매일 경제

포스코가 글로벌 공급 과잉 및 수요 부진, 각국의 보호무역 정책 등으로 어려움을 겪고 있는 가운데 철강 기술 경쟁력으로 돌파구를 찾고 있다.

28일 업계에 따르면 최근 장인화 포스코그룹 회장은 포스코그룹 경쟁력의 핵심을 ‘기술의 절대적 우위’로 정의했다. 유례없는 철강업의 위기 속에서도 포스코는 초격차 기술을 바탕으로 한 철강의 본원 경쟁력 확보를 위해 현장 곳곳에서 다양한 기술 개발을 이어가고 있으며, 그룹 차원의 협업 등을 통해 현장에 스마트 기술을 폭넓게 적용해 나가며 경쟁력을 이어갈 예정이다.

먼저 포스코 광양제철소는 제강공정의 ‘서브랜스(Sub Lance)’ 냉각수 설비에 이상예지모델을 적용해 설비 관리를 강화하고 있다.

서브랜스는 쇳물의 ▲온도 ▲탄소 ▲산소 함량을 측정하는 길쭉한 봉 형태의 설비로, 서브랜스를 통해 계측된 성분 함량은 쇳물의 성분을 조정하는 제강공정에서 핵심적인 조업 지표로 쓰인다.

고온의 환경에서 가동되는 설비이기 때문에 서브랜스 설비 관리의 핵심은 온도에 있다. 설비가 과열되면 계측 정확도가 떨어지거나 설비 장애로 이어질 수 있기 때문에 냉각수를 원활하게 공급해 적정 온도를 유지하는 것이 중요하다.

서브랜스 설비를 안정적으로 관리하기 위해 광양제철소 설비기술부와 EIC기술부는 냉각수 설비 이상 예지 모델을 구축했다. 서브랜스의 냉각수 공급 호스에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 감지해 설비 장애를 사전에 예방하는 것이 이 모델의 주 역할이다. 수년간 축적된 조업 데이터를 바탕으로 구축된 예측 알고리즘은 실시간으로 냉각수의 흐름과 온도를 모니터링해 비정상적인 패턴이 감지될 경우 즉각적인 경고를 발송한다.

설비 이상을 실시간으로 추적하는 것에서 나아가, 설비 장애로 이어질 수 있는 잠재 요소를 분석하고 사전에 이상을 예측한다는 것이 이 모델의 가장 큰 특징이다. 모델은 약 14시간 후에 발생할 수 있는 설비 장애의 징후까지 감지해 경고를 발송하는데, 포스코는 이를 토대로 사전 정비를 실시해 보다 안정적인 생산환경을 구축하고 있다.

포스코는 작업장 내 인공지능(AI) 기술을 접목해 생산성과 업무 효율성 향상에도 나서고 있다.

최근 포스코 포항제철소에서는 ‘AI 기반 Coil Car 소재 걸림 감지 시스템’을 개발했다. Coil Car는 선재 코일을 운반하는 특수 차량으로, 선재공장에서 운영되는 Coil Car의 소재 걸림 문제를 해결하기 위한 목적으로 개발된 시스템이다. 기존에는 주로 육안 점검에 의존해 이상 상황을 확인했으나, 새로운 시스템이 적용되면서 실시간 모니터링과 자동 경고 기능이 가능해졌다.

이 시스템은 객체 인식 알고리즘과 CCTV 화면을 결합한 형태로 설계됐다. 운전실 내 모니터에는 알람 기능이 추가돼 작업자들이 문제 상황을 신속히 식별하고 대응할 수 있다. 기술적 혁신을 통해 작업시간을 단축시켜 업무 효율성을 향상시켰다.

포항제철소는 기술 개발 초기 단계에서 약 3000장 이상의 데이터를 수집, 학습시키고 이를 바탕으로 모델 튜닝과 알림 시스템을 구축했다. 그 결과 기존에 발생하던 비정상 상황들을 탐지해 빠른 조치가 가능해졌으며, 라인 정지 시간을 줄이는 성과를 거뒀다.

특히 과거에는 Coil Car에 코일이 제대로 적재되지 않을 경우 복구에 많은 시간과 인력이 소요되었으나, 이번 시스템 도입으로 시간과 비용의 절감 효과가 두드러졌다.

포스코는 축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등을 생산공정에 접목해 최적의 생산현장을 구현해 나가고 있으며, 향후에도 현장 곳곳에서 다양한 스마트 과제를 발굴해 디지털 전환 속도를 가속화해 경쟁력을 강화해 나갈 방침이다.

이상규 기자