KG스틸, AI 기반 아연도금라인 성분 변화 모델 개발
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KG스틸이 인공지능(AI) 기술을 접목한 아연도금라인 미세 성분 변화 예측모델(이하 '미세 성분 예측모델')을 개발했다고 20일 밝혔다.
이번 미세 성분 예측모델은 산업통상자원부가 시행한 2024년 디지털 혁신 중견기업 육성사업에 KG스틸이 국내 인공지능(A)I 제조 솔루션 전문회사인 앰버로드와 컨소시엄을 구성해 공동 개발했다.
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[아이뉴스24 이한얼 기자] KG스틸이 인공지능(AI) 기술을 접목한 아연도금라인 미세 성분 변화 예측모델(이하 ‘미세 성분 예측모델’)을 개발했다고 20일 밝혔다.
![KG스틸 로고 [사진=KG스틸]](https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202412/20/inews24/20241220164445155nthg.jpg)
이번 미세 성분 예측모델은 산업통상자원부가 시행한 2024년 디지털 혁신 중견기업 육성사업에 KG스틸이 국내 인공지능(A)I 제조 솔루션 전문회사인 앰버로드와 컨소시엄을 구성해 공동 개발했다.
KG스틸의 주력 제품인 칼라강판의 소재로 사용되는 아연도금강판을 생산하는데 핵심 공정은 용융(melting) 아연을 코일 표면에 입히는 도금 작업이다.
이 과정에서 작업자는 용융 아연이 담긴 도금포트(도금욕)에 다양한 합금 아연(잉곳)을 계속해서 투입해야 하는데, 기존에는 작업자가 용융 아연의 농도를 수시로 체크하며 투입량과 시기를 조절해야만 했다.
그러나 이번 미세 성분 예측모델 도입으로 AI가 포트 내 용융 아연의 농도 변화를 사전에 예측해 작업자에게 더욱 정밀한 잉곳 투입 가이드를 제공할 수 있게 된 것이다.
KG스틸 관계자는 "도금 작업 중 도금욕 농도관리 수준이 약 60% 이상 개선되어 제품의 품질, 생산성, 원가경쟁력이 크게 향상될 것으로 기대 된다"며 "국내 냉간압연 제조공정에 최초 도입된 미세 성분 예측모델을 고도화 시키고 적용 범위도 확장할 것이다"고 밝혔다.
/이한얼 기자(eol@inews24.com)Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.
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