포스코, 현장 기술경쟁력 강화로 생산성과 업무 효율성↑

국내 철강업계가 세계적인 철강 수요 둔화와 중국의 저가 공세로 위기에 직면한 가운데 포스코가 기술 경쟁력으로 돌파구를 찾고 있다. 최근 장인화 포스코그룹 회장은 포스코그룹 경쟁력의 핵심을 '기술의 절대적 우위'로 정의했다. 포스코는 초격차 기술을 바탕으로 한 철강의 본원 경쟁력 확보와 그룹 차원의 협업 등을 통해 현장에 스마트 기술을 폭넓게 적용하며 경쟁 확보에 집중하고 있다. 27일 포스코에 따르면 광양제철소와 포항제철소 현장에 스마트 기술을 폭넓게 적용하며 글로벌 경쟁력을 확보해 나가고 있다. 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. 포항제철소는 작업장 내 인공지능(AI) 기술을 접목한 'AI 기반 Coil Car 소재 걸림 감지 시스템'으로 생산성과 업무 효율성 향상에 나서고 있다. Coil Car는 선재 코일을 운반하는 특수 차량이다. 기존엔 코일을 운반 차량에 제대로 적재하지 못할 경우 복구 과정에 많은 시간과 인력이 소요됐다. 또 주로 육안 점검에 의존해야만 했다. 하지만 새로운 시스템이 적용되면서 실시간 모니터링과 자동 경고가 가능해졌다. 이 시스템은 객체 인식 알고리즘과 CCTV 화면을 결합한 형태로 설계됐다. 포항제철소는 기술 개발 초기 단계에서 3000장 이상의 데이터를 수집해 학습시키고 이를 바탕으로 모델 튜닝과 알림 시스템을 구축했다고 한다. 그 결과 기존에 발생하던 비정상 상황들을 실시간으로 탐지해 빠른 조치가 가능해졌으며, 라인 정지 시간을 획기적으로 줄이는 성과를 거뒀다고 포스코는 설명했다. 포스코 관계자는 "축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등을 생산공정에 접목해 최적의 생산현장을 구현해 나가고 있다"며 "향후에도 현장 곳곳에서 다양한 스마트 과제를 발굴해 디지털 전환 속도를 가속화해 경쟁력을 강화해 나갈 방침"이라고 말했다.