포항제철소, 작업 데이터 재학습하는 ‘똑똑한’ AI 기술 개발

'후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술' 개발… 이전 데이터 학습해 스스로 불량 개선
기술 적용 후 제품 형상관리 지표 10% 개선되고, 고강도 작업 시 설비사고 위험 줄어

포항제철소 후판제품공장 운전실에서 작업자들이 교정작업을 살펴보고 있다./포항제철소

포스코 포항제철소가 '재학습'하는 AI(인공지능)를 활용해 철강제품 형상불량을 스스로 교정하는 시스템을 개발했다.

3일 포항제철소에 따르면 철강제품은 두께와 성분 등 고객사의 주문사항에 맞춰 출하되며, 생산을 거친 제품의 형상이 고객사의 요구 규격을 만족하지 못하게 되면 교정 공정에서 이를 바로잡게 된다.

철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판 공장에서는 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 압 하량이 정량적으로 정해져있어, 정해진 데이터에 맞게 입(入)측과 출(出)측의 롤 사이 간격을 조절해 실시해왔다.

이번에 도입한 '후판 강력교정 자동화 모델 재 학습 기술'은 단순 정량 데이터 적용을 넘어 AI가 이전 조업 결과를 바탕으로 재학습하고 보다 효과적인 압 하량을 스스로 찾아 교정 작업의 완성도를 높이는 기술이다.

재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판 공장에서는 교정 전과 비교한 교정 후 평탄도 형상관리 지표가 10% 이상 개선되는 등 효과적인 정정작업이 가능해졌을 뿐 아니라, 고 강도 강 교정 시 제기되었던 설비사고 위험성도 크게 줄었다.

이번 재 학습 기술 개발을 담당한 포항제철소 후 판부 홍준표 사원은 "직접 교정작업을 수행하던 베테랑 선배들에게 노하우를 전수받고, 포스코 기술연구원과 함께 재학습 시스템을 구축했다"며 "주기적 재 학습을 수행하면서 교정 공정 완전자동화를 장기적 목표로 두고 재 학습 모델 적용률을 높여갈 것"이라고 했다.

한편 포항제철소는 각 분야의 스마트기술을 적극 육성하기 위해 포스코DX 및 외부 분석전문업체와 협업해 'Smart 헬프센터'를 운영하고 있다. Smart 헬프센터는 스마트 기술을 적용하려는 제철소 각 부서에 분석전문가를 파견해 데이터 전처리를 지원하고, AI, 빅 데이터 모델의 알고리즘 제작을 지원하는 등 제철소 환경에 맞는 모델 개발과 유지보수를 지원할 계획이다.