작업자 노하우 학습한 AI가 불순물 제거해 ... 쇳물 품질 관리 '더 스마트하게'

포스코 포항제철소(소장 이백희) 3제강공장이 쇳물 예비처리 공정 자동화에 성공했다. 용광로의 쇳물에서 불순물을 제거하는 작업을 AI와 영상인식기술을 이용해 전면 자동화 시킨 것이다. 이로써 포항제철소는 스마트팩토리 완성에 한 발짝 더 다가가게 되었다.

용광로에서 만든 쇳물의 성분을 조정하는 제강 공정은 철강 제품의 품질을 결정하는 주요 공정 중 하나다. 예비처리 공정은 제강 공정의 시작으로, 용광로에서 만든 쇳물의 불순물인 슬래그를 1차적으로 제거하고, 철강을 깨지기 쉽게 하는 황 성분을 조정한다. 예비처리 공정의 핵심은 쇳물 위를 거품처럼 떠다니는 슬래그를 제거하는 데 있다. 슬래그를 제대로 제거하지 않으면 불순물이 쇳물에 가라앉아 품질에 영향을 미치기 때문이다.

슬래그를 제거하기 위해서는 거대한 삽처럼 생긴 '스키머'라는 설비를 사용한다. 현장 직원들이 모니터 화면을 통해 쇳물을 확인하고, 설비를 직접 운전해 슬래그를 긁어내는 것이다. 해당 작업은 오로지 작업자의 눈과 손, 감각에 의존하기 때문에, 작업자 간 편차가 발생할 수밖에 없는데 이번에 개발한 예비처리 자동화 시스템으로 이런 문제를 해소했다.

예비처리 자동화 시스템은 슬래그를 긁어내는 작업자의 감각을 인공지능이 학습해 자동으로 설비를 운전하는 시스템으로, 포항제철소 제강부가 EIC기술부, 포스코DX와 함께 공동 개발을 추진했다. 영상인식 시스템을 이용해 인공지능이 직접 쇳물 상태를 분석하고, 슬래그 양과 위치를 파악한다. 현장 작업자들의 작업 방식을 학습해 목표량까지 최적의 경로를 짜서 슬래그를 제거해낸다. 모니터 앞에 앉아서 스틱을 잡고 설비를 조종해야 했던 과거와 달리, 이제는 버튼 하나만 누르면 석회 투입부터 슬래그 제거까지 예비처리 공정을 한 번에 끝낼 수 있다.

스키머 설비를 운전하는 포항제철소 3제강공장 안영익 주임은 "직접 설비를 운전할 때는 감과 노하우에 의존해 작업을 진행했으나, 자동화 모델이 도입되면서 업무 효율성이 높아졌다”며 “AI가 최적의 제거 루트와 실시간 제거량 등을 표기해줘 공정관리가 수월해졌다”고 말했다.

포항제철소는 자동화 과정에서 얻은 데이터를 이용해 제강공정 관리를 고도화할 수 있을 것이라 전망하고 있다. 기존에는 고온의 쇳물에 떠 있는 슬래그 양을 사람의 눈으로 계측할 수밖에 없었으나 이제는 열화상카메라와 영상인식시스템을 이용해 슬래그 양과 위치를 정확하게 계측할 수 있게 됐다. 이를 통해 불순물 제거과정에서 발생하는 쇳물 손실률을 줄이고, 쇳물을 통해 생산하는 완제품에 따라 불순물 제거량을 정밀하게 조절할 수 있게 됐다.

해당 기술 개발을 추진한 포항제철소 제강부 이승헌 부장은 “숙련된 작업자들의 감과 노하우를 학습한 AI가 실제 현장에 투입되면서 운전자별 작업 편차를 줄이고 슬래그 제거율 등 데이터를 실시간으로 정량화할 수 있었다”며 “현장 여건과 작업자들의 요구에 따라 모델을 더 개선하고 상시 모니터링을 진행해 AI 기술이 현장에 더 유용하게 활용될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

한편, 포스코는 제철소 내 업무 효율과 안전을 높이기 위한 다양한 스마트 기술을 개발하고 현장에 적용하고 있다. 무인이동 설비의 가동범위 안에 움직이는 대상이 접근하면 설비가 자동으로 멈추도록 해 작업자들의 안전을 챙겼으며, 완성된 쇳물을 분출하는 ‘출강 과정’을 AI가 대신하는 ‘자동출강시스템’을 개발해 현장의 업무 부담을 줄이는 등 AI 기술 등을 활용한 스마트 제철소 구현을 위해 관련 기술 개발에 더욱 매진할 계획이다.