[이코노미스트 박세진 기자] 글로벌 철강 수요 둔화와 공급 과잉, 보호무역 기조의 확산 등 복합 위기 속에서 포스코가 기술 경쟁력을 앞세운 해법 찾기에 나섰다. 장인화 포스코그룹 회장이 그룹의 핵심 역량으로 ‘기술의 절대적 우위’를 강조한 가운데, 포스코는 현장 설비에 고도화된 예지 시스템을 도입해 생산 안정성과 효율성 제고에 힘을 싣고 있다.

27일 업계에 따르면 포스코는 그룹 차원의 협업 등을 통해 현장에 스마트 기술을 폭넓게 적용하고 있다. 먼저 광양제철소다. 광양제철소는 제강공정 핵심 설비인 ‘서브랜스’(Sub Lance)의 냉각 시스템에 이상 예지 모델을 도입했다. 서브랜스는 쇳물의 온도와 성분을 계측하는 장비로, 해당 정보는 제강 공정의 정밀한 제어에 활용되는 핵심 지표다.

이 설비는 고열 환경에서 작동하기 때문에 냉각 기능의 안정적 유지가 중요하다. 온도 과열 시 계측 오류나 장비 고장을 유발할 수 있기 때문이다. 이에 따라 광양제철소 설비기술부와 EIC기술부는 서브랜스의 냉각수 흐름과 온도를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 사전에 감지하는 예측 모델을 개발했다.

이 모델은 과거 조업 데이터 분석을 기반으로 설계됐으며, 비정상 패턴이 포착되면 14시간 전부터 경고를 발송해 장애 가능성을 조기에 차단할 수 있다. 포스코는 이 시스템을 통해 사전 정비를 시행하고, 설비 가동의 안정성을 높이고 있다.

다음은 포항제철소다. 포항제철소는 운송 설비의 안전성과 효율성을 높이기 위해 인공지능 기술을 도입했다. 최근 개발한 ‘AI 기반 Coil Car 소재 걸림 감지 시스템’은 선재 코일을 이송하는 차량(Coil Car)의 운행 중 발생할 수 있는 이상 상황을 자동으로 인식해 즉시 알림을 제공하는 기능을 갖췄다.

기존에는 육안으로만 문제를 확인해야 했지만, 새 시스템은 객체 인식 기술을 CCTV 영상에 적용해 실시간 모니터링과 경고를 동시에 구현한다. 초기 개발 단계에서 3000장 이상의 학습 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 모델 정밀도를 높여 현장에 적용했다.

기술 적용 이후 Coil Car의 오적재 상황을 조기에 감지할 수 있게 되면서, 복구 작업에 소요되던 시간과 인력이 크게 줄었다. 포스코는 해당 시스템을 통해 라인 정지 시간을 최소화하는 등 생산성 향상 효과를 거뒀다.

포스코 관계자는 “축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등을 생산공정에 접목해 최적의 생산현장을 구현해 나가고 있으며, 향후에도 현장 곳곳에서 다양한 스마트 과제를 발굴해 디지털 전환 속도를 가속화해 경쟁력을 강화해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

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