광양제철소, 용광로 생산 뜨거운 쇳물 AI 활용해 이동
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포스코 광양제철소가 AI(인공지능)를 활용한 '용선 스케줄링 시스템'을 개발하고 스마트팩토리 구현에 한발 더 다가섰다.
23일 광양제철소에 따르면 용선은 용광로에서 생산된 뜨거운 쇳물로, 용광로에서 출선되는 용선을 후공정인 제강공정으로 공급하는 용선 공급 업무는 아직 수작업의 영역으로 남아 있어 후공정 진행에 제약사항이 많았다.
광양제철소 생산기술부는 이를 해결하고자 포스코 정보기획실과 협업해 AI를 활용한 용선 스케줄링 시스템을 개발했다.
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쇳물 생산량과 조업 종료시각 예측하는 AI 모델 완성
(광양=뉴스1) 서순규 기자 = 포스코 광양제철소가 AI(인공지능)를 활용한 '용선 스케줄링 시스템'을 개발하고 스마트팩토리 구현에 한발 더 다가섰다.
23일 광양제철소에 따르면 용선은 용광로에서 생산된 뜨거운 쇳물로, 용광로에서 출선되는 용선을 후공정인 제강공정으로 공급하는 용선 공급 업무는 아직 수작업의 영역으로 남아 있어 후공정 진행에 제약사항이 많았다.
좋은 품질의 철을 생산하기 위해선 뜨거운 쇳물을 온도 손실 없이 신속하게, 그리고 필요한 성분에 맞는 쇳물을 편차 없이 제강공장에 공급하는 것이 매우 중요하다.
하지만 용광로 상황에 따라 쇳물이 나오는 출선구 별로 출선 시각과 출선량이 일정하지 않고 성분 편차도 고려해야 했기 때문에, 기존에는 용선을 이송하는 용선운반차에 용선을 다 받은 후에야 제강공장으로 행선 지시가 이뤄졌다.
따라서 제강공장은 용선의 양과 성분에 대한 정보를 사전에 알 수 없었다.
광양제철소 생산기술부는 이를 해결하고자 포스코 정보기획실과 협업해 AI를 활용한 용선 스케줄링 시스템을 개발했다.
과거 용광로 조업에서 수집한 빅데이터를 활용해 용광로 출선구별로 나오는 쇳물의 양과 조업 종료시각을 예측하는 AI 모델을 완성한 것이다.
이러한 AI 출선예측모델을 기반으로 제강공정의 조업 스케줄까지 연계해 용선운반차 배치 및 행선을 자동으로 지정하는 스케줄링 시스템을 구축할 수 있었다.
광양제철소는 이를 통해 제강공장 별로 조업 스케줄에 맞춘 맞춤형 쇳물을 적기에 공급할 수 있게 됐고, 제강공장은 사전 조업 준비가 가능해져 업무효율을 크게 개선할 수 있었다.
특히, 기존 수작업 프로세스로 인해 제강공장 도착 전까지 발생했던 대기시간을 최소화하고 용선 온도 손실을 저감해 더욱 의미가 깊다.
광양제철소 관계자는 "체계화된 용선 공급으로 공정별 소재 수급 안정화에 선제적으로 대응할 수 있게 된 점이 이번 프로젝트의 가장 큰 결실"이라며 "해당 기술을 통해 효율적이고 정확한 용선 이송이 가능해져 생산성을 향상할 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다.
sk@news1.kr
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