포스코, 철강 불량 줄이는 자동화 모델 AI 개발

포스코가 인공지능을 통해 기존 제철 시스템에서 불량품 교정 단계의 정밀성을 획기적으로 향상시키는 기술을 개발했다.

포스코는 최근 포항제철소에서 철강 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장 설비에 ‘후판 강력교정 자동화 모델 재학습 AI’를 도입했다고 31일 밝혔다.

철강제품은 생산 공정을 거친 후 두께와 성분 등에서 고객 요구 기준을 충족했는지 검사하고 교정하는 공정에 들어간다.

이때 후판공장의 경우 온도조정 없이 생산 제품을 거대한 강철 롤 사이로 통과시켜 물리적인 압력을 통해 바로잡는 ‘강력교정’ 방식을 채용하고 있다.

기존 강력교정 기술은 제품 규격과 변형 정도에 따라 적절한 압력의 세기를 정해 두었으나, 더 세밀한 조정에는 한계가 있었다.

불량품을 바로잡는 후판제품공장의 강력교정기 [포스코 제공]

이에 포항제철소는 AI 기술을 통해 정해진 기준에 따르는 것이 아니라 각각에 맞는 최적의 압력을 실시간 조정하는 ‘후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술’을 도입했다.

포스코는 재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장의 관리 지표가 교정 전과 비교해 10% 이상 개선됐다고 전했다.

이번 재학습 기술 개발을 담당한 홍준표 포항제철소 후판부 사원은 "직접 교정작업을 하던 베테랑 선배들로부터 기술을 배워 포스코 기술연구원과 함께 재학습 시스템을 구축했다"라고 전했다.

이어 "주기적 재학습을 수행하면서 교정 공정 완전자동화를 장기적 목표로 두고 재학습 모델 적용률을 높이겠다"는 포부를 밝혔다.

교정 작업을 진행 중인 포항제철소 모습 [포스코 제공]