스마트한 철강공장 구축 어디까지 왔나
딥러닝 기술 접목해 철강 생산원가 ‘낮추고’ 품질 ‘올리고’

국내 대형 철강사들이 4차 산업혁명이라는 패러다임 변화에 선도적으로 대응하기 위해 스마트공장 구축에 역량을 쏟고 있다. 그리고 다양한 공정에 스마트 기술이 가미되며 가시적인 성과들도 속속 내고 것으로 파악된다.


국내에서 철강 스마트공장의 선두주자는 포스코다. 특히 포항제철소 2고로는 국내 최초로 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 기술이 접목된 용광로다. 딥러닝이란 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류할 때 사용하는 기술로 사람이 지능을 통해 사물을 구분하듯 컴퓨터가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 데이터를 분류하고 예측할 수 있게 만드는 기술이다.


포스코 포항 2고로는 그 동안 작업자가 고로 하부에서 2시간마다 노열을 수동으로 측정해야 했던 부분을 딥러닝 기술 도입으로 쇳물의 온도를 실시간으로 측정하고 1시간 뒤의 노내 열 수준까지 예측해 용선 온도를 자동 제어하는 시스템으로 전환시켰다. 


그 효과는 바로 나타나고 있다. 포항 2고로에 인공지능을 도입 한 후 일일 용선 생산량은 기존대비 240톤 확대됐다. 연간으로는 8만7600톤의 용선이 늘어나게 되며 이는 승용차 6만대를 더 생산할 수 있는 양이다. 아울러 용선 1톤 생산에 필요한 연료량도 줄면서 연간 600억원의 비용절감 효과까지 동반되고 있다.


손기완 포스코 스마트고로 태스크포스팀(TFT) 팀장은 “스마트 고로에서 매일 생성되는 영상 이미지 용량은 수백 기가바이트(GB)에 달한다”며 “이를 분석해 노황을 자동제어하고 고로가 탈이 나지 않도록 안정화를 구현한 것도 큰 성과다”고 밝혔다.


포스코는 현재 딥러닝을 활용한 고로 부위별 자동제어시스템 개발을 마치고 이를 한 단계 업그레이드한 통합시스템을 개발 중이다. 개발이 완료되면 2고로(내용적 2550㎥)보다 규모가 큰 3~4고로(각 5600㎥)에도 적용시켜 성과 창출을 가속화할 계획이다.


포스코는 딥러닝 기술을 공정에 접목해 생산 및 품질 향상을 극대화하고 있다.(사진=포스코)


포스코는 최근 제강공정에도 스마트 기술을 적용해 원가를 낮추고 생산량을 늘리고 있다. 제강공정은 쇳물에서 불순물을 제거해 강철을 만드는 과정으로 1650도의 고온에서 시간 안에 성분조정과 온도 제어를 어떻게 하느냐에 따라 철강제품의 원가와 품질이 좌우된다.


포항 2제강공장에 적용된 스마트 기술은 PTX(POSCO sTeelmaking eXpress)로 제강공정을 5개 과정으로 나눠 각 공정별로 최적시각, 온도, 성분 등을 예측해 빠르고 정확하게 조업이 이뤄질 수 있도록 하는 통합모델시스템이다. KTX 고속열차처럼 빠르게 달린다고 해서 PTX제강열차로도 불린다.


지난해 7월 시범 적용되어 올해로 1년을 맞은 PTX의 효과는 기대 이상이다. 제강 조업에서 투입되는 원료사용량은 60% 가까이 줄고 제품 불량도 이전보다 20% 이상 감소했다. 포스코는 점진적으로 1,3제강공장에도 이 기술을 확대 적용할 계획이다.


현대제철은 딥러닝 방식으로 3세대 자동차강판 개발에 성공했다.(사진=현대제철)


현대제철도 IT융합제철소로의 발전을 적극 추진 중이다. 현대제철은 오는 2025년 완료를 목표로 지능형 생산체계 구축 사업을 진행하고 있다.


특히 현대제철은 자동차소재전문제철소를 표방하는 만큼 AMP강재로 대표되는 3세대 자동차강판 개발 및 생산에 AI기술을 접목하고 있다. 딥러닝 방식으로 최적의 금속 배합 비율을 찾아낸 AMP강재는 강판의 강도 및 가공성이 이전대비 약 40% 향상된 것으로 나타났다.


아울러 불량 강판을 식별하는 ‘자동 판독 시스템’을 통해 설계부터 생산에 이르기까지 ‘시험-오류-수정’ 반복을 최소화하고 99%의 판독 정확도를 달성하고 있다. 현대제철은 제선부터 제강, 연주, 압연에 이르는 전 공정에 대한 지능형 생산기술이 갖춰지면 최소시간과 비용으로 고객 맞춤형 고품질 제품을 생산할 수 있을 것으로 기대하고 있다.


철강업계 관계자는 “스마트공장은 철강기업들의 경쟁력을 원천적으로 변화시키는 계기가 될 것이다. 그러나 아직까지 인공지능 적용이 초기 단계인 만큼 데이터가 부족하다. 향후 데이터 인프라를 확충해 실질적인 공정 현실에 얼마나 반영할 수 있는지가 관건이 될 것”이라고 전망했다.

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