포스코, 철강제품 불량 스스로 개선하는 인공지능 개발
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포스코 포항제철소가 인공지능(AI)을 활용해 철강제품 불량을 스스로 고치는 시스템을 개발했다.
31일 포스코에 따르면 포항제철소는 최근 철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에 '후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술'을 도입했다.
반면 포항제철소가 최근 도입한 '후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술'은 단순 정량 데이터 적용을 넘어 AI가 이전 조업 결과를 바탕으로 재학습해 더 효과적인 압하량을 스스로 찾아 교정 작업의 완성도를 높이는 기술이다.
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(포항=연합뉴스) 손대성 기자 = 포스코 포항제철소가 인공지능(AI)을 활용해 철강제품 불량을 스스로 고치는 시스템을 개발했다.
31일 포스코에 따르면 포항제철소는 최근 철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에 '후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술'을 도입했다.
포항제철소는 생산 공정을 거친 제품 두께와 성분 등 형상이 고객사 요구 규격을 만족하지 못하면 교정 공정에서 바로잡고 있다.
후판공장은 별도 온도조정 없이 생산 제품을 롤과 롤 사이로 통과시켜 물리적 힘으로 바로잡는 '강력교정' 방식을 사용하고 있다.
현재까지 강력교정은 제품 규격과 변형 정도에 따라 압하량이 정량적으로 정해져 있어 정해진 데이터에 맞게 롤 간격을 조절하는 방식으로 진행됐다.
반면 포항제철소가 최근 도입한 '후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술'은 단순 정량 데이터 적용을 넘어 AI가 이전 조업 결과를 바탕으로 재학습해 더 효과적인 압하량을 스스로 찾아 교정 작업의 완성도를 높이는 기술이다.
재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장의 평탄도 형상관리 지표는 교정 전과 비교해 10% 이상 개선됐다.
이번 재학습 기술 개발을 담당한 홍준표 포항제철소 후판부 사원은 "직접 교정작업을 하던 베테랑 선배들로부터 기술을 배워 포스코 기술연구원과 함께 재학습 시스템을 구축했다"며 "주기적 재학습을 수행하면서 교정 공정 완전자동화를 장기적 목표로 두고 재학습 모델 적용률을 높이겠다"고 말했다.
sds123@yna.co.kr
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