공정별 시각정보 실시간 연계 및 AI모델 기반 최적의 목표온도 관리로 쇳물 품질 향상
제철소장 “자원 낭비 줄이고 제품 경쟁력 제고 기대…경쟁력 높이기 위한 스마트팩토리 전략 강화할 것”

포스코 광양제철소가 AI(인공지능)모델을 활용한 공정 시각·온도 통합관리 시스템을 개발하고 제품 품질 향상을 위한 공정 관리 체계 구축에 나섰다.

2~3제강공장 전 공정에 걸쳐 구축된 시각·온도 통합관리 시스템은 실시간으로 반영되는 공정별 쇳물 도착 예정시간 등 시각정보와 조업상황을 활용한 AI 모델을 기반으로 최적의 쇳물 이송시간과 목표 온도를 제시해주는 시스템이다.

이를 통해 광양제철소는 공정별 투입 원료량과 처리 시간 및 목표 온도의 최적치를 실시간으로 연계함으로써 쇳물 품질의 향상을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.

이번 시스템 개발로 공정별 시각정보를 실시간으로 연계해 공정 간 쇳물 이송 및 처리에 필요한 최적의 시간 설정이 가능케 됐다. 먼저, 제강 공정 다음 단계인 연주공정으로 쇳물 도착이 예정되는 시간을 설정하면, 이에 맞춰 각 제강 공정별 쇳물 이송 예정시간을 계산하게 된다.

이어 제강 공정의 초기 단계인 쇳물이 취련되는 시점을 기준으로 각 제강 공정별 조업 상황을 자동으로 반영해 쇳물의 공정간 이송예정 시간을 다시 계산하는 방식으로 최적의 공정시각을 설정하게 된다.

아울러 이렇게 수집된 공정별 시각정보와 실제 조업 특성을 반영해 공정별 최적의 목표온도를 설정하여 목표온도 달성에 적합한 승온·냉각제 투입량 제시도 가능해졌다. 이로써 불필요한 부원료 투입을 사전에 방지할 수 있어, 자원 낭비를 줄이고 보다 더 효율적으로 쇳물을 생산할 수 있게 돼 조업 생산성도 개선될 전망이다.

이동렬 광양제철소장은 “자원 낭비를 줄이고 고객에게 보다 더 가치 있는 제품을 공급할 수 있을 것으로 기대된다“며 “앞으로도 광양제철소의 경쟁력을 높이기 위한 스마트팩토리 집중 전략을 지속적으로 고도화하겠다”고 전했다.