냉각수 설비 이상예지 모델 개발로 설비장애 사전 예방
라이다 센서·AI기반 CCTV 등 스마트 기술로 작업장 안전 기여
[서울=뉴스핌] 김승현 기자 = 최근 국내 철강업계는 저가 수입재의 범람, 미국 보호무역 장벽에서 기인한 글로벌 관세전쟁의 본격화, 환경규제 부담이라는 삼중고에 처해있다.
장인화 포스코그룹 회장은 이를 돌파하고자 '철강경쟁력 재건'을 그룹의 7대 미래 혁신과제 중 하나로 삼고, 철강분야의 디지털전환(Digital Transformation, DX)를 추진하고 있다.
인텔리전트 팩토리란 기존 스마트 팩토리에서 단순히 프로세스가 자동화되는 차원을 넘어, 모든 공정에서 발생하는 빅데이터를 자동으로 수집·유통·서비스하고 그에 기반한 의사결정까지 자동으로 판단하고 관리하는 것을 말한다.
포스코는 인텔리전트 팩토리 전환으로 주문·생산·판매·마케팅 등 제조 전 프로세스를 관통해 한 단계 높은 원가, 품질, 안전이 구현되는 지능형 자율제조를 구현하고자 한다.
포스코는 사람, AI, 그리고 로봇 간 협업을 통한 지능형 자율 제조 프로세스인 인텔리전트 팩토리를 구현해, 포스코그룹의 핵심 부문인 철강 사업의 본원경쟁력을 강화해 나아갈 계획이다.
포스코 광양제철소 제강공정에 적용된 기술들은 인텔리전트 팩토리로 나아가는 포스코의 모습을 보여준다.
◆ 광양 2제강공장, 전로 원터치 취련 자동화 조업기술
제강공정은 제선에서 운반된 용선에서 불순물을 제거해 깨끗한 용강을 만드는 과정이다. 이러한 전로 조업은 공정 단계마다 취련사의 세심한 조작이 필요하기에 작업 피로도가 높고 작업자별 품질 편차가 발생했다.
무엇보다 취련이 완료된 용강의 온도는 1600℃ 이상이고, 그 무게 또한 300톤에 달해 취련사들은 늘 긴장감을 느끼며 업무에 임해야 했다. 취련은 용선의 불순물을 제거하고 필요한 성분을 제어하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하고자 광양 제강부와 기술연구원은 2018년도부터 전로 원터치 취련 자동화 조업기술 개발에 착수했다.
포스코 광양제철소 제강공장은 오랜 경험과 노하우로 숙련된 취련사를 다수 확보하고 있으며 오랜 기간 현장과 MES(Manufacturing Execution System, 생산관리시스템)를 연동해 방대한 조업 데이터를 축적해 왔기에 자동화 기술 개발에 확신이 있었다.
7년간의 기술 개발 끝에 기존 설비조작횟수 25번에서 모든 취련 작업을 100% 자동 원터치로 수행하는 혁신적인 시스템이 탄생했다.
이를 통해 취련사의 안전을 보장하고, 일관된 조업 품질을 유지할 수 있다. 더 나아가 이 기술은 현장에서 조업을 해야하는 물리적 한계를 넘어 공간 제약 없이 원격으로 자동 취련을 제어할 수 있는 고도화된 기능을 제공한다.
전로 원터치 취련 자동화 조업 기술의 핵심은 'IoT 기반으로 계측된 영상을 AI로 학습해 설비가 자동 운전되는 기술'과 '포스코형 AI 열배합 모델이 적용된 취련 조업'이다.
다양한 IoT 기반의 영상 계측 시스템은 작업 현장의 사각지대와 고위험 지점을 모니터링하고, 영상을 학습한 AI는 최적의 전로 운전 방법을 제시하며, AI 열배합 모델은 용선의 온도, 성분, 전로의 상태 등 조업 환경에 대한 빅데이터를 분석해 가장 적합한 취련 방법을 제시한다. 이러한 IoT 기반의 영상 계측 시스템과 AI 기술로 더욱 안전하고 효율적인 조업이 이뤄질 수 있다.
포스코는 전로 조업 전 공정을 100% 자동화한 이 기술 개발로 25번의 설비 조작 횟수를 1회로 단축시키고, 용강의 온도와 성분 적중률을 향상시켰으며, 제강 실수율 또한 개선해 일정한 제품 품질을 유지할 수 있게 됐다.
◆ 냉각수 설비 이상예지 모델 개발로 설비장애 사전 예방
설비 장애가 발생하기 전 이를 감지하는 스마트 예지 정비체계도 구축되고 있다.
포스코는 제강공장의 핵심 설비인 '서브랜스(Sub Lance)'의 과열 방지를 위한 냉각수 설비 이상예지 모델을 개발했다.
이 모델은 서브랜스의 냉각수 공급 호스에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 감지해 설비장애를 사전에 예방하는 데 중점을 두고 있다.
서브랜스는 쇳물의 ▲온도 ▲탄소 ▲산소 함량을 정밀하게 측정하는 길쭉한 봉 형태의 설비로 설비 운영자가 측정된 성분 함량에 따라 쇳물 성분을 정밀 조정할 수 있도록 돕는다.
이러한 서브랜스 설비에 원활하게 냉각수가 공급되지 않으면, 쇳물의 성분 측정에 문제가 생길 뿐만 아니라 설비의 과열로 이어져 예기치 못한 품질 저하가 발생할 수 있어, 냉각수 유출을 사전 감지해 이를 예방하는 것이 중요하다.
'냉각수 설비 이상예지' 모델은 첨단 데이터 분석 및 예측 알고리즘이 적용되었으며, 실시간으로 냉각수의 흐름과 온도를 모니터링해 비정상적인 패턴이 감지될 경우 즉각적인 경고 메시지를 발송한다.
설비 이상을 실시간으로 추적하는 것에서 나아가, 설비 장애로 이어질 수 있는 잠재 요소를 분석하고 사전에 이상을 예측한다는 것이 이 모델의 가장 큰 특징이다. 이를 통해 포스코는 약 14시간 후에 발생할 수 있는 설비 장애의 징후까지 감지하여 사전 정비를 실시함으로써 보다 안정적인 생산환경을 구축하게 되었다.
◆ 라이다 센서·AI기반 CCTV 등 스마트 기술로 작업장 안전 기여
스마트 기술은 설비의 효율성, 생산성에 기여하는 것뿐만 아니라, 작업장의 안전한 환경을 조성하는데도 기여하고 있다.
포스코는 광양제철소 제강부 슬라브정정공장 통행로 내에 라이다(Lidar) 센서 기반 차단기와 AI기반 CCTV를 설치해 작업자의 안전을 강화하는 Smart Fool Proof 시스템 적용을 확산하고 있다.
Smart Fool Proof 시스템은 작업자 실수로 발생 가능한 설비 장애 및 안전사고를 예방하기 위해 광양제철소가 자체적으로 개발한 첨단 안전시스템으로서 인공지능과 사물인터넷 등 다양한 기술을 활용해 사고를 방지하는 안전장치를 의미한다.
슬라브 정정공장 통행로에 적용된 Smart Fool Proof 시스템은 라이다 센서를 활용해 사람 감지 시 자동으로 차단기를 내려 작업자를 보호한다.
차량 혹은 크레인 이동이 감지되지 않을땐 차단기를 열어 통행을 허용한다. 정밀한 감지를 가능케 하는 라이다 센서를 적용하여 작업자와 크레인, 차량 등을 정확하게 인식할 수 있게 한 것이 핵심이다.
또한 공장 내부의 통행로와 크레인이동구역이 혼재된 공간에 AI 기반 CCTV를 적용해 작업자를 감지하면 크레인 이동이 자동으로 정지되는 시스템을 구축했다. 작업자와 크레인 및 설비 등을 CCTV가 정확하게 감지할 수 있도록 수 천장의 이미지를 AI에 학습시키고 축적된 데이터를 통해 더 정확하게 작업자와 설비를 구분하고 인식할 수 있게 한 것이 특징이다.
kimsh@newspim.com
