광양제철소의 직원이 제강공장에서 전로에 쇳물이 장입되는 모습을 확인하고 있다.

광양제철소가 AI모델을 활용한 공정 시각 · 온도 통합관리 시스템을 개발하고 제품 품질 향상을 위한 공정 관리 체계 구축에 나섰다.

2,3 제강공장 전 공정에 걸쳐 구축된 시각 · 온도 통합관리 시스템은 실시간으로 반영되는 공정별 쇳물 도착 예정시간 등 시각정보와 조업상황을 활용한 AI 모델을 기반으로 최적의 쇳물 이송시간과 목표 온도를 제시해주는 시스템이다.

이를 통해 광양제철소는 공정별 투입 원료량과 처리 시간 및 목표 온도의 최적치를 실시간으로 연계함으로써 쇳물 품질의 향상을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.

이번 시스템 개발로 공정별 시각정보를 실시간으로 연계해 공정 간 쇳물 이송 및 처리에 필요한 최적의 시간 설정이 가능케 됐다. 먼저, 제강 공정 다음 단계인 연주공정으로 쇳물 도착이 예정되는 시간을 설정하면, 이에 맞춰 각 제강 공정별 쇳물 이송 예정시간을 계산하게 된다. 연주공정은 쇳물을 고체 형태의 중간제품으로 만드는 과정이다.

이어, 제강 공정의 초기 단계인 쇳물이 취련되는 시점을 기준으로 각 제강 공정별 조업 상황을 자동으로 반영해 쇳물의 공정간 이송예정 시간을 다시 계산하는 방식으로 최적의 공정시각을 설정하게 된다. 취련은 쇳물 내 불순원소를 제거해 고객사가 요구하는 성분의 쇳물을 만드는 과정이다.

이렇게 수집된 공정별 시각정보와 실제 조업 특성을 반영해 공정별 최적의 목표온도를 설정, 목표 온도 달성에 적합한 승온 · 냉각제 투입량 제시도 가능해졌다. 이로써 불필요한 부원료 투입을 사전에 방지할 수 있어, 자원 낭비를 줄이고 보다 효율적으로 쇳물을 생산할 수 있게 돼 조업 생산성도 개선될 전망이다.

이동렬 광양제철소장은 “자원 낭비를 줄이고 고객에게 보다 더 가치 있는 제품을 공급할 수 있을 것으로 기대된다“며 “앞으로도 광양제철소의 경쟁력을 높이기 위한 스마트팩토리 집중 전략을 지속적으로 고도화하겠다”고 전했다.

CNBC NEWS 김영만 기자 my13509@hanmail.net 김영만 기자의 기사 더보기

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