관리를 희망하고 있다. 본 발표는 윤활기유 생산 공정의 실시간 품질 예측 및 공정 최적화를 위한 인공지능을 개발하고 실공정에 적용한 연구개발 프로젝트를 소개한다 (SK루브리컨츠 산학협력 프로젝트). 인공지능 활용이 활발히 추진되어 온 반도체, 철강, 자동차 산업 등과 달리, 석유화학 산업의 많은 공정들은 "중간검수가 없는 다단계 연속 공정"이라는 특성상 인공지능 활용이 어려웠다. 본 발표는 이러한 한계 극복을 위해 공정 특징을 반영한 데이터 전처리, 학습 및 최적화 방법론을 어떻게 개발하고 활용하였는지 소개한다. 본 발표는 신뢰할 수 있는 제조 인공지능 개발을 위해서는 공정과 데이터의 특징을 고려한 데이터 전처리 및 학습이 필요하다는 점을 강조함과 동시에 유사 사례들의 창출을 위한 시사점을 제공할 것이다.