포스코 포항제철소가 후판공장에 지능형 관리체계를 도입해 사고 예방에 나서고 있다. 7일 포스코에 따르면 포항제철소 후판정비섹션은 최근 ‘설비통합관리시스템 로직’을 개발해 현장에 도입했다. 이 시스템은 눈에 보이지 않는 미세한 이상 진동이나 누유 상태를 실시간으로 파악해 정확한 정비 시점을 알려주는 것이 특징이다. 그동안 숙련공의 경험에 의존하던 점검 방식에서 벗어나, 데이터가 스스로 이상 징후를 감지함으로써 사고를 사전에 막을 수 있도록 했다. 후판정비섹션 부서원들은 11개월에 걸쳐 설비 장애 이력을 분석해 설비 전반을 아우르는 지능형 감시 체계를 구축했다. 회사 측은 해당 시스템 도입 이후 총 25건의 잠재적 설비 장애를 사전에 차단해 246시간에 달하는 가동정지 위기를 예방했다고 밝혔다. 포항제철소는 이러한 성과를 인정해 해당 팀에 소장 표창을 수여했으며, 현재 다른 공정으로도 해당 기법을 공유하고 있다. 기술 개발을 주도한 임종우 후판정비섹션 파트장은 “현장 동료들이 더 안전하고 효율적으로 일할 수 있는 환경을 구축하는 것이 최종 목표”라고 말했다. 헬로티 이창현 기자 |
포항제철소, 작업 데이터 재학습하는 ‘똑똑한’ AI 기술 개발 기술 적용 후 제품 형상관리 지표 10% 개선되고, 고강도 작업 시 설비사고 위험 줄어 포스코 포항제철소(소장 이백희)가 ‘재학습’하는 AI를 활용해 철강제품 형상불량을 스스로 교정하는 시스템을 개발했다. 포항제철소의 철강제품은 두께와 성분 등 고객사의 주문사항에 맞춰 출하되는데, 생산을 거친 제품의 형상이 고객사의 요구 규격을 만족하지 못하게 되면 교정 공정에서 이를 바로잡게 된다. 철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에서는 별도의 온도조정 없이 생산된 제품을 롤(Roll)과 롤 사이로 통과시켜 물리적인 힘으로 제품을 정정하는 ‘강력교정’ 방식을 사용한다. 현재까지의 강력교정은 제품의 규격과 변형 정도에 따라 압하량이 정량적으로 정해져있어, 정해진 데이터에 맞게 입(入)측과 출(出)측의 롤 사이 간격을 조절하여 실시해왔다. 반면, 이번에 도입한 ‘후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술’은 단순 정량 데이터 적용을 넘어 AI가 이전 조업 결과를 바탕으로 재학습하고, 보다 효과적인 압하량을 스스로 찾아 교정 작업의 완성도를 높이는 기술이다. 재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장
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