I ‘후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술’ 개발… 이전 데이터 학습해 스스로 불량 개선
I 기술 적용 후 제품 형상관리 지표 10% 개선되고, 고강도 작업 시 설비사고 위험 줄어
포스코 포항제철소(소장 이백희)가 ‘재학습’하는 AI를 활용해 철강제품 형상불량을 스스로 교정하는 시스템을 개발했다.
포항제철소의 철강제품은 두께와 성분 등 고객사의 주문사항에 맞춰 출하되는데, 생산을 거친 제품의 형상이 고객사의 요구 규격을 만족하지 못하게 되면 교정 공정에서 이를 바로잡게 된다.
철강제품 중 가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에서는 별도의 온도조정 없이 생산된 제품을 롤(Roll)과 롤 사이로 통과시켜 물리적인 힘으로 제품을 정정하는 ‘강력교정’ 방식을 사용한다. 현재까지의 강력교정은 제품의 규격과 변형 정도에 따라 압하량이 정량적으로 정해져있어, 정해진 데이터에 맞게 입(入)측과 출(出)측의 롤 사이 간격을 조절하여 실시해왔다.
반면, 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 높이는 기술이다.
재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장에서는 교정 전과 비교한 교정 후 평탄도 형상관리 지표가 10% 이상 개선되는 등 효과적인 정정작업이 가능해졌을 뿐 아니라, 고강도강 교정 시 제기되었던 설비사고 위험성도 크게 줄었다.
이번 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 높여갈 것”이라고 전했다.
한편, 포항제철소는 각 분야의 스마트기술을 적극 육성하기 위해 포스코DX 및 외부 분석전문업체와 협업해 ‘Smart 헬프센터’를 운영하고 있다. Smart 헬프센터는 스마트 기술을 적용하려는 제철소 각 부서에 분석전문가를 파견해 데이터 전처리를 지원하고, AI, 빅데이터 모델의 알고리즘 제작을 지원하는 등 제철소 환경에 맞는 모델 개발과 유지보수를 지원할 계획이다.
▲ 포항제철소 후판제품공장 운전실에서 작업자들이 교정작업을 살펴보고 있다.
▲ 포항제철소 후판제품공장 강력교정기 외관
