포스코, 철강제품 불량 스스로 고치는 인공지능 개발

'후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술'…형상관리 지표 향상 및 사고예방 효과

포항제철소 후판제품 공장 운전실에서 작업자들이 교정작업을 살펴보고 있다. 포스코 제공

포스코 포항제철소가 인공지능(AI)을 활용해 철강제품 불량을 스스로 고치는 시스템을 개발했다.

1일 포스코에 따르면 고객사의 요구에 맞는 정교한 철강제품 출하를 위해 후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술을 도입했다.

포항제철소의 철강제품은 두께와 성분 등 고객사의 주문에 맞춰 만들어지는데, 만약 생산을 거친 제품 형상이 이를 충족하지 못할 경우 교정공정을 통해 바로잡는 과정을 거친다.

철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에서는 온도조정 없이 생산된 제품을 롤과 롤 사이로 통과시켜 물리적 힘으로 제품을 바로잡는 '강력교정' 방식을 사용한다.

현재까지 강력교정은 제품 규격과 변형 정도에 따라 압하량이 정량적으로 정해져 있어 정해진 데이터에 맞게 롤 사이 간격을 조절하는 방식으로 진행해 왔다.

포스코 측은 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 높였다고 설명했다.

실제로 재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장에서는 평탄도 형상관리 지표가 10% 이상 개선되는 등 정정작업 효과가 나타났다. 여기에 고강도강 교정 시 우려됐던 설비사고 위험성도 크게 줄었다.

재학습 기술 개발을 담당한 포항제철소 후판부 홍준표 사원은 "직접 교정작업을 수행하던 베테랑 선배들에게 노하우를 전수받고, 포스코 기술연구원과 함께 재학습 시스템을 구축했다"며 "주기적 재학습을 수행하면서 교정 공정 완전자동화를 장기적 목표로 두고 재학습 모델 적용률을 높여나가겠다"고 했다.