포스코는 제조와 사무 분야를 망라해 로봇자동화와 AI 도입을 통한 ‘자동화’와 ‘지능화’를 실현함으로써 ‘포스코形 인텔리전트 팩토리(Intelligent Factory)’를 구현하기 위해 노력 중입니다. 생산 공정부터 품질 관리까지 전 제조 현장에서 첨단 기술로 조업 혁신을 이끌고, 사무 분야에서도 반복 업무를 효율화해 고부가가치 업무에 집중해 나가는 데 박차를 가하고 있죠. 이번 「인텔리전트 친구를 소개합니다」에서는 제철소 현장 곳곳에서 포스코形 인텔리전트 팩토리 구현에 앞장서고 있는 직원들을 만나봅니다. 그 첫 순서는 스마트 CCTV와 AI 기술을 접목해 선재제품의 검수작업을 자동화한 포항 생산기술부 제품출하섹션의 인텔리전트 친구들입니다.
안녕하세요. 첫 번째 인친(인텔리전트 친구들), 포항 생산기술부 제품출하섹션 김성욱입니다. 저는 2018년 8월부터 제품 출하와 관련된 시스템 개선 업무를 담당하고 있는데요. 현재는 시스템 개선 업무에서 쌓은 경험을 토대로 현장에서 출하관제 업무를 하고 있습니다.
제품 출하 업무란 말 그대로 제철소에서 생산한 제품을 고객 또는 거래처에 정확하게 인도하는 것을 말합니다. 고객사의 요청이 들어오면 판매부서 주문 담당자가 선재제품 출하를 지시하고, 작업자는 크레인을 이용해 해당 제품을 운송 차량에 싣는데요.
이후 작업자가 선재제품에 부착된 라벨 정보와 MES 송장 정보가 일치하는지 육안으로 검수하는데 이 과정에서 고객사가 주문한 규격과 다른 제품이 출하되는 이재(異材)가 발생하거나, 반대편에 부착된 제품 라벨을 확인하려고 차량 위에 탑승했다가 발을 헛디뎌 낙상 사고가 날 수 있는 위험이 많았습니다. 안전사고 발생 위험은 물론이고, 이재가 발생하면 반품과 재작업으로 인한 손실뿐만 아니라 고객사 신뢰도에 영향을 미칠 수 있기 때문에 AI를 활용한 선재제품 검수작업 자동화 프로세스를 구축하기로 했습니다.
선재제품 검수작업 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 제품 라벨과 운송 차량번호, MES 송장 정보를 실시간으로 대조하는 기술이 필요했습니다. 그래서 관련 정보를 촬영할 스마트 CCTV와 촬영한 이미지에서 문자를 추출할 AI 문자인식모델을 활용하기로 했는데요. 검수장 2개의 라인에 차량번호 인식 CCTV, 라벨 인식 CCTV를 각 2대씩 설치해 자동 촬영했는데, 이 과정에서 잘 보이지 않는 제품 라벨을 자동으로 확대하고 회전시켜 촬영하는 기능과 왜곡된 이미지를 보정하는 와핑연산 기술이 유용하게 쓰였습니다.
스마트 CCTV가 촬영한 차량 번호와 라벨 이미지는 라벨 위치, 형상, 문자 형태, 색상, 차량 번호 등 기존 데이터를 학습한 AI 문자인식모델로 텍스트만 추출해 스마트 CCTV 플랫폼의 검수시스템으로 전송했는데요. 차량에 상차된 제품 정보와 제품 라벨의 정보를 비교해 데이터가 일치하는지 작업자가 실시간으로 모니터링할 수 있도록 했습니다.
특히, 검수작업 시간 감축에 따라 기존 차량 1대에 약 5분 걸렸던 제품 출하 시간이 1대에 약 2분으로 줄어들었고, 그 결과 하루 약 200톤 이상의 제품 출하 능력이 향상되는 결과도 만들어 냈습니다. 선재 제품에 시범 도입해 적용한 해당 시스템을 기반으로 다양한 각도, 조명, 오염 환경에서도 정확하게 라벨을 인식할 수 있는 고성능 AI 인식 모델을 개발해, 라벨 부착 위치가 각각 달라 작업자가 수작업으로 확인하고 있는 코일·후판 입출고 검수작업에도 확대 적용해 나갈 계획입니다. |
작업자가 직접 눈으로 확인했던 선재제품 검수작업을 자동화한 덕분에 안전사고 위험과 이재 발생률이 대폭 줄었고, 작업자의 업무 효율도 크게 높아졌는데요. 작업자의 물리적인 수작업으로 이뤄지던 검수 프로세스를 자동화해 안전사고의 가능성도 원천 차단했습니다.
스마트 CCTV 자동 검수 시스템 개발 당시 가장 문제가 됐던 부분은 제품 라벨 표면의 강한 빛 반사로 인한 인식 오류였습니다. 기존에 사용했던 제품 라벨을 비추던 직접 조명은 제품 라벨 표면에 강한 반사광을 만들어 AI CCTV가 문자를 제대로 인식하지 못했는데요.
이를 해결하는 데 제품출하섹션 두 사원 분들의 도움이 컸습니다. 이진교 사원과 김건우 사원은 인식 오류 사례를 하나하나 찾아내고, 상황별로 원인을 분석해 어떤 상황에서 인식 오류가 발생하는지를 알아냈습니다. 두 사원은 조명의 강도와 위치가 대부분의 인식 오류를 불러일으킨다는 점을 발견했고, 여러 조명을 실험한 끝에 커버를 씌운 간접 조명이 현장에 가장 적합하다는 것을 알아냈습니다. 이후 간접 조명으로 바꿔 현장에 가장 적합한 위치에 설치한 뒤에 제품 라벨이 선명하게 촬영돼 AI 문자 인식률이 98%까지 높아졌습니다. 만약 이진교, 김건우 사원의 꼼꼼하고 세심한 노력이 없었다면 문제를 해결하는 데 꽤 애를 먹었을지도 모릅니다.
수년간 동료들과 협력해 문제를 해결하는 과정에서 현장 환경과 AI 기술의 융합이 얼마나 중요한지를 깨달았는데요. 제철소에서 첨단 기술을 최대한 활용할 수 있도록 앞으로도 현장 환경을 지속 개선해 나가려고 합니다!
작업자가 차량 상부에 직접 올라가 육안으로 확인해야 했던 검수작업은 이제 스마트 CCTV와 AI 문자인식기술로 대체해 나가고 있습니다. 또한, 실시간 모니터링과 이상 감지 기능으로 잠재적인 위험을 사전에 파악하고, 즉각 대응할 수 있도록 여러 후속 작업을 이어나가고 있는데요. 이처럼 AI와 자동화 기술을 기반으로 한 인텔리전트 팩토리는 단순히 현장의 생산 혁신을 만들어 내는 것에 그치지 않고, 함께 일하는 우리 동료들의 안전을 확보하고 사고 재발을 원천적으로 방지하는 데에도 아주 중요한 역할을 해줄 거라 믿습니다.
앞으로도 제철소에 첨단 기술을 적극 도입해 작업자의 안전을 강화하고, 제품 이력 관리와 품질 신뢰성을 더욱 높여 나갈 수 있도록 최선을 다하겠습니다!