쇳물 생산량과 조업 종료시각 예측하는 AI 모델 완성

광양제철소(소장 김지용)가 AI를 활용한 ‘용선 스케줄링 시스템’을 개발하고 스마트팩토리 구현에 한발 더 다가섰다.
용선은 용광로에서 생산된 뜨거운 쇳물로써, 용광로에서 출선되는 용선을 후공정인 제강공정으로 공급해야한다. 현재 철강 생산 프로세스는 대부분 스케줄 자동화가 이뤄졌지만, 용선 공급 업무는 아직 수작업의 영역으로 남아 있어 후공정 진행에 제약사항이 있었다.
좋은 품질의 철을 생산하기 위해선 뜨거운 쇳물을 온도 손실 없이 신속하게, 그리고 필요한 성분에 맞는 쇳물을 편차 없이 제강공장에 공급하는 것이 매우 중요하다.
하지만 용광로 상황에 따라 쇳물이 나오는 출선구 별로 출선 시각과 출선량이 일정하지 않고 성분 편차도 고려해야 했기 때문에, 기존에는 용선을 이송하는 용선운반차(TLC)에 용선을 다 받은 후에야 제강공장으로 행선 지시가 이루어졌다. 따라서 제강공장은 용선의 양과 성분에 대한 정보를 사전에 알 수 없었다.
광양제철소 생산기술부는 이를 해결하고자 포스코 정보기획실과 협업하여 AI를 활용한 용선 스케줄링 시스템을 개발했다. 과거 용광로 조업에서 수집한 빅데이터를 활용해 용광로 출선구 별로 나오는 쇳물의 양과 조업 종료시각을 예측하는 AI 모델을 완성한 것.
이러한 AI 출선예측모델을 기반으로 제강공정의 조업 스케줄까지 연계하여, 용선운반차(TLC) 배치 및 행선을 자동으로 지정하는 스케줄링 시스템을 구축할 수 있었다.
광양제철소는 이를 통해 제강공장 별로 조업 스케줄에 맞춘 맞춤형 쇳물을 적기에 공급할 수 있게 되었고, 제강공장은 사전 조업 준비가 가능해져 업무효율을 크게 개선할 수 있었다.
특히, 기존 수작업 프로세스로 인해 제강공장 도착 전까지 발생했던 대기시간을 최소화하고 용선 온도 손실을 저감해 더욱 의미가 깊다. 제강공정에서는 용선을 일정 온도 이상으로 높여야 하는데 이를 위해 투입하는 부원료 사용량이 줄어들어 원가절감 효과를 거둘 수 있었다.
광양제철소 관계자는 “체계화된 용선 공급으로 공정별 소재 수급 안정화에 선제적으로 대응할 수 있게 된 점이 이번 프로젝트의 가장 큰 결실이라고 생각한다”며, “해당 기술을 통해 효율적이고 정확한 용선 이송이 가능해져 생산성을 향상할 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.
한편, 광양제철소는 다양한 스마트 기술을 현장 노하우에 접목시켜 개발한 성과를 공유하는 스마트 기술 경진대회나 제철소 각 부서 엔지니어들이 다양한 기술적 문제들을 해결한 성과와 기술 개발 노하우를 공유하는 엔지니어 기술 컨퍼런스를 개최하는 등 직원 간 기술 공유와 역량 증진을 적극 지원하여 스마트 제철소 구현을 통한 존경받는 100년 기업으로 지속 성장해 나갈 계획이다. 

이지성 기자  kopie7@naver.com

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