AI·로봇 품은 철강업계 ‘지능형 공장’ 변신 중

대표적인 중후장대 산업인 국내 철강업계가 인공지능(AI), 빅데이터 등 첨단 정보기술(IT)을 공정에 적용하며 '지능형 공장'으로 빠르게 전환하고 있다.

■ 'AI용광로'로 쇳물 컨디션 자동제어

9일 업계에 따르면 철강사들은 최근 조업 현장에 AI를 활용한 스마트 팩토리 생산 체계를 잇따라 도입했다. 과거엔 주로 작업자가 오랜 경험으로 습득한 노하우에 의존해 조업이 이뤄졌지만 최근에는 공장 내 설비와 기계에 센서를 설치하는 등 프로세스 최적화에 나섰다.

우선 포스코는 고로 내부 컨디션을 AI를 활용해 자동 제어하는 '스마트 고로'를 활용 중이다. 최대 2300도의 뜨거운 쇳물을 담은 고로는 변동도 많고 예측이 쉽지 않아 수동제어에 어려움이 많았다.

포스코는 딥러닝 기반 AI 기술을 적용해 통기성, 연소성, 온도 등을 예측하고 품질 격차를 줄였다. 아울러 드론을 원료 야드에 띄워 재고를 측정 시간을 줄였고, 원료의 최적 배합 의사 결정을 돕는 디지털 트윈 기술인 '포스플롯'을 개발했다. 포스플롯을 활용하면 품질, 원가, 생산 영향은 물론 이산화탄소 배출량 변화까지 2분 이내에 시뮬레이션 할 수 있다.

현대제철은 최근 냉연 FH 보류재에 대한 스마트 예측 모델을 개발했다. 보류재란 사용 가능 여부 판단이 어려운 소재를 의미하는데 제품 재질 빅데이터를 활용하면서 빠른 시간 안에 처리가 가능해졌다. 또 4족 보행로봇을 가스 점검 등 고위험 현장에 활용하고, AI로 대형 압연 소재의 추출 온도를 최적화했다.

■ 사람 눈 대신 '표면 결함' 찾아

동국제강도 올해 1월 부산공장에 코일을 운송 스마트 물류 시스템을 새롭게 적용했다. 자율주행 자동차에서 사용하는 센서를 이용해 주변 도로나 건물, 사물 등을 인식해 운송 과정 간 위치를 지속적으로 확인하기 때문에 안전 사고도 방지하는 효과가 있다. 또 표현 결함 판정 자동화 시스템을 적용해 그간 육안으로 후판 감정을 하던 것보다 작업 편의성을 높였다.

세아베스틸은 강종 혼입을 막기 위해 빅데이터를 활용한다.

세아베스틸은 1년 반 동안 각 강종의 제품 표면에서 발생한 스파크를 이미지 데이터로 변환시켜 2만여건의 관련 데이터를 축적했고, 이를 통해 오류로 다른 성질을 지닌 강종을 자동으로 구분할 수 있게 만들었다.

철강업계 관계자는 "단순히 공정에서 쓰이는 설비를 자동화하는 것을 넘어서 분석, 설계할 수 잇는 지능형 스마트 팩토리를 구현하기 위해 힘쓰고 있다"며 "AI는 수요처가 원하는 스펙으로 제품을 개발, 생산하면서 기업 수익성을 강화하는데 크게 기여할 것으로 본다"고 설명했다.

철강산업연구원 관계자는 "제조업 스마트화는 기업 경쟁력을 높일 수 있는 기반"이라며 "철강업계의 스마트 팩토리와 AI 적용 확산을 위해 기업과 정부가 함께 고민하는 노력이 필요하다"고 밝혔다.

[e-mail] 홍요은 기자