포스코, AI 기반 제강 공정 자동화…‘인텔리전트 팩토리’ 속도

핵심 공정에 AI 기반 자동화 기술 적용

[뉴스토마토 박창욱 기자] 국내 철강업계가 저가 수입재 범람, 미국발 글로벌 관세 전쟁, 환경 규제 강화 등 ‘삼중고’에 직면한 가운데, 포스코가 디지털 전환을 앞세운 기술 혁신으로 위기 돌파에 나서고 있습니다. 그룹 7대 미래 혁신 과제 중 하나로 ‘철강 경쟁력 재건’을 내세운 장인화 포스코그룹 회장은 현장 자동화 고도화를 통한 인텔리전트 팩토리 전환을 본격화하고 있습니다. 

 

포항제철소 3제강공장 예비처리 설비(스키머)가 슬래그를 자동으로 제거하고 있다. (사진=포스코)

 

최근 포스코는 포항과 광양제철소 제강 공정에 AI 기반 자동화 기술을 잇따라 도입하며 디지털 전환에 속도를 내고 있습니다. 포스코 포항제철소는 3제강공장의 쇳물 예비처리(KR) 공정에 전면 자율조업 기술을 적용했습니다. KR 공정은 쇳물의 유황을 제거하고 불순물인 슬래그를 걷어내는 제강 초입의 핵심 단계로, 기존에는 작업자의 숙련도에 따라 품질 편차가 발생했지만, 이번 기술 도입으로 해당 공정 전 과정이 100% 자동화됐습니다. 

 

또 포스코는 20여년간 축적한 조업 데이터를 기반으로, 딥러닝 인공지능(AI) 영상 인식 시스템을 개발했습니다. 이로 인해 조업 시간은 3% 단축되고, 실수율은 2% 향상됐습니다. 품질 균일화와 생산성 모두에서 성과가 확인된 것입니다. 

 

광양제철소도 2제강공장에서 전로 원터치 취련 자동화 조업 기술 개발을 최근 완료했습니다다. 전로 취련은 용선에서 불순물을 제거하고 성분을 조절하는 핵심 작업으로, 고온·고중량 작업 환경에서 작업자 숙련도에 의존했습니다. 하지만 포스코는 2018년부터 현장 경험과 생산관리시스템(MES)을 기반으로 조업 데이터를 축적해왔으며, 이를 바탕으로 약 7년간의 개발 끝에 기존 25단계 수동 조작을 1회의 원터치 자동화로 전환하는 데 성공했습니다. 

 

이 기술의 핵심은 사물인터넷(IoT) 기반 영상 계측 시스템과 ‘포스코형 AI 열배합 모델’입니다. 작업 현장의 사각지대와 고위험 지점을 영상으로 계측한 뒤, AI가 학습을 통해 최적의 전로 운전 방법을 도출합니다. 열배합 모델은 용선의 온도·성분·전로 상태 등 조업 조건을 분석해 가장 적합한 취련 방식을 제시합니다. 조업 전 공정의 100% 자동화를 통해 설비 조작 횟수를 획기적으로 줄이고, 용강의 온도·성분 적중률을 높이며 품질을 안정화했습니다. 

 

포스코 관계자는 “축적된 현장 경험과 노하우에 IoT, AI, 빅데이터 등을 생산공정에 접목해 최적의 생산 현장을 구현해 나가겠다”고 밝혔습니다. 

 

박창욱 기자 [e-mail]

이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 오승훈 산업1부장이 최종 확인·수정했습니다.